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医药AI应用热度高涨，港药早盘活跃，荣昌生物涨超7%，高纯的港股通创新药ETF(159570)盘中涨超1%，规模、份额创近1年新高！
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跟踪精度最高。国金证券认为，随着人工智能技术的发展与进步，AI在赋能医药医疗、推动行业升级方面不断取得新进展，人工智能在医药健康领域的应用有望进入加速发展阶段。而在传统医药投资主线方面，医药连续调整四年，估值、业绩、资金面均已在底部。近期医保丙类目录年内出台、创新药支持鼓励政策落地、医保预拨付等政策暖风频吹，市场政策预期和企业经营景气度反转迹象明确，2025医药板块有望迎来整体性反转。我们前期多次指出，医药板块反转有三个层面，即政策面的反转、业绩面的反转、资金面的反转。【关注中国硬核创新药力量，新质生产力代表，认准港股通创新药ETF（159570）】港股通创新药ETF（159570）紧密跟踪国证港股通创新药指数，旨在反映港股通创新药产业上市公司的运行特征。在最新一次调整中（2024年12月16日），国证港股通创新药指数新纳入5只成分股：晶泰控股、东阳光长江药业、科济药业、乐普生物、宜明昂科，成分股增至39只。值得注意的是，最新纳入的5只成分股均布局创新药，指数纯度进一步提高！港股通创新药ETF（159570）标的指数前十大持仓股和对应权重如下：注：仅为成分股展示，不做个股推荐数据来源：国证指数公司，截至2024.1.28 从上述成份股列表中可以看出：港股通创新药ETF（159570）100%布局创新药产业链，前十大权重合计占比近70%，龙头属性突出！成份股中进一步细分行业来看，创新药权重占比高达84%，CXO（医药研发外包等）权重占比16%。数据来源：国证指数公司，截至2024.1.28 综合来看，港股通创新药ETF（159570）的创新药含量84%，是全市场医药指数中创新药含量最高的！作为最纯的创新药新品，港股通创新药ETF（159570）以其高锐度和高弹性的特征获得了很多投资者的关注。港股通创新药ETF（159570）特点鲜明：更纯粹的创新药（高达84%的创新药权重占比，全市场医药类指数中最高）；最低估的创新药（截至2月6日，指数市销率处于近5年23%分位点）；底层资产是港股，可以T+0交易！目前，港股通创新药ETF联接基金（A类：021030；C类：021031）也已经正式开放申赎，主流互联网基金销售平台均有售，喜欢场外买基或者定投的投资者可以密切关注。关注中国硬核创新药力量，新质生产力代表，认准港股通创新药ETF(159570)，场外联接(A类：021030；C类：021031)！风险提示：基金有风险，投资需谨慎。文中个股仅作为指数成份股客观展示，不代表任何投资建议。投资人应当阅读《基金合同》等法律文件，了解基金的风险收益特征。港股通创新药ETF（159570）属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。以上产品投资于境外证券市场，基金净值会因为所投资证券市场波动等因素产生波动。境外投资产品风险包括市场风险、汇率风险等。本文出现信息只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云02-10 10:26
2月10日证券之星早间消息汇总：吴清发声！事关保护投资者合法权益
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高质量发展大会上发言时提到，当前，人工智能技术正处于加速发展阶段，在千行百业的应用也迎来关键时期，抓住新机遇的关键是创新。 4.近日，中国银行发布公告，将于2025年2月10日起调整积存金产品的购买条件，按金额购买积存金产品或创建积存定投计划时，最小购买金额由650元调整为700元，追加购买金额维持200元整数倍不变。去年下半年，多家银行曾集中进行过一轮积存金业务起点金额调整，调整幅度在100元至120元之间，调整后最小购买金额在650元至700元。海外要闻： 1.美东时间上周五，美股三大指数集体收跌。截至收盘，道指跌444.23点，跌幅为0.99%，报44303.40点；纳指跌268.59点，跌幅为1.36%，报19523.40点；标普500指数跌57.58点，跌幅为0.95%，报6025.99点。大型科技股多数下跌，特斯拉、谷歌跌超3%，苹果跌超2%，微软、英特尔跌超1%，奈飞小幅下跌；英伟达、Meta小幅上涨。热门中概股多数上涨，纳斯达克中国金龙指数涨1.35%。富途控股涨超8%，老虎证券涨超6%，理想汽车涨超4%，阿里巴巴涨超3%，爱奇艺、哔哩哔哩涨超2%，拼多多涨超1%。 2.美国总统特朗普当地时间2月7日与来访的日本首相石破茂会晤时表示，将在本周宣布对等关税措施，相关关税措施将适用于所有国家，消息可能会在“本周一或周二”发布。 3.消息人士透露，日本软银集团即将敲定对美国OpenAI公司400亿美元的投资。消息人士补充道，软银将在未来12到24个月内支付这笔资金，第一笔付款最早将于今年春季到位。OpenAI投前估值为2600亿美元，投后将达到3000亿美元。
