当前，人工智能技术正以前所未有的广度和深度驱动新一轮科技革命和产业变革，成为催生新质生产力的关键引擎。党的二十大和二十届三中、四中全会都强调要发展新一代人工智能产业。然而，人工智能产业具有技术迭代快、资本门槛高、研发周期长、从算法突破到商业落地存在梗阻等突出特征，传统财政拨款与银行信贷模式难以适配其风险收益结构，企业普遍面临“研发烧钱、落地缺钱、扩展无钱”的困境。

在此背景下，人工智能产业基金作为财政资金与市场机制有机结合的制度创新，成为打通“基础研究－技术攻关－场景应用－产业集聚”全链条的重要政策工具。目前，浙江、天津、河南等多地政府为支持人工智能产业发展已成立了人工智能产业基金，助力企业突破融资困境。要有效融通“有为政府”与“有效市场”，切实赋能地方人工智能产业高质量发展，重点就是做好以人工智能产业基金这一关键枢纽为牵引。

人工智能产业基金是引导社会资本、整合创新要素、塑造产业生态的制度载体，兼具政策导向性与市场化运作双重属性，呈现三大核心功能。

政策锚定与市场筛选相统一。人工智能产业基金定位清晰，紧扣国家战略方向和地区产业规划，通过母子基金架构、参股而非控股等设计，避免财政直投的效率损耗与方向偏差，将公共目标嵌入市场化遴选机制之中。基金管理人依据技术成熟度、团队原创力、商业可行性等维度决定投资标的，一批真正具备硬科技属性的算法框架、大模型底层架构、智能传感器、具身智能等项目获得前置性资本注入，实现“看得见的手”与“看不见的手”协同发力，有效弥合早期创新与商业资本之间的鸿沟。

耐心资本与硬科技属性相契合。人工智能从基础理论突破、到核心算法迭代再到产品工程化落地，通常需要十年以上的技术积淀，天然排斥追求短期回报的“热钱”逻辑。政府出资设立的人工智能产业基金存续期较长，风险容忍度显著高于一般金融资本，允许以跨越技术周期的视野布局前沿方向，对早期项目亏损与反复试错持相对宽容态度。这种长周期、高容错的资本供给特征，恰好同人工智能“基础模型预训练算力耗费巨大、成果转化时滞较长、边际收益递增”的成长曲线相匹配，可为技术迭代与产业育成提供持续稳定的资本支撑。

杠杆撬动与风险分担相结合。人工智能产业基金通过财政资金先行投入和风险兜底安排，降低社会资本参与前沿技术投资的风险敞口与试错成本，联合金融机构设计投贷联动、知识产权质押融资等组合方案，拓宽企业融资渠道。同时，基金以有限出资比例撬动银行保险、上市公司、产业链龙头企业及市场化创投等多元主体跟进，形成多层风险分担格局。政府信用“背书”叠加让利退出、收益共享等机制，引导社会资本向难融资、高风险的早期硬科技项目倾斜，有效发挥财政资金的乘数效应与催化功能。

当前，不少地方已着手布局人工智能产业基金，在资本供给、项目发现与产业引导等方面取得初步进展，但也必须清醒地看到，“募投管退”各环节仍面临着不少堵点，制约着资金向人工智能产业的有效渗透。破解以上难题，需从七个维度精准发力：

第一，做好顶层设计，为基金运行提供制度指引。各地区要立足本地产业禀赋与国家战略缺口，制定出台政府投资基金赋能“人工智能+”实施方案，在投资重点、财政出资比例、让利支持、绩效评价等方面作出明确规定，划清行政与市场的边界，建立健全人工智能产业基金统筹协调机制，合理划定“投早、投小、投长期”比例，为人工智能产业基金高质量运行提供支撑。

第二，拉长基金期限，全周期护航科技创新。人工智能核心技术创新具有高度不确定性，一个基础模型的迭代成熟往往需要多次试错与长周期验证，当前多数基金存续期难以覆盖硬科技企业完整成长周期，有必要探索将人工智能产业引导基金的存续期拉长至十二年甚至十五年，合理设置延长期与滚动投资条款，使基金真正匹配底层创新规律。

第三，深耕“人工智能+地区优势产业”的差异化场景。人工智能产业的根在应用场景与工业数据，脱离具体产业生态的基金管理注定难以落地。不能简单复制北京、上海等基础研究资源富集区的模式，而应深耕“人工智能+地区优势产业”这一差异化场景。要系统扫描地区细分赛道的独特生态位优势，优先投资能利用地方产业集群优势和适配性场景的AI项目和机构。

第四，打造复合型基金管理团队。人工智能产业不同于普通产业，技术迭代快、专业壁垒高，因而人工智能产业基金对从业人员的素质要求相对较高。故而，组建人工智能产业基金管理团队，必须破除单纯依赖金融、财务背景的团队组建惯性，要将人才结构从“财务判官”向“技术伙伴+产业推手+政策翻译者”的复合形态转变。建议通过市场化选聘、联合培养与顾问引入等多元渠道，从产业界和科研机构吸纳具有AI研发经历、产业认知与商业化判断力的项目经理与风险控制人才，将行业科学家纳入投后赋能体系，组建一支“懂技术、通金融、知政策”的基金管理团队。

第五，优化评价体系，构建投资容错机制。要建立健全符合人工智能行业特点和发展规律的容错纠错、尽职免（减）责机制，实施长周期分类考核绩效评价体系，拉长考核周期，实行基金整体组合核算而非逐个案例评价，明确单个项目亏损的合理范围与尽职免责条件清单，将技术突破、人才集聚、专利产出、场景开辟等战略性指标纳入评价维度，有效破除“审慎有余、担当不足”的困境。

第六，构建多元化的人工智能产业基金退出机制。试点设立AI技术并购子基金，将标的公司核心算法迭代、场景渗透率、标准必要专利等技术创新指标纳入并购估值折溢价模型，为技术互补型、产业链纵向整合型并购开辟绿色通道。加快培育私募股权二级市场基金交易板块，针对AI资产制定专门估值方法与信息披露指引，为存量子基金份额提供流动性出口。探索与区域性股权市场的衔接安排，推动技术产权质押融资与知识产权证券化，将非核心技术资产转化为可流转的流动性格局，真正实现“退而有序、转而再生”的资本循环。

第七，营造一个良好的人工智能产业基金生态环境。应加强金融基础设施建设，强化会计、审计、第三方技术评级机构等方面的建设，降低人工智能产业基金运行成本，降低人工智能产业基金运行风险。应搭建常态化路演与信息披露平台，定期组织技术成果路演、产业链对接会及政策解读专场，系统降低投融资双方的信息不对称程度。

（作者：王文庆、周启清 单位：陕西国际商贸学院）