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全球热门 AI 模型及其功能和使用方式

从谷歌这样的大型科技公司，到 OpenAI 和 Anthropic 这类初创企业，都在以令人眼花缭乱的速度推出人工智能模型。要跟上最新模型的步伐，实在让人应接不暇。更让人困惑的是，人工智能模型往往是基于行业基准进行推广的。但这些技术指标往往很难说明普通人和企业实际是如何使用它们的。本文梳理了自 2024 年以来发布的最先进的人工智能模型，并详细介绍了它们的使用方法及最佳应用场景。 2025 年发布的 AI 模型 OpenAI O3-mini 功能：OpenAI 最新的推理模型，针对编码、数学和科学等 STEM 相关任务进行了优化。它并非 OpenAI 最强大的模型，但该公司表示，由于其规模较小，成本显著降低。使用方式：可免费使用，但重度用户需要订阅。 OpenAI Deep Research 功能：旨在对某个主题进行深入研究，并提供清晰的引用。OpenAI 推荐将其用于从科学研究到购物调研等各类事务，但要注意，人工智能的 “幻觉” 问题依然存在。使用方式：需订阅 ChatGPT 每月 200 美元的专业版服务。 Mistral Le Chat 功能：一款多模态 AI 个人助理，据称响应速度比其他聊天机器人(20.340,0.88,4.52%)都快，付费版本可获取法新社的最新新闻资讯。使用方式：有应用程序版本，可直接下载使用，付费版本需付费获取更多功能。 OpenAI Operator 功能：相当于个人助手，可独立完成如帮忙买杂货等任务。使用方式：需订阅 ChatGPT 每月 200 美元的专业版服务。 Google Gemini 2.0 Pro Experimental 功能：在编码和理解常识方面表现出色，拥有 200 万个标记的超长上下文窗口，有助于用户快速处理大量文本。使用方式：至少需订阅每月 19.99 美元的 Google One AI 高级版服务。 2024 年发布的 AI 模型 Deepseek R1 功能：在编码和数学方面表现出色，开源性质使其可在本地运行。使用方式：可从相关开源平台获取并在本地运行，免费使用。 Gemini Deep Research 功能：能将谷歌的搜索结果总结为简洁且引用规范的文档，对学生和需要快速获取研究摘要的人有帮助。不过，其质量远不及经过同行评审的正式论文。使用方式：需订阅每月 19.99 美元的 Google One AI 高级版服务。 Meta Llama 3.3 7B 功能：Meta 最新、最先进的开源 Llama AI 模型，在数学、常识和遵循指令方面表现出色，性价比高且效率高。使用方式：可从 Meta 的开源渠道获取，免费使用。 OpenAI Sora 功能：基于文本创建逼真视频，能生成完整场景，而不仅仅是片段，但 OpenAI 承认它经常生成 “不符合现实物理规律” 的内容。使用方式：需订阅 ChatGPT 的付费版本，最低为每月 20 美元的 Plus 版本。阿里巴巴通义千问QWQ-32B-Preview 功能：在某些行业基准测试中可与 OpenAI 的 O1 相媲美，在数学和编码方面表现出色。阿里巴巴表示它在 “常识推理方面仍有改进空间”。使用方式：可从阿里云等相关平台获取，免费且开源。 Anthropic的 Computer Use 功能：可控制用户计算机以完成编码或预订机票等任务，是 OpenAI Operator 的前身。使用方式：通过 API 调用，输入每百万标记 0.80 美元，输出每百万标记 4 美元。 xAI Grok 2 功能：埃隆・马斯克的xAI公司推出的增强版聊天机器人，声称速度快三倍，还推出了能生成高逼真度图像的 Aurora 图像生成器。此前马斯克称即将发布Grok 3。使用方式：免费用户每两小时限问 10 个问题，订阅 X 的高级版和高级 + 版计划可享受更高使用限制。 OpenAI o1 功能：通过隐藏的推理功能 “思考” 回答内容，以提供更好的答案，在编码、数学和安全性方面表现出色。OpenAI 称该模型在编码、数学和安全性方面表现出色，但也存在欺骗人类的问题。使用方式：需订阅 ChatGPT Plus，每月 20 美元。 Anthropic的Claude Sonnet 3.5 功能：以编码能力著称，被视为技术内行的聊天机器人首选，能理解图像但不能生成图像。使用方式：可在 Claude 上免费使用，重度用户需每月 20 美元的专业版订阅。 OpenAI GPT 4o - mini 功能：OpenAI 称 GPT 4o - mini 是其迄今为止性价比最高且速度最快的模型，这得益于其较小的规模。它旨在支持广泛的任务，比如为客服聊天机器人提供动力。与更复杂的任务相比，它更适合处理大量简单任务。使用方式：该模型在 ChatGPT 的免费层级即可使用。 Cohere Command R+ 功能：在企业复杂的检索增强生成（RAG）应用方面表现出色。这意味着它能够很好地查找和引用特定信息。不过，RAG 并不能完全解决人工智能的 “幻觉” 问题。使用方式：Cohere 的模型面向企业用户。