证券之星02-10 08:56
国产大模型DeepSeek成券商新宠！本地化部署加速金融科技迭代！
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先接入DeepSeek大模型，推动人工智能技术在风险管控及业务创新等领域深度应用。广发证券也在2025年春节前完成了DeepSeek模型的本地化部署，以优化已经建成的智能客服、代码生成辅助、智能投研等各类AI场景的应用。使用场景暂集中在内部，提升效率成主要优势目前，DeepSeek模型在券商核心业务的落地场景主要集中在券商内部。各券商反馈显示，DeepSeek的优势主要体现在提升效率方面，它能够辅助投顾、投研、合规等日常工作，使其提质增效。中金财富证券相关负责人表示，通过大模型的自然语言处理与事件推理能力，可对非结构化文本进行自动化解析，辅助投资顾问高效完成市场热点分析和大盘解读，显著提升信息处理效率与决策精准度。中泰证券也成功将DeepSeek应用于运营助手、制度库问答等场景，为公司员工提供问答服务，且问答精确度超过95%。此前，中泰证券就运用DeepSeek-V3模型，在金融新闻文本挖掘与分析领域实现突破。通过将金融专家规则融入提示词，模型能够自动绘制产业链图谱，清晰呈现实体之间的复杂关系网络。同时，模型还能精准判断新闻中提及实体的正负面情绪，准确率高达90%。尽管DeepSeek在业内备受追捧，但一位券商网金部的负责人也表示，目前大多数券商是在内部使用，针对客户的直接应用场景可能没那么快推出。整体而言，DeepSeek的逻辑性很强，但是在准确性方面仍有待提高。加速券商自研系统迭代，金融科技迎新机遇随着DeepSeek模型在证券行业的逐步渗透，将极大地加快券商自研创新系统的迭代速度。国泰君安研发了业内首个千亿参数的多模态证券垂类大模型——“君弘灵犀”，并将大模型能力全面融入客户数字化服务体系。此次DeepSeek-R1模型的部署，将赋能和拓展“君弘灵犀”在多个核心业务场景的应用。兴业证券则搭建了数智中台，支持包括QWen等不同开源大模型接入及融合应用，日前又追加完成了DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型产品接入中台大模型矩阵。未来，DeepSeek将在知识库问答、智能客服、智能服务、研发辅助等场景中发挥重要作用。西南证券也完成DeepSeek的本地部署与适配，并基于DeepSeek-R1模型实现公司已有的大模型产品——智能知识库助手的升级改造。后续，公司将DeepSeek及智能化中台扩展应用至更多核心业务领域，如智慧投研、智能投顾、合规风控、智慧办公等。业内人士称，DeepSeek凭借低成本、高性能的特性，其在业内的渗透速度令人瞩目。借助DeepSeek模型，券商在数字化转型进程中，有望突破传统“高投入、高算力”的研发模式，加速金融科技的全面迭代。本地化部署成普遍选择，数据安全受重视国泰君安分析指出，本地化部署大模型或将成为金融企业的普遍选择。由于金融行业的特殊性，其对数据安全性的要求往往高于其他行业。监管部门对于金融数据的安全性也有较为严格的要求。因此，金融企业在执行过程中，为严格遵守相关规定，一般会选择将数据存放在本地。 DeepSeek-R1发布后，金融企业能够以相对较低的成本在本地部署具备一流能力的大模型，进而可以将本地数据与大模型相结合，打造企业专有模型，从而更有针对性地为各个场景赋能。海通证券在研报中也表示，DeepSeek系列模型通过算法、框架和硬件的协同优化，大幅降低了训练与使用成本，同时保持着行业顶尖的性能水平。值得一提的是，海通证券认为，DeepSeek的开源策略对AI应用产生了深远影响，打破了少数企业的技术垄断，激发了其他企业和科研机构的技术创新与探索热情。DeepSeek的系列模型正在通过高性能、低价格的模式打开全新的AI发展范式，AI全面落地的时代有望加速到来。
金融界02-10 08:06
斯普特尼克时刻？不是什么好词
