金融新纪元】系列报告（一） —— 金融垂类大模型试用体验 证券分析师：胡 翔 执业证书编号： S0600516110001 联系邮箱： hux@dwzq.com.cn 二零二四年一月二十五日 证券研究报告 1. 国内互联网企业、传统金融机构及金融科技企业争相竞逐 ，百模大战如火如荼。 2023 年 5 月中旬 ，奇富科技首先宣布推出自研的金融行业通用 大模型——奇富 GPT ，在业内被称为“ 国内首个金融行业通用大模型 ”。 2023 年 5 月下旬 ，度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩 辕 ” ，聚焦于金融名词理解、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等任务。恒生电子于 2023 年 6 月发布了金融大模型 LightGPT ，并 在 10 月份对其进行升级 ，至此形成“ LightGPT+WarrenQ+ 光子”体系 ，助力恒生大模型实现金融多场景应用。 8 日 ， 腾 讯混元大模型和蚂蚁金融大模型相继正式亮相。 2023 年 11 月 ，幻方量化旗下 DeepSeek 推出 DeepSeek LLM 67Bt ，相较于其他金融模型 拥有 更突出的推理、数学、编程等能力。 2024 年开年之初， 同花顺和东方财富分别推出问财 HithinkGPT 和妙想金融大模型， 内测火热进行中。 2. 金融垂类大模型赋能金融业务 ，推动行业业务实现增量提升。

AI 大模型需要什么样的硬件？ 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com +(852) 3658 6000 研究员 胡宇舟 SAC No. S0570523070005 S0570523070005 SFC No. BOB674 huyuzhou@htsc.com +(852) 3658 6000 研究员 黄礼悦 SAC No. S0570523070007 SFC No. BRH099 andrewhuang@htsc.com +(86) 21 2897 2228 联系人 权鹤阳 SAC No. S0570122070045 华泰观点：关注 AI 大模型 x 硬件的两条思路 从 22 年 11 月 OpenAI 推出 ChatGPT 至今，我们看到 Chatbot 应用的能力 不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的 全自动能力的 AI Agent 发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。 建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难 点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好

金融新纪元】系列报告（二） ——AI+ 金融大模型的两条技术路线 证券分析师：胡 翔 执业证书编号： S0600516110001 联系邮箱： hux@dwzq.com.cn 二零二四年二月二十三日 证券研究报告 当前 AI 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型 ，②金融垂类大模型。 1 ）双方优劣具有相对性。通用大模 型 优势：泛用性强、灵活性和 性、针 对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。 2 ）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模 型 可能性较小。通用大模型在行业数据量 ，性价比 ，精确性、适用性、实时性、推理速度 ，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“ 百模大战 ” ， 头部模型国外领先较大 ， 平均水平国内外差距较小 ， 中文上国内表现更优。 1 ） 国外通用 谷歌将在谷歌云上部署 Claude ，并于推出自研的大模型 LaMDA 的聊 天机器人 Bard ； AWS 推出自有基础模型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock ，以及 AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer 。 Anthropic 推出 Claude ，是最接近 ChatGPT 的商业竞品； xAI 发布其首个 AI 大模型产品 Grok ，模型通过 X 平台实时了解世界

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen S0980524100002 S0980524060001 l DeepSeek 发展突飞猛进，领跑开源大模型技术与生态， DeepSeek 模型已成为全球现象级模型。 DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 24 年 7 月，全球 AI 大模型数量约 1328 个 ( 其中美国位居第一位，占比 44% ；中国位居第二位，占比 36%) ，模型的 迭代加速、 竞争加剧。同时，

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 | 2023年05月31日 超 配 电子 AI+系列专题报告 边缘 AI：大语言模型的终端部署，推动新一轮终端需求 核心观点 行业研究·行业专题 电子 超配·维持评级 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 021-60893306 021-60871321 hujian1@guosen.com.cn huhui2@guosen 《电子行业周报-在行业周期筑底阶段无需过度悲观》 —— 2023-05-08 大模型参数量级飞涨，相应训练集需同比提升。李开复定义 AI 2.0 时代的 特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三大瓶颈是算力、显存和通信，根据我们的测算，算力方面 GPT-3 训练 所需算力为 121528 TFLOPS，若 30 天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度，

........ 8 2.1 基础信息化 ................................................................. 8 2.2 驾驶员泊车辅助 ............................................................. 9 2.3 自动驾驶泊车 .................. 现有停车资源由于缺乏统一调度管 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 3 理，车位使用率低，尚存在大量车位闲置浪费。根据公开数据统计，全国超过九成的 城市停车位使用率小于 50%，北上广深四大一线城市的车位使用率分别为 49%、40%、 48%和 55%。因此，如何盘活闲置车位、提升现有停车资源的使用效率，仍具备较大 的挖掘空间。 图 1-5 我国城市停车使用率分布情况（数据来源：公开资料整理） 智慧停车发展及智慧停车系统白皮书 5 自主缴费等应用。具体的，日本所有的停车场都设有醒目的停车诱导标志，自动显示 停车场的空满状态、价格信息等，大部分停车场上传空满状态到停车服务平台，驾驶 员可通过智能终端查看周边停车场的位置、价格等信息。此外，停车管理网络，还可 以实时采集车辆进出、停车场利用率、机器故障等信息，通过运营分析，对不同地区 的停车场制定动态的价格，合理引导车流，提高停车网络的整体经营水平；通过及时