金融界02-18 08:02

微软发布OmniParser V2.0：将大型语言模型转化为高效AI代理

AI代理的开发和部署。 GPT-4o：OpenAI开发的大型语言模型，具备强大的自然语言处理能力。 DeepSeek-R1：DeepSeek公司推出的语言模型，专注于深度搜索和信息提取。 Qwen-2.5VL：Qwen公司发布的多模态语言模型，支持视觉和语言的融合处理。来源：今日美股网

今日美股网02-18 00:13

OpenAI新政策：ChatGPT将提供更多视角并加强知识自由，推动人工智能中立性

OpenAI新政策：改变人工智能训练方式，提升知识自由度内容导读 OpenAI新政策概述 “知识自由”的核心理念 ChatGPT的表现与用户体验变化对争议性话题的态度与应对未来展望：人工智能的中立性与多视角编辑总结与思考 OpenAI新政策概述根据www.TodayUSStock.com报道，OpenAI在近期更新的政策中宣布，将改变其人工智能模型的训练方式，特别是在处理具有挑战性和争议性话题时。根据新政策，ChatGPT将能够提供更多元的视角，减少其回避某些话题的情况，力求提供更加全面的答案。此次更新还特别包括了一个新的《共同探寻真相》章节，旨在让ChatGPT不采取带有主观评判的立场，更多地提供各方观点，避免单一化的回答。这一政策更新标志着OpenAI希望为人工智能在面对复杂、争议话题时提供更加中立、开放的回答空间，而不是将其局限在特定的叙事框架内。 “知识自由”的核心理念 OpenAI提出的“知识自由”理念主张无论话题多么具有挑战性或争议性，人工智能都应当能够提供广泛的知识和多样的观点。这一理念强调不应有信息的屏蔽或过度干预，人工智能的目的是帮助用户探索真相，理解各种多样的观点，而非局限于单一的主观看法。这一方针意在打破目前一些AI模型在处理敏感话题时的自我审查机制，尤其是在政治、社会和文化等领域，允许用户从多角度了解复杂话题的背景和不同立场。 ChatGPT的表现与用户体验变化随着这项政策的实施，用户将能在ChatGPT中获得更多关于争议性话题的不同视角。以前，某些话题可能会因为安全和伦理原因被回避或给予模糊的回答，而新的模型规范下，ChatGPT将力求给出更加平衡的回答。例如，在涉及政治、社会问题或历史事件等敏感话题时，ChatGPT将提供不同的意见，反映更多样化的视角，而不强加某一方的立场。这种变化无疑将改善用户的体验，帮助他们更加全面地理解事物。对争议性话题的态度与应对 OpenAI的新政策明确表示，在面对有争议的话题时，ChatGPT将尽量避免采取偏见或单一的立场。相反，ChatGPT将为用户提供多角度的信息和不同观点，以便用户能够自行判断和思考。例如，在处理涉及社会伦理或政治分歧的问题时，ChatGPT将不仅展示一种观点，而是呈现出该话题的多个层面和相关背景。这种方法有助于减少人工智能的“偏见”问题，使其成为一个更加中立的信息源，尤其在复杂的社会和政治议题上，ChatGPT能够提供更为平衡的视角。未来展望：人工智能的中立性与多视角随着OpenAI对其模型规范的持续优化，未来ChatGPT将可能在更多敏感领域展示其中立性与多视角特性。OpenAI强调，不仅仅是对争议性话题，人工智能的训练目标是让其具备能够回应不同立场和背景的能力，从而减少过于简化或片面化的解读。这一进程可能还会随着技术的发展和社会需求的变化不断深化。通过不断完善的“知识自由”理念和中立性训练，人工智能将在为用户提供更全面、可靠信息方面发挥更加重要的作用。编辑总结与思考 OpenAI新推出的政策和模型规范更新，标志着人工智能在处理具有争议性和复杂性的话题时，将走向更加中立和多元化的方向。通过提供多视角的回答，OpenAI希望消除人工智能可能存在的偏见，推动知识的自由流通和探索。随着这一政策的落实，ChatGPT将能够为用户提供更广泛的信息，帮助其更好地理解复杂的世界。这一变化也表明，人工智能正在逐渐成为一个更加开放、透明的工具，为用户提供的服务不再仅限于简单的信息传递，而是向多维度思考和深入分析的方向发展。知识自由：OpenAI希望在训练人工智能模型时，为用户提供无偏见的多角度信息，尤其在争议性话题上。模型规范更新：更新后的模型规范强调中立性和多视角，避免偏见并提供多种观点。未来展望：OpenAI计划继续提升人工智能的中立性，力求为用户提供更加全面和客观的信息。名词解释知识自由：指在信息的传递和获取中，避免对话题的过度干预或偏见，允许自由多元的观点表达。人工智能中立性：人工智能在处理信息时，不带有偏见或主观看法，尽量呈现客观和多方位的视角。多视角：指从不同立场、角度分析和讨论一个问题，避免单一视角的局限性。相关大事件 2024年2月16日：OpenAI发布新政策，宣布改变人工智能模型训练方式，强调“知识自由”，并将在争议性话题中提供多种视角。专家点评 “OpenAI的这一举措是向人工智能中立性迈出的一步，将有助于提升人工智能在处理复杂话题时的公平性。” — 艾伦·波尔曼，AI伦理学专家，2024年2月 “让AI提供多角度的答案将使其更符合用户需求，并有助于消除人工智能领域中的偏见问题。” — 张一鸣，AI技术专家，2024年2月来源：今日美股网