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享中表示：“算力不能保证我们在通用人工智能技术上领先，算力是可以买来的，创新的能力是买不来的。” 翻译一下：何必去烧钱做底层？我们做做包装、搞应用就好。类似的话语，我们其实听得不少。但实际上怎么样，这两年所有人都看得见。人家凭什么卖你算力？国内很多所谓的巨头、成功者，吃惯了过去二十年拿来主义的红利，于是通过各种论证，试图说明自主研发是一件回报率极低的事情。过去这样想，是没什么问题的。中国市场如此卷，除了自身原因，很大程度上确实是因为前三次技术革命，我们都错过了。作为跟随者，拿来主义、凭借规模优势压低利润迅速抢占市场，也不是不能理解。但长此以往，可能所有人都习惯了定义权在别人手上的滋味。就好像玩csgo或绝地求生时，细心的玩家估计都吐槽过：凭什么子弹的口径非得是5.56mm和7.62mm，就不能设计成整齐的数据？很简单，因为现代工业体系是英国人创造的，他们当然以自己的标准制定基础。直到现在，我们的工业系统依然没办法摆脱英制度量衡。这就是先发优势。每一次技术变革前，都会先进行一次标准、定义的争夺战，赢家就能躺在源头数钱。最典型的就是微软的办公套件，从最简单的办公室打字，到工业、影视、设计，都离不开。而且没法取代。毕竟对绝大部分人而言，换生产工具的成本太高了，实在没必要。你电脑里的各种办公软件一样，看起来确实没什么技术含量，但你用不用？不用，又没什么好的替代品。气氛烘托起来了，形成习惯了，不用就不行。等习惯成自然，再衍生出一大堆应用，扩张到其他领域，定义权就到手了。如此一来，下个十年、二十年，微软即便再度落后于对手，它依然能躺赚。这才是最好的生意。过去是没有机会，而这一次，正如之前所说，AI领域，OpenAI为了搞垄断自己慢下来了；军事科技领域，冷战之后全球普遍都有些懈怠。作为一个后来者，好不容易把学霸过去百年的学习笔记学透了，好不容易第一次有机会和先发者同台竞争，难道还要错过？ 03 尾声此时此刻，或许确实是斯普特尼克时刻。但它也可以不一样。中国终究与苏联、日本不一样。仅看AI领域，它确实正在大规模提升所有人的生产效率，它对人类社会的生活、财富创造、财富分配的影响力、冲击力，会比上一个时代更迅猛、更暴烈。更关键的是，已经有人站出来告诉你了，先发者的护城河没有那么深。或者是，在这个全新的时代，已经不存在先发者，人人都可以是先发者。可以预见，国内的企业和研究团队将泾渭分明分成两派。一派积极投身拥抱，另一派则继续抱着拾人牙慧的心态。两种不同的态度，将在未来10年决定人群以及企业的重新分野：谁走在时代前沿，谁泯然众人，甚至跌落尘埃。时代不会在意任何人的任何犹疑、徘徊、失落或疼痛，它只是一路向前。(全文完）
格隆汇02-09 22:19
服务实体，数智创新：《中国数字普惠金融发展报告》正式发布
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融从“数字化”向“数智化”迈进。人工智能技术的应用不仅提升了银行的服务效率，还帮助优化了客户体验。《报告》深度剖析了商业银行如何将人工智能技术应用于获客场景，以及识别客户的多样化需求，为客户提供更加精准、高效的服务。例如，相较于传统贷款模式，AIGC技术还能助力银行对科技型小微企业主动核额授信，缩短服务链条，精准直达客户需求。此外，如何破解规模、风险、收益的“不可能三角”是商业银行在发展普惠金融中亟需解决的难题。《报告》提到，我国首家数字银行——微众银行为行业提供了可借鉴的成功范例，基于“开放蜂巢Openhive”技术，该行打造了国内领先的全分布式银行核心系统，能够支持海量客户规模和高并发交易量，并将单账户IT运维成本压缩至国内外同行的十分之一，同时有效防范金融风险，展现了数字银行在创新驱动下的竞争力和发展潜力。全面升级，迈向多元、综合、开放的数字普惠金融新模式随着普惠金融的可得性、覆盖面和满足度的提升，普惠金融服务逐步从“增量扩面”迈向以客户需求为核心的高质量发展阶段。而在服务模式升级中，多元化、综合化、开放化是数字普惠金融创新的重点方向。具体来看，多元化发展方面，数字普惠金融已从单一信贷服务扩展至财富管理等更广泛领域。《报告》关注银行为满足不同客群的风险偏好和资金需求，面向普罗大众和小微企业提出了针对性的服务策略，包括部分商业银行为小微企业提供的“金融+非金融”综合性服务。与此同时，对外开放成为推动行业发展的重要路径。《报告》深入梳理了银行业对外开放的两大渠道和优势：一方面，金融科技子公司已成为银行技术输出的重要载体，通过输出核心系统、风险管理等解决方案，弥合大型银行与中小型银行之间的“数字化鸿沟”，助力金融业数字化转型。另一方面，开源技术的推广进一步降低了数字技术的使用门槛，为金融与实体经济的深度融合提供了创新动力，有助于构建共享共建的数字金融生态。