社会发展环境 XX 自贸区商贸物流产业急需智慧旅游平台支撑。XX 区是集国 19 家级开发区、保税区、台商投资区、科技园区、出口加工区、生态 工业园区和科技兴贸出口创新基地等功能于一体的自贸区，拥有大 量的自贸区跨境电子商务园区、万国国际商城、进口商品展示直销 中心等电子商务企业，对台交流频繁。 XX 区智慧旅游建设能够促进物联网、互联网等内容建设，搭建 两岸网络应用示范中心，为电子商务和两岸信息交流提供便利。 20 体系中 8 大主类的全部，31 个云类中的 21 个亚类，占 67.47%； 155 个基本类型中的 42 个（其中 12 个自然旅游资源类型，30 个人 文资源基本类型）基本类型，占 27.1%。自然类旅游资源包括 4 大 主类，囊括了自然类型的所有种类；8 个云类，约占 47.06%；12 个 基本类型，约占 16.9%。人文类旅游资源包括 4 大主类，囊括了人 文类型的所有种类；12 人文景观和马祖战地风光为代表的两马旅游区。拥有 1 个国家 4A 级 景区、1 个全国工业旅游示范点、1 个国家历史文化名村、1 个国家 重点公园、1 个国家三级博物馆、5 个国家级文保单位等一大批国家 级旅游品牌。丰富的旅游资源，对台的地缘优势，是 XX 实现国际 知名旅游目的地目标的有力保障。 22 3.1.2.2 产品开发与特点 XX 旅游产品建设主要现在以下五个方面： 一是

（一）建设目标 本次准格尔经济开发区智慧园区的建设，以智慧决策大脑为核 心，打造数据使能、基础设施两大基础平台，建设经济运行监测系 统、智慧能耗监测系统、智慧安全监测系统、智慧安全应急系统、 智慧环境监测系统、智慧党建系统、智慧招商系统、智慧管网系统、 智慧城管系统、园区公共服务系统九大智慧应用系统。 智慧园区建设的主要目标可以分为两个层面, 一是直接为园区管 委会服务, 进一步提升园区内部的政务管理能力 应用场景等汇集园区，到 2025 年， 智慧工业园区建设覆盖率达到 100%。本次建设也是国家政策的必 经路线。 二、业务功能、业务流程和业务量分析 （一）业务功能： 本次将基于智慧园区建设的整体思路建立十大核心功能应用系 统，具体如下： 1、经济运行监测系统 通过平台依托宏观统计数据和从相关部门及企业采集的数据， 多维度实现对园区经济总量、质量、效益等综合指标，以及生产、 投资、创新、集群、集约、开放、融资等专项指标的监测分析和趋 统， 车辆出入口控制系统，车辆测速系统、停车管理系统、人员通道闸 机系统、门禁管理系统、紧急报警、消防报警系统等多种安防的硬 件子系统，对各子系统的数据同步、实时告警上报到指挥中心，在 监控大屏上通过 GIS 地图或三维地图展示告警信息、告警设备、告 警位置，配合使用对讲设备，智能终端等多种手段对告警事件进行 及时处理。 深化企业定级分类管理，推行企业隐患自查自报制度，构建安 全风

浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 统计语言模型 （SLM） 神经语言模型 （NLM） 预训练语言模 型（PLM） 大语言模型 （LLM） Seq2Seq建模 基于循环神经网络RNN描述单 词序列的概率 • 优点：通过词嵌入和隐 藏层，上下文捕捉和泛 化能力较强； • 缺点：计算复杂度高， 面对长文本序列仍会有 基于Transformer架构的语言模型 • 优点： ✓ 长距离依赖处理能力强：自注意力机制能捕捉任 意距离的依赖关系。 ✓ 并行计算能力强：Transformer架构支持并行计算， 训练速度更快。 • 缺点：资源消耗大 自然语言处理模型的演进 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 Sth（卡号尾号7812），在天目山路3家瑞幸 分店累计消费14次，单笔最高消费¥37.5 通过在训练数据中注入恶意样本， 误导模型学习，影响模型行为 通过未经授权的访问、泄露、复制等手段， 获取大模型权重、参数或训练数据 攻击目标：风控模型 攻击手段：伪装成合作商户批量调用API，逆向工程 模型规则 恶意商户的Prompt构造： # 通过虚构交易组合探测模型阈值 payloads = [ {"user_age":