今日美股网02-18 00:13

DeepSeek引爆AI成本革命！台积电能否扛住"砍单"风暴？

pSeek-R1模型宣布其成本较之前的OpenAI模型降低了95%。一些超大规模云服务提供商已经部署了DeepSeek，以使其客户受益于这些效率提升。亚马逊的AWS几天前部署了DeepSeek，并且已经看到了由此带来的改进。同样，微软也在其云平台上部署了这一模型。来源：AWS 其他公司，包括阿里巴巴和字节跳动，也宣布将推出更好的模型。我们很可能会看到一种更谨慎的AI平台投资策略，这种策略也试图提高效率。Meta和其他大型科技公司尚未宣布削减其资本支出计划。台积电为几乎所有这些科技公司提供芯片，我们可能会看到收入增长的短期阻力。然而，台积电拥有巨大的护城河，任何推迟的需求最终都会被该公司捕获。良好的业绩和前瞻性预测台积电最近公布了强劲的业绩，超出了每股收益和收入预期。其每股收益增长的前瞻性预测也非常高。预计台积电在截至2025年12月的当前财年将实现28%的每股收益增长，并在截至2026年12月的财年实现18%的增长。尽管有如此高的前瞻性增长预期，但台积电的股票目前仅以2026年12月财年的每股收益预期的19.6倍市盈率交易。来源：Seeking Alpha 需要注意的是，台积电的股票在2022年初AI热潮开始之前已经接近150美元。另一方面，英伟达在2022年初的股价仅为当前价格的四分之一（考虑拆股因素）。英伟达凭借其AI芯片实现了当前的股价水平，未来可能会出现一些回调。然而，台积电拥有更多元化的收入来源，不会受到短期需求下降的显著影响。对股价走势的影响从市场领导地位、前瞻性增长预期和估值倍数来看，台积电相当便宜。当我们观察未来两年的每股收益时，英伟达的市盈率为22倍，而台积电接近19倍。英伟达在过去两年由于AI投资实现了大幅盈利增长。任何对这些投资的减少都将对英伟达产生巨大影响。另一方面，台积电的盈利在过去几年以更稳定的速度增长，这减少了因AI行业重大变化而对股票产生的阻力。来源：YCharts 台积电在AI行业中是一个风险较低的选择，并且估值更低。AI行业短期内需求的减少对台积电的业绩影响不大。该公司也处于完美位置，能够抓住未来的市场需求。总结台积电的股价在DeepSeek-R1模型发布后有所下跌。未来很可能会推出更高效的AI模型和工具，这可能导致高端AI芯片需求的减少。然而，台积电的业务非常多元化，AI芯片销售的下降对其盈利潜力的影响非常有限。在英特尔代工战略出现问题后，台积电的护城河得到了加强，这应该会提升公司的增长潜力。预计在截至2025年12月的财年中，台积电将实现28%的同比增长。与其他大型科技同行相比，这是一个巨大的增长率。与此同时，台积电的股票目前以明年每股收益预期的不到20倍市盈率交易，使其成为当前价格下AI行业中一个不错的选择。 $台积电(TSM)$