交叉融合，“五篇大文章”指明数字普惠金融发展方向 2023年中央金融工作会议提出要做好“科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”，为数字普惠金融的重点服务领域指明了方向。其中，数字普惠金融与科技金融、养老金融和绿色金融的结合为不同领域存在的问题提供了新的解决思路和方案。《报告》指出，在科技金融领域，银行业运用数字技术持续优化信贷流程和风控体系，推动了“科技—产业—金融”的良性循环；在养老金融领域，通过数字化适老服务，银行能够为偏远地区和弱势群体提供更加便捷的理财和储蓄服务；在绿色金融领域，银行通过将绿色低碳目标融入普惠金融服务，为小微企业和农业主体的绿色转型提供了重要支持。例如，微众银行坚持依托数字科技手段，持续深入探索践行普惠、服务实体的新模式、新方法，以实际行动践行“五篇大文章”。截至2024年6月末，微众银行累计服务个人客户超4亿，累计申请贷款的中小微企业客户数逾500万，在破解金融服务不平衡不充分难题方面蹚出了一条中国特色的新路径。差异化竞争，构建多层次、广覆盖、有序的金融服务体系当前，我国银行业的数字普惠金融发展呈现多层次、多类型主体共存的特点，但业务模式趋于同质化、资源分布不均等问题亟待解决。基于此，《报告》提出，我国不同类型的银行应充分发挥自身比较优势，以客户需求为核心，开展差异化普惠金融服务，构建错位竞争、优势互补的数字普惠金融服务体系。以国有大行和股份制银行为例，这类银行凭借雄厚的资源和技术实力，具备大规模覆盖的独特优势，应加大中长期信贷业务投入，优化信贷产品结构，推动更多资源向薄弱领域倾斜；城商行和农商行因地缘和业缘优势，应更贴近地方经济和客户需求，进一步提升县域金融服务覆盖率，助力区域经济稳定发展。《报告》还重点提到数字银行在行业中的技术引领作用。作为数字技术驱动型的银行，以微众银行为代表的数字银行探索出商业可持续的数字普惠金融新模式，不仅能够持续提升自身服务质效，还可为中小银行以及产业的数字化转型提供支持。展望未来，《报告》指出，数字普惠金融需要在创新与风险防控之间保持动态平衡，同时高度重视金融消费者保护，牢筑金融服务安全防线。同时，行业还须坚持金融工作的政治性与人民性，进一步提升国际竞争力，走好中国特色金融高质量发展之路。
金融界02-09 18:29
DeepSeek引爆公募圈！已有汇添富基金、富国基金、诺安基金、国泰基金等10余家机构完成私有化部署，各有什么打法？赋能哪些场景？
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Seek应用为投资人服务再升级在人工智能技术日益成熟的背景下，公募基金行业正积极拥抱这一变革性技术。汇添富基金、富国基金、博时基金、诺安基金、国泰基金、景顺长城基金等行业领军机构已率先完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署。这些机构的行动不仅彰显了对人工智能技术的高度重视，更体现了其在科技创新方面的前瞻性布局。作为国内首批将超大规模AI模型深度融入业务实践的资管机构，汇添富基金已应用于投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景。据汇添富基金分析，相较于传统模型，DeepSeek系列模型具备更强的语言理解、逻辑推理及多轮对话能力，不仅保障了数据安全性与响应效率，更可针对金融场景需求进行定向优化，将显著提升金融数据分析的深度与广度，全面赋能公司各项业务。富国基金称，DeepSeek的开源模型为基金行业提供了强大的技术支撑和创新动力，降低科技研发的进入门槛的同时，还能通过引入先进的数据分析和风险管理技术，改善投研流程和投资决策。而经过富国基金科技团队的探索验证，他们本地化部署模型在内部数据加工、代码辅助生成、文字生成、企业级RAG、研报解读等应用方向上达到了可用阶段。诺安基金推出了基于主流AI开源框架自主研发的“诺安AI助手”，搭建起涵盖图片内容提取、语音转文本、文本转语音及文档摘要生成等功能的AI基础能力平台。同时，基于开源框架自主研发统一AI模型网关，实现多模型协同调度与AI资源的高效管理。据金融界基金了解到，该公司正在投研数据智能处理、客户标签动态分析、中后台流程自动化等领域展开多轮“小步快跑”式探索实践。 2025年1月底，国泰基金成功完成了DeepSeek系列模型私有化部署，搭建了国泰基金AI应用开发平台，在品牌持营、风险管控、产品运营、文档办公等业务场景中有了不俗的表现，得益于此，业务人员可便捷快速的深入分析相关报告、强化数据挖掘能力、贯通信息流程、提升运营效率。