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、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、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 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 GPT4-Turbo 遥遥领 先。 OpenAI 震撼发布 GPT4-Turbo ，开启新一代人工智能模型的大门； 谷歌将在谷歌云上部署 2024 年 3 月发 布。 2 ） 国内通用百度先行 ，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 阿里 发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较 强； vivo 发布 BlueLM 大模型 ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 差异。其中 GPT

2025 年 5 月版 构 建 地 球 上 第 三 种 交 通 生 态 编写说明 2016 年和 2023 年，通用航空和低空经济先后被明确为战略性新兴产业。二十届三中全会再次明确提出，“ 发 展通用航空和低空经济” 。 为贯彻落实党中央做出的重大决策部署， 2023 年底以来各地争先恐后出台了 一系列 促进低空经济高质量发展的政策文件， 确定指导思想和发展目标， 推动在全市开展低空应急通讯 、消防灭火 、巡查投送 、医疗救护等领域应用示范， 推进 救 援航空器的常态化备勤、救援人才的专业化培养。加快构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系，实现 快速响应 。加快推进房山通用航空装备应急救援创新应用试点， 打造城市航空应急救援运行基地。 2. 航空物流： 在延庆 、平谷 、密云 、房山等有条件的区推动常态化低空物流配送应用， 并拓展到京津冀重 点 地区 。开发干支末航空物流配送航线， 提升低空产业技术创新能力；强化低空安全监管服务；构筑低空制造产业链竞争力；加速低空基础设施和服 务保障； 培育低空全场景示范应用。 应用场景： 1. 加强航空应急救援能力建设 。结合房山区航空应急救援发展需求， 加快推进房山通用航空装备应急救援 创 新应用试点建设 。打造城市航空应急救援运行基地， 构建先进的航空救援指挥体系和物资储备体系。 2. 开展“平 、急 、战”航空物流配送示范应用 。聚焦支线 、末端物流配送需求，

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。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， AGI(Artificial General Intelligence ，通用人工智能 ) 的创新型科技公司，专注于开发先进 的大语言模型和相关技术。 DeepSeek 由知名量化资管巨头幻方量化创立，幻方量化创始人梁文峰在量化投资和高性能计算领域具有深厚的背景和丰富的经验。 l 2024 年 5 月， DeepSeek-V2 发布，成为全球最强开源通用 MoE 模型。 DeepSeek 独创 Attention 正式上线 ， 展现了 o1 没有 公开的完整思考过程。 DeepSeek VL 发 布 ， 作 为 自 然语言到多模态初探。 DeepSeek V2 发 布 ， 成 为 全 球最强开源通用 MoE 模 型。 DeepSeek Math 发 布 ， 7 B 模 型逼近 GPT-4 的数学能 力。 DeepSeek- V 3 发 布 ， 性 能 对齐海外领军闭源模 型。

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 13B 、 30B 、 70B 和 130B 五种版本选择 ，最大允许 32k 文本输入 ，支持 API 接口 调用、 网页嵌入、共建、私有化部署等能力 ，并为用户提供一站式标注和评测服务。 通用领域： HithinkGPT 大模型在 C-Eval 、 GSM8K 、 MMLU 、 MATH 等 10 多个主流 Benchmark 测评集上的表现全面超越了主流 开源模型 Llama-2 。 测试中 ，妙想金融大模型评测综合评分整体较高。 金融场景评测比较优势凸显。另一方面 ，研发团队针对常见金融应用场景 ，对妙想大模型和通用大模型的输出结果进行了人工标注盲 测 ，从而真实直观把脉妙想金融大模型的金融能力。从妙想金融大模型和主流通用大模型在各场景的综合测评结果对比来看 ，妙想金融 大模型在股票对比、个股诊断、实际操作、投资热点解读等金融垂直场景的能力已具备较明显的优势。

14% ；据前瞻产业研究院 数据，中国 AI 芯片市场规模预计由 2019 年的 122 亿元增长至 2024 年的 785 亿元，对应 CAGR 达 45.11% 。 AI 芯片中 由于 GPU 通用型强，满足深度学习大量计算 的需求，因此 GPU 在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 司股价呈现大幅度反弹；截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。回顾历史， 1999 年，公司发明了图形处理器，定义了 现代计算机图形学 ； 2006 年，公司推出用于通用 GPU(GPGPU) 计算的 CUDA 平台。 自 2015 年以后，随着 AI 浪潮迅猛推进，公司业务不断多元化， 向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 资料来源：金十数据，国信证券经济研究所整理 表：不同技术架构 AI 芯片比较 种类 定制化程度 可编辑性 算力 价格 优点 缺点 应用场景 GPU 通用型 不可编辑 中 高 通用型较强、适合大规模并行运算；设计和制造工艺成熟。 并行运算能力在推理段无法完全发挥。 高级复杂算法和通用性人工智能平台。 FPGA 半定制化 容易编辑 高 中 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代，平均性能较高；功耗较低； 开发时间较短。

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 ，是业内“国内首个金融行业通用大模型”。 目前各家公司都在致力于以大模型赋能股基 APP 或是金融终端，为已有功能增加 AI 能力，实现智能客服、智能投顾、智能风险等多场景应用。 金融大模型 = 专业知识 + 大模型能力，金融 AI 大模型引领金融科技范式迎来变革。金融大模型是专业知识与大模型能力相结合的行业大模型应 用体系，是通用大模型在垂直行 型输出能力、场景适配度与成本把控等方面优 势较为明显。 n 随着行业大模型的不断涌现，未来将有更多的 金融业务板块与细分场景被模型能力覆盖。 ... ... 通用算法 行业算法 场景模板 ... ... 通用大模型 7 大模型服务 1.2. AI+ 金融引领金融科技范式迎来变 革 企业专属大模型 细分领域训练模型 应用支撑 智能决策 模型代理 智能问答 投行 机构服务 效率提升 券 商 数据来源：中国互联网金融报告（ 2014 ） ，东吴证券研究 图表：券商与通用 AI 大模型合作梳 理 智能投顾 客户服务 图表： AI 大模型与券商结 合 决策优化 风控增强 AI 大 模 型 ToB 端 ToC 端 AI