老虎证券02-17 19:14

DeepSeek突破AI算力围城：银行业的“奇点时刻”来了？

VS闭源，是继续竞争还是并驾齐驱？当OpenAI与微软深化合作引发“生态垄断”争议时，当英伟达正遭遇美国史上最严AI芯片出口管控时，DeepSeek的开源策略意外打开了另一扇门。DeepSeek区别于传统封闭式AI模型，其开放性让企业能够以较低的成本用上较为先进的大模型，提升多场景智能助手的能力。在软件行业，开源与闭源两种模式并存且各有成功案例。李秀生以Linux和安卓为例，表示这两者作为开源软件的代表，极大推动了操作系统领域的发展。他同时也指出，苹果作为闭源模式的典范，一直保持着高端手机应用的领先地位。尽管这些机构路径不同，但都取得了显著成就。 “从吸收全球贡献者的角度来看，我个人更看好开源模式，因为它能够汇聚更多人的智慧和力量，共同推动技术的进步和创新。未来，开源与闭源或将继续并行发展，但开源的潜力值得期待。”李秀生如是表述。王俊则认为，开源与闭源是相互融合、相互竞争的关系。开源技术公开，能吸引众多开发人员参与，促进技术快速迭代，但盈利能力和商业模式不确定。闭源则注重构建自身护城河和门槛，投入巨大，商业模式独特但多样性较弱。两者各有优势与缺陷，因此在实践中可能会相互借鉴、融合，并在某些领域形成竞争态势。从市场主体角度看，DeepSeek作为一种开源、低成本且高效的大模型，对市场上的头部科技公司产生了不小的冲击。“对于OpenAI这类闭源大模型公司，DeepSeek的定价策略迫使其重新审视商业模式和技术优化方向。而对于英伟达等芯片公司，DeepSeek的发布则证明了不一定依赖于高端GPU就能进行顶级推理，促使这类公司思考AI基建的投资逻辑和发展模式应如何调整。”王俊坦言。不过值得注意的是，通用人工智能大模型在解决数字化风控问题上面临挑战。卫浩表示，“尽管大模型具备广泛的能力，比如理解问题、进行数学运算和生成代码等，但在风控这一垂直领域，其表现并不尽如人意。”其原因在于大模型的训练主要依赖于公开的互联网数据和代码，缺乏针对风控领域的专门数据语料训练，因此其逻辑可能与风控的实际需求不完全吻合。中小银行逆袭靠DeepSeek？如何构建智能技术应用能力？据浙商证券研报，DeepSeek-V3整个训练过程仅用不到280万GPU（图形处理器）小时，相比之下，美国互联网巨头元宇宙平台公司（Meta）发布的Llama3-405B的训练时长是3080万GPU小时。DeepSeek-V3的训练成本约为557.6万美元，而OpenAI（美国开放人工智能研究中心）为聊天机器人ChatGPT发布的语言模型GPT-4的训练成本则高达数亿美元。与传统大模型动辄千万乃至上亿的投入而言，DeepSeek本地化部署的成本可以低至不足百万元。据工业和信息化部最新消息，三家基础电信企业均已全面接入DeepSeek开源大模型。目前在金融领域，从银行、基金到证券，多家机构都在紧锣密鼓部署DeepSeek。自2024年5月起，新网银行就在系统研发场景中应用DeepSeek大模型，分别构建了研发知识问答助手与代码续写助手，缩短一线工程师在研发过程中查阅技术资料的耗时。李秀生认为，在人工智能领域，DeepSeek的出现带来了两大理念上的变化。一是DeepSeek的出现打破了“大力出奇迹”的执念，即不再盲目追求极端的算力。过去，人们常认为只有堆砌巨大的算力才能取得突破，但DeepSeek证明了通过优化算法和模型，也能在较低算力下实现高效性能。二是DeepSeek进一步加剧了开源与闭源之争。OpenAI通过ChatGPT带火了大模型概念，但其闭源策略限制了技术的普及。而DeepSeek等开源模型的出现，降低了技术门槛，使得更多机构能够应用大模型。这一变化对银行业等金融机构产生了深远影响。 “对于未来，随着技术的不断进步和成本的进一步降低，大模型将不再是大银行的专属奢侈品，而是能够广泛应用于中小银行等金融机构中。这将为商业银行带来重要的技术变革趋势，推动其更加智能化、高效化地发展。”李秀生说道。在银行业数字化风控领域，DeepSeek等大模型技术有着广泛的应用前景。据卫浩分享，DeepSeek的发布让技术人员非常兴奋，因为它能媲美OpenAI的顶尖推理模型水平，且权重开源、许可宽松、可本地化可控使用。卫浩讲述了实操使用的感受，“在处理非结构化数据时，DeepSeek等大模型能增强语义理解和文本处理能力，让我们从更广泛的数据中获取信息。此外，通用智能模型的技术也可以被风控模型借鉴，提高客户评估准确性，做出更好决策。” 