景顺长城基金指出，Deepseek的引入对基金业落地ai技术有显著促进作用，尤其是在投资研究、风险管理、产品运营、软件开发、客服营销、公司知识库管理及运营提效等多个领域均展现出应用价值。从算力侧来看，DeepSeek使用较低的资源达到更好的推理效果，基金行业使用AI提高效能的成本和门槛显著降低；从应用侧来看，DeepSeek的推理结果确定性提高，使AI相关应用场景可以更加稳定运作，可以拓展更丰富应用场景。永赢基金称，我们已经完成了初步的私有化部署，并成功将其应用于制度解答、聊天记录整理、非结构化数据核对和代码开发等多个领域。例如，在非结构化数据核对方面，DeepSeek显著提升了数据处理的准确性和效率。未来，我们将进一步深化大模型在投资研究、产品销售、风控合规、客户服务等核心业务场景的应用，计划在未来三个月内完成更多业务场景的对接，为客户提供更精准、高效的服务。 DeepSeek模型的优势 DeepSeek系列开源模型之所以能够在公募基金行业掀起如此大的热潮，与其独特的技术优势密不可分。这些模型在自然语言处理、数据分析和决策支持等方面表现出色，为基金公司提供了强大的技术支持。 DeepSeek模型的开源特性使得各家基金公司可以根据自身需求进行定制化开发，这极大地提高了模型的适用性和实用价值。同时，私有化部署确保了数据安全和隐私保护，这对于处理敏感金融信息的基金公司来说尤为重要。此外，DeepSeek模型在提高投资决策效率、优化风险管理、增强客户服务等方面都展现出了巨大潜力。这些优势正是吸引众多公募基金机构争相采用的关键所在。"基金公司通常IT人员较少，在基础研究和模型开发方面能力相对不足。然而，DeepSeek的开源使得基金公司能够快速接入先进的AI技术，通过知识蒸馏和微调，形成专有的应用。未来，随着大额资本投入的公司专注于模型研究和开发，通用型公司提供算力支持，基金公司则可以通过对接行业数据进行知识蒸馏和微调，形成专有的应用。这种分工合作的模式有望重塑基金行业的格局，推动行业的数字化转型和智能化升级。"永赢基金指出。一直以来，汇添富基金高度重视信息技术的发展和应用，早在2008年就确定了互联网金融业务发展战略，并在2009年推出业内首个基金电子账户“现金宝”，如今已成为家喻户晓、行业领先的电商平台。近年来，公司不断加大数字化建设投入，主动运用先进的理念、技术和工具，持续提升公司数字化水平。2023年3月，汇添富基金成为百度“文心一言”首批生态合作伙伴之一，积极探索大语言模型在基础问题解答、客户需求识别、内部效率提升等方面的应用。此次引入DeepSeek大模型，进一步彰显了公司“技术多元化布局”的战略思维——通过融合不同技术优势，构建覆盖全场景、全业务链的AI能力矩阵。富国基金也在引入模型的过程中，配合搭建稳定高效的基础技术平台和人才团队，同步做好对业务场景AI应用落地的验证，同样是各行业AI应用探索的前提保障。博时基金早在2024年初，便发现了DeepSeek模型在自动编写代码和逻辑推理方面的潜力，率先在自有的昇腾服务器上部署了DeepSeek-v1模型，作为公司智能开发工具的基座模型，并在2024年8月升级为DeepSeek-v2模型。2025年伊始，随着DeepSeek-R1模型的发布，公司完成内部部署，并开始探索它在投资研究、咨询服务和软件开发等方面的应用。随着越来越多的公募基金机构加入DeepSeek模型的应用行列，我们有理由相信，这场由人工智能引发的行业变革才刚刚开始。未来，DeepSeek模型有望在更广泛的金融领域发挥作用，推动整个行业向着更智能、更高效的方向发展。市场表现：DeepSeek概念股掀起涨停潮自新年开市以来，DeepSeek概念股掀起涨停潮，热度持续高涨。截至2月7日ETF收盘数据榜单，不难发现，前十名包含了云计算板块，科技板块，软件板块，大数据板块，汽车板块和光伏板块。云计算板块占据四席。其中港股汽车ETF涨幅领跑榜单，实现10%的突破。香港科技ETF，云计算沪港深ETF，云计算ETF华泰柏瑞，软件指数ETF涨幅超过5%。面对DeepSeek的崛起，金融界“宝藏私募101甄选计划”成员北京和聚投资认为2025 年或成中国 AI 元年，腾讯、阿里、华为等企业百亿千亿级别的投入，让 AI 及其相关的机器人方向发展值得期待，中国有望借此占据产值优势，为经济增长提供动力。尽管面临美国制裁和 A 股波动，但国内政策转向、生产要素价格低位以及科技全面开花，和聚认为今年可能是科技大年，科技的局部牛市值得期待。科技发展需要信息和能源两条腿走路。信息领域有 AI 应用、智能驾驶等技术突破；能源领域中国新能源全球领先，持续巨额投资，以固态电池为代表的新技术应用前景广泛，政府也在大力推动，这将是中国对全球文明史的巨大贡献。和聚私募谈及2025年的投资观点和投资机会这样说的： 2025 年科技仍将是 A 股的一条投资主线！观察AI行业投资重点排序应是：算力＞端侧＞应用，但应用领域预期差最大，弹性也最大，要在确定性和弹性之间找到平衡。如何把握机器人行业的投资机会？市场预期 2025 年国内机器人产量会有较大增长。和聚基金经理安永平表示：今年市场环境仍要提防大起大落，在应对波动的同时，把精力更多地聚焦在 AI 和相关公司的深入挖掘上，具体到投资层面“缩圈”至 AI 方向，尤其是智能驾驶、无人机、机器人等。