2026E 2027E 通用算力 智能算力 增长率（%） 140 180 230 260 300 410 570 算力总规模 （EFLPOS） 算力规模增速 （%） 中国通用算力与智能算力规模，2021-2027E  在AI基础设施中，算力是推动创新与实现突破的核心驱动力。随着AI与云业务的不断发展，算 力规模呈现稳定增长态势，截止2023年，通用算力与智能算力分别达到171与59EFLPOS，预计 71与59EFLPOS，预计 2027年通用与智能算力将分别达到330与240EFLPOS，整体增速达到39%。 7 www.leadleo.com 400-072-5588 7 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 中国推理算力产业洞察——市场份额 中国推理算力市场份额，2025H1 来源：沙利文、头豹研究院 2025H1，在中国推理算力市场中，天翼云以市场份额21 及超大型数据中心。  设定到2025年国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%的目标。 《数字中国建设整体布局规划》  提出系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中 心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。 2023年 2月 10 www.leadleo.com 400-072-5588 10 中国：人工智能系列 市场研读 |

本标准。 GB 12899 手持式金属探测器通用技术规范 GB 15208.1 微剂量X射线安全检查设备 第1部分：通用技术要求 GB 15210 通过式金属探测门通用技术规范 GB/T 17095 室内空气中可吸入颗粒物卫生标准 GB/T 18883 室内空气质量标准 GB/T 20271 信息安全技术 信息系统通用安全技术要求 GB 20815 视频安防监控数字录像设备 视频安防监控数字录像设备 GB/T 22185 体育场馆公共安全通用要求 GB/T 22239 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 GB/T 22240 信息安全技术 网络安全等级保护定级指南 GB/T 25058 信息安全技术 网络安全等级保护实施指南 GB/T 28181 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求 GB/T 31132 入侵报警系统 无线(射频)设备互联技术要求 32581 入侵和紧急报警系统技术要求 GB/T 34311 体育场所开放条件与技术要求 总则 GB/T 35319 物联网 系统接口要求 GB/T 36326 信息技术 云计算 云服务运营通用要求 GB/T 37732 信息技术 云计算 云存储系统服务接口功能 GB/T 37741 信息技术 云计算 云服务交付要求 GB/T 37950 信息安全技术 桌面云安全技术要求 GB

技术驱动服务 满足更多中小企业对在线运营、 数据采集等数字化需求，中小企业 的零售商们可按自身需求独立组 合功能模块 通用SaaS供应商的出现是为了 围绕某些特定功能提供经济实惠 的数字化解决方案，如对小商家很 有吸引力的仓储管理系统 受已有ERP系统的限制，大型本 地零售商采用通用SaaS和ERP混 合的方式来实现数字化管理的不 同功能 围绕供应侧的 初步数字化探索 强调计划性管理并 开始构建数字化供 从会员管理向会员运营转型 将行业层面的技术与业务相结 合，快速部署迭代，基于订阅服务 的收费方式节省了中小企业的 IT 支出 功能模块覆盖范围有限，数据未 能相互整合链接 有效改善了消费者的购物体验 同时管理 通用SaaS和ERP系统 不仅增加了管理的复杂性，还会导 致数据输出的不一致。此外，线上 和线下销售渠道之间的运营集成 度低 提供全方位的数字化解决方案， 同时保留低成本和易于部署的优 势 结合订阅和抽佣的收费方式，与 整体向数字化发展 ERP及通用SaaS 传统IT服务 零售云服务 资料来源：弗若斯特沙利文 助力零售赢在数字时代 Empower Retailers to Thrive in the Digital Age �� 数字化转型在零售行业的演变历程反映了技术演进与商业模式创新的深度融合， 其主要分为三个阶段：早期以IT技术为核心的线下经营管理阶段，中期以ERP及 通用SaaS驱动的整合管理

芯片产业是高技术壁垒行业，目前 主要由英伟达垄断，我国与海外市场差距较为明显，短板突出且需要时间成本投入；算 法层存在一定机会，但由于模型的训练是一项长回报周期、高资金投入的工作，最终市 场将呈现马太效应，会由少数大厂具备通用大模型能力，并朝着基础设施的方向演化。 电子硬件作为承载应用的终端载体，在各类创新应用发展的推动下，将迎来需求的增长。 图8：2023 年中国 AIGC 产业应用图谱 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 可以为任何图像或者视频中的任何物体生产 mask，甚至包括在训练过程中没有遇到过 的物体和图像类型。SAM 足够通用，可以涵盖广泛的场景，并且可以在新的图像领域 上即开即用，无需额外的训练。SAM 模型将为 AIGC 应用打开新的应用空间。通过研 究和数据集共享，Meta 希望进一步加速对图像分割以及更通用图像与视频理解的研究。 Meta 预计，与专门为一组固定任务训练的系统相比，基于 prompt 工程等技术的可组合 工程等技术的可组合 系统设计将支持更广泛的应用。SAM 可以成为 AR、VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统的强大组件。 图23：Meta SAM 可以实现图像切割 图24：SAM 的应用场景 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 从应用场景丰富和生态完善角度看，AI 与 VR/AR 技术的融合，将进一步丰富虚拟