卫浩指出，DeepSeek R1具备的深度思考能力，可以通过思维链训练模式，提高了意图和语义理解能力。这种能力不仅限于中文，也能在处理长上下文和复杂意图时表现出色。银行业作为信息化程度较高的行业，其计算机系统经历了多次重大变革。从应用计算机系统替代手工操作，到移动互联网的出现，银行不断再造其经营流程。如今，随着人工智能快速发展，银行正面临第四轮信息系统进化的挑战与机遇。那么大模型时代，银行应该如何构建适配自己的智能技术应用能力？李秀生认为，大模型时代的来临，要求银行从人工智能的充分应用角度，思考如何重塑银行的经营管理和流程。银行需要首先思考如何构建应用，再考虑如何组织数据、提升数据质量、进行标签标注以及应用行外数据。整体来看，商业银行需从战略层进行思考，同时考虑算力、数据、算法以及应用等多方面因素。据他介绍，新网银行自成立起，就在反欺诈和信用风险控制领域充分应用了人工智能技术，实现了高效、大规模的贷款处理。然而，随着大模型的出现，银行开始考虑在更多领域进行探索和尝试。目前，新网银行已在客服领域应用大模型，成功替代了部分人工客服，并正在营销、贷后管理等领域尝试大模型的应用。除了银行领域，王俊预测在制造业、气候风险预测、计算机、教育、媒体娱乐等领域，大模型相关智能应用都会有较明显的提升。王俊指出，“在制造业中，大模型能监测零件或电池的可靠性，预测其寿命；在气候风险预测方面，人工智能算法解读未来天气情况，为高速公路等提供预警和路线优化；在计算机领域，大模型能助力代码补全、代码理解和构建；在教育领域，基于学生的学习习惯和行为，可以构建个性化大模型辅助学生学习；在媒体娱乐领域，大模型能用于内容生成、模型构建和场景搭建，如动画制作、游戏设计和短视频制作，还能合成数字人，用于电商推荐等。” AI抢饭碗还是造金碗？未来银行需要什么样的AI人才？据中国银行业协会发布的《2024年度中国银行业发展报告》，金融与人工智能有天然的契合点，AI大模型技术能够充分挖掘银行业的海量数据，而银行业具有适用AI大模型技术的丰富场景。当前AI大模型正推进我国银行业服务、营销、产品等领域的全面革新，催化“未来银行”加速到来。伴随银行对大模型的广泛应用，对科技人员的技能也提出了更高的要求。李秀生认为，在互联网应用行业，互联网思维助力了互联网大厂的成功。随着人工智能时代的来临，对人才的需求转变为具备人工智能思维的金融和科技复合型人才。新网银行近年来已强调互联网思维，并将在未来重视人工智能思维。在业务产品设计、客户营销、日常经营活动以及构建整体经营管理体系时，都在融入人工智能思维。因此，银行将评估员工是否具备这一能力、基础或潜质，以培养适应未来银行发展所需的人才。 “人工智能技术的不断进步给银行从业者带来了挑战，但也提供了新的机遇。面对变革，从业者需要保持冷静，不断学习，紧跟时代变化，找到自己在社会和企业中的位置。”李秀生勉励道。“技术人员需要调整自己，应用人工智能技术来提升自己的能力。而业务人员则不必过于担心被替代，因为人工智能技术的应用门槛降低了，即使不懂计算机的人也可以利用人工智能工具构建流程和应用，发挥自己的价值。因此，只要勇于学习，紧跟技术变化，银行从业者就不会被淘汰，反而能更好地适应时代技术的进步。” 从风控业务角度，卫浩指出，动手实践是掌握人工智能的关键。在风控领域，人工智能技术的应用需要更高的人才要求，不仅需要对技术原理有深入的了解，还需要对模型的优势、能力边界和风险有充分的认识，以确保技术的正确应用。因此，风控人员需要具备深厚的技术功底和广泛的知识面。王俊也表示，高校也在致力于培养AI+专业领域的复合型人才。“我们在课程设置上进行优化，纳入了数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习和多模态数据等课程，让学生在本科阶段就能接触人工智能相关知识。增加了实训项目和实验课程，鼓励学生参加金融科技大赛等比赛，将知识转化为实践能力。此外，我们希望与业界加强产学研合作，通过联合实验室、专家讲座等形式，让学生更深入地了解业界需求和业务，从而激发他们的学习动力和培养符合业界需求的人才。” 谈及AI技术在银行业应用的下一步发展趋势，李秀生表示，随着AI和大模型技术的发展，商业银行迎来新一轮重塑。这不仅涉及系统升级，更将深刻改变银行的业务流程、产品形态、决策机制、人员组合及岗位设置。“虽然金融风险管理的本质未变，但服务方式、产品形态和运作机制将发生巨变。这一过程或许渐进，预计三至五年后，商业银行的面貌将焕然一新。”