金融界02-09 14:30
Meta裁员5%并加速招聘机器学习工程师：优化人力结构以强化AI竞争力
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母公司，专注于社交媒体、虚拟现实和人工智能技术。绩效解雇（Performance Terminations）：以员工绩效评估结果为依据进行的裁员，而非因公司财务问题或组织调整导致的裁员。机器学习工程师（Machine Learning Engineer）：负责开发和优化人工智能算法的技术专家，是当前科技公司争相招聘的热门岗位。 2025年相关大事件 2025年2月： Meta宣布裁员5%，同时加速招聘机器学习工程师。 2025年1月： Meta发布季度财报，显示广告收入增长放缓，但人工智能投资持续增加。 2024年12月： Meta推出新一代人工智能推荐算法，推动社交媒体内容个性化升级。来源：今日美股网
今日美股网02-09 00:10
天融信：从DeepSeek网攻风暴看大模型应用安全破局之道
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直笼罩在网络攻击阴云下。特别是伴随人工智能技术的发展，AI攻击的形式日益多样化和复杂化。除传统网络攻击方式外，攻击者还利用AI独特能力增强攻击效果，使得攻击的隐蔽性大大提升。王媛媛认为，这些风险不仅源于技术本身的缺陷和不足，还可能因不当使用、滥用甚至恶意利用而加剧。大模型系统在众多应用场景中处理大量敏感数据和个人信息，如用户搜索记录、社交媒体互动或交易信息等。遭受攻击可能导致数据被窃取，也可能造成服务中断、用户流失。同时，大模型本身若存在缺陷或后门，也会成为攻击者的目标，带来严重安全隐患。例如，针对模型的投毒攻击可能操控模型输出结果，产生不良影响或干扰正常业务运行。此外，大模型生成的内容可能引发虚假信息传播、歧视偏见、隐私泄露、侵权、有害内容等问题，进而威胁公民生命财产安全、国家安全、意识形态安全和伦理安全。她进一步指出，此外，在竞争压力和成本压缩的双重影响下，我国国产化软件企业在网络安全运营方面普遍存在安全投入不足、安全开发管理流于形式、数据保护体系不健全以及网络安全对抗意识不足等问题，这些问题已成为制约行业发展的共性挑战。体系化防范迫在眉睫面对这一局面，天融信解决方案专家张博认为，大模型安全防护需从体系化角度出发，针对模型算法、数据、系统以及信息内容安全等关键领域制定切实有效的防范措施。天融信基于在安全领域多年的研究，打造出体系化的大模型系统安全防护解决方案。该方案深度融合管理规范与技术手段，针对数据泄露、恶意注入等风险提供精准防护，并实现安全“识别–保护–检测-响应–恢复”的可持续迭代，助力实现覆盖大模型全生命周期的体系化安全防护。同时，天融信建议国内高科技企业自身建立对抗性安全运营体系，将产品与人员(专家)、手段、流程融合为联动整体，从事件驱动、情报驱动、对抗驱动、狩猎驱动四方面综合考虑，运用先进的网络安全监测与防护技术，充分进行攻击面识别、网络入侵和威胁检测，以及安全防护策略升级。还可通过红蓝对抗检测自身安全防护水平。此外，利用AI大模型应对新型攻击也是重要方向，目前天融信天问大模型已完成与DeepSeek-R1对接，实现了两大模型的深度融合与协同进化，通过训练与优化，天问大模型在多个应用场景实现“质变”，能够提升事件检测效率与精度、增强威胁情报生产与分析能力并提升安全运营的效率和响应速度。“未来，国产大模型可以重点考虑做好隐私保护与数据安全，开展大模型对抗能力或者说模型鲁棒性的研究”，张博表示。在业内人士看来，DeepSeek的横空出世将促使AI产业链相关科技板块被重新定价，而网络安全作为大模型的核心保障与关键支撑，有望持续受益。国信证券表示，DeepSeek将拓展AI应用场景，激发新的算力需求，加速企业数字化转型上云，规模效应下云业务利润率有望进一步提升。
证券之星02-08 14:06
天融信：从DeepSeek网攻风暴看大模型应用安全破局之道
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直笼罩在网络攻击阴云下。特别是伴随人工智能技术的发展，AI攻击的形式日益多样化和复杂化。除传统网络攻击方式外，攻击者还利用AI独特能力增强攻击效果，使得攻击的隐蔽性大大提升。王媛媛认为，这些风险不仅源于技术本身的缺陷和不足，还可能因不当使用、滥用甚至恶意利用而加剧。大模型系统在众多应用场景中处理大量敏感数据和个人信息，如用户搜索记录、社交媒体互动或交易信息等。遭受攻击可能导致数据被窃取，也可能造成服务中断、用户流失。同时，大模型本身若存在缺陷或后门，也会成为攻击者的目标，带来严重安全隐患。例如，针对模型的投毒攻击可能操控模型输出结果，产生不良影响或干扰正常业务运行。此外，大模型生成的内容可能引发虚假信息传播、歧视偏见、隐私泄露、侵权、有害内容等问题，进而威胁公民生命财产安全、国家安全、意识形态安全和伦理安全。她进一步指出，此外，在竞争压力和成本压缩的双重影响下，我国国产化软件企业在网络安全运营方面普遍存在安全投入不足、安全开发管理流于形式、数据保护体系不健全以及网络安全对抗意识不足等问题，这些问题已成为制约行业发展的共性挑战。体系化防范迫在眉睫面对这一局面，天融信解决方案专家张博认为，大模型安全防护需从体系化角度出发，针对模型算法、数据、系统以及信息内容安全等关键领域制定切实有效的防范措施。天融信基于在安全领域多年的研究，打造出体系化的大模型系统安全防护解决方案。该方案深度融合管理规范与技术手段，针对数据泄露、恶意注入等风险提供精准防护，并实现安全“识别–保护–检测-响应–恢复”的可持续迭代，助力实现覆盖大模型全生命周期的体系化安全防护。同时，天融信建议国内高科技企业自身建立对抗性安全运营体系，将产品与人员（专家）、手段、流程融合为联动整体，从事件驱动、情报驱动、对抗驱动、狩猎驱动四方面综合考虑，运用先进的网络安全监测与防护技术，充分进行攻击面识别、网络入侵和威胁检测，以及安全防护策略升级。还可通过红蓝对抗检测自身安全防护水平。此外，利用AI大模型应对新型攻击也是重要方向，目前天融信天问大模型已完成与DeepSeek-R1对接，实现了两大模型的深度融合与协同进化，通过训练与优化，天问大模型在多个应用场景实现“质变”，能够提升事件检测效率与精度、增强威胁情报生产与分析能力并提升安全运营的效率和响应速度。“未来，国产大模型可以重点考虑做好隐私保护与数据安全，开展大模型对抗能力或者说模型鲁棒性的研究”，张博表示。在业内人士看来，DeepSeek的横空出世将促使AI产业链相关科技板块被重新定价，而网络安全作为大模型的核心保障与关键支撑，有望持续受益。国信证券表示，DeepSeek将拓展AI应用场景，激发新的算力需求，加速企业数字化转型上云，规模效应下云业务利润率有望进一步提升。
金融界02-08 13:47
中国AI势力崛起！DeepSeek引领互联网巨头全球竞逐
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中国电商领域的巨头，一直在积极探索人工智能技术的应用。最新、最先进的大型语言模型（LLM）Qwen 2.5-Max就是其努力的成果。这个模型使用了像DeepSeek这样的MoE架构，并且已经接受了超过20万亿个令牌的训练。Qwen 2.5-Max在多个基准测试中表现出色，在各种测试中表现优于DeepSeek-V3、gpt-40和Llama-3.1-405B等型号。该模型有不同的尺寸，参数从30亿个到720亿个不等，包括基本版本和指令调整版本。Qwen 2.5-Max擅长语言理解、编码、数学和推理，还具有多模式功能，允许它处理文本和视觉输入。阿里巴巴通过其生成式人工智能开发平台model Studio上的API使该模型可访问，使全球开发人员能够利用其功能。此外，阿里巴巴还投资了人工智能初创公司Moonshot AI。Moonshot AI于2025年1月推出了其最新型号Kimi k1.5。这个多模态推理模型已经证明了与OpenAI的GPT-01相当的性能，特别是在数学任务上表现出色。Kimi k1.5具有128k令牌的扩展强化学习（RL）上下文窗口，并采用先进技术来增强RL策略优化。该模型在各种基准测试中显示出令人印象深刻的结果，包括AIME得分77.5分和MATH 500得分96.2分。Kimi k1.5在多模态推理任务方面也表现出色，比如MathVista，这需要对几何和智商测试等复杂科目进行视觉理解。Moonshot AI专注于长上下文处理和多模态推理，将Kimi k1.5定位为不断发展的人工智能领域中多功能和强大的工具。腾讯作为中国互联网行业的另一巨头，也在人工智能领域取得了显著进展。其旗舰LLM浑源大是一个总参数3890亿、激活参数520亿的开源模型。浑源-large于2024年底发布，采用先进的MoE架构，以7倍的激活参数实现相当于密集模型的性能。该模型在中文和英文语言处理方面都表现出了强大的能力，在许多关键基准测试中都优于Meta的Llama 3.1 405B。浑源-large可以处理多达256000个令牌的上下文，适合需要广泛上下文和详细分析的应用程序。腾讯已经在HuggingFace和GitHub等开发者友好型平台上提供了该模型，鼓励人工智能社区的广泛采用和创新。快手作为短视频领域的佼佼者，也在积极探索人工智能技术的应用。其领先的大型语言模型（LLM）（实际指AI模型）快意自推出以来取得了显著的进步。截至2025年初，快意的整体性能已大大超过GPT-3.5，并在某些指标上接近GPT-4的能力。该模型在内容创建、信息咨询、数学解题等方面表现出色，性能与ChatGPT基本相当。快意是快手综合AI模型矩阵的一部分，该矩阵还包括推荐模型和视觉生成模型。快手最近还推出了“可灵”（Kling），这是一种文本到视频的模型，可以生成长达两分钟的1080p分辨率的高质量视频。快手的人工智能创新旨在重塑其内容创作和商业生态系统，为用户提供先进的视频生成和创意表达工具。百度作为中国领先的搜索引擎公司，也在人工智能领域取得了重大进展。其凭借Ernie大型语言模型（LLM）（实际指AI模型）继续在AI领域深耕细作。百度计划在2025年初发布新版本的Ernie，旨在提高其性能、准确性，并支持不同的用户需求。截至2024年底，Ernie每天要处理令人印象深刻的15亿个请求，每天处理超过1.7万亿的文本令牌，比前一年增长了30倍。百度首席执行官李彦宏预测，在各行各业快速部署生成式人工智能的推动下，到2025年人工智能应用将出现“指数级”增长。该公司还推出了新的人工智能工具，包括文本到图像生成器I-RAG和无代码应用程序构建器，作为其人工智能技术商业化战略的一部分。字节跳动作为短视频和社交媒体领域的后起之秀，也在人工智能领域展现出了强大的实力。其于2025年1月发布的豆宝1.5 pro代表了该公司人工智能能力的重大进步。该模型采用了稀疏的MoE架构，在激活参数增加7倍的情况下，实现了与密集模型相当的性能。豆宝1.5 pro在各种基准测试中表现出了令人印象深刻的结果，在知识、编码、推理和中文处理方面超过了gpt-40和Claude 3.5 Sonnet等模型。该模型还具有“深度思考”模式，通过广泛的强化学习技术增强其推理能力。字节跳动还为豆宝引入了多模式功能，包括文本、图像和音频处理，以及即将推出的文本转视频功能。尽管拥有先进的功能，但字节跳动为豆宝保持了具有竞争力的价格，使其广泛适用于个人和企业。对中国互联网公司的启示中国企业人工智能模型的快速发展具有深远的影响。首先，这些AI模型将使中国互联网公司能够为其庞大的用户群提供更复杂、更个性化的服务。从改进的搜索功能到更有吸引力的社交媒体体验，人工智能将改变用户与数字平台的互动方式，提升用户体验和满意度。其次，DeepSeek R1、Qwen2.5-VL等人工智能模型可以显著提高运营效率。例如，阿里巴巴的模型可以通过改进产品推荐和简化物流流程，彻底改变电子商务行业的运作模式。这将有助于降低运营成本，提高业务效率，增强企业的竞争力。再者，这些人工智能模型的多模式功能为医疗保健、金融和教育等行业带来了无限可能性。中国互联网公司可以利用这些技术开发出适合当地需求的创新解决方案，推动相关行业的数字化转型和升级。最后，随着这些人工智能模型的不断改进和完善，它们将使中国公司在全球市场上更有效地竞争。这可能会导致全球越来越多地采用中国的人工智能解决方案，提升中国在全球AI领域的地位和影响力。值得注意的是，自ChatGPT于2022年11月推出以来，纳斯达克100指数上涨了81.6%，而KraneShares CSI中国互联网ETF（KWEB）同期仅上涨了17.5%。这表明，尽管中国互联网公司在AI领域取得了显著进展，但其市场估值仍有待进一步提升。我们认为，对中国互联网公司来说，DeepSeek的崛起可能成为“聊天时代”的时刻，并可能导致这些公司的估值重估，更接近它们的美国同行。结论总之，DeepSeek的突破不仅展示了中国生产世界级人工智能模型的能力，还在中国科技领域掀起了新一轮的创新和投资浪潮。随着阿里巴巴、腾讯、快手、百度和字节跳动等互联网巨头继续推动人工智能技术的发展和创新，我们可以预期，在中国和全球范围内，数字服务的交付和消费方式将发生革命性的变化。
金融界02-08 13:47

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