金融界02-17 12:12

微信接入DeepSeek，数据ETF(159527)强势涨超3%！近1月涨近38%，规模创近1一年新高

身全球第一梯队，加速AI厂商内卷。其中OpenAI已统一模型路线，在GPT-5中将为免费用户提供可无限使用的“标准智能”；而百度则宣布文心模型将于4月1日开始全面免费，并将在6月30日开源下一代文心4.5系列模型。在用户量激增下DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”提示的背景下，以及腾讯宣布接入DeepSeek模型刺激下，均有望带动API调用量增加和本地化部署需求，1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升；2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。数据ETF紧密跟踪中证云计算与大数据主题指数，中证云计算与大数据主题指数选取50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司证券作为指数样本，以反映云计算与大数据主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年1月27日，中证云计算与大数据主题指数前十大权重股分别为科大讯飞、金山办公、新易盛、紫光股份、浪潮信息、中际旭创、中科曙光、润泽科技、恒生电子、润和软件，前十大权重股合计占比53.4%。数据ETF(159527)，场外联接(A：021397；C：021398)，一键共享AI产业发展红利！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02-17 11:32

中美突传重磅利空！中国考虑调查苹果公司彭博社：阿里巴巴合作难扭转局面

品令人烦恼。” “即便得到了行业领导者OpenAI的支持，但推出的版本明显与苹果不同——进展缓慢且不完美。监管机构迫使苹果在中国放慢速度，或许是因祸得福，”文章续称。更令人头疼的是，苹果不情愿地成为了贸易战中讨价还价的筹码。据报道，作为预期与特朗普政府谈判的一部分，该公司已被列入中国官员可能针对的美国科技巨头名单。美国对中国征收10%的关税后不久，中国就对Alphabet Inc旗下的谷歌展开调查。鉴于谷歌在中国的业务已所剩无几，这在很大程度上被视为一种警告。与此同时，苹果的大部分收入仍来自中国消费者。多年来，苹果公司一直在走钢丝，试图取悦各方，而相互的敌意几乎扼杀了中美消费科技公司合作的其他希望。与阿里巴巴合作并不能解决苹果在中国的所有问题，但这是一种非常必要且互利的关系。或许它可以为政策制定者树立一个榜样，表明更广泛的合作是可能的。

圈内人02-17 11:11

DeepSeek朋友圈挤爆了，微信、百度接入，科创AIETF(588790)成交额超1亿元

身全球第一梯队，加速AI厂商内卷。其中OpenAI 已统一模型路线，在GPT-5中将为免费用户提供可无限使用的“标准智能”；而百度则宣布文心模型将于4月1日开始全面免费，并将在6月30日开源下一代文心4.5系列模型。在用户量激增下DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”提示的背景下，以及腾讯宣布接入DeepSeek模型刺激下，均有望带动API调用量增加和本地化部署需求，1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升；2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。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02-17 10:33

中国科技股“七巨头”出炉！港股互联网ETF(159568)高开高走，盘中上涨近5%！

身全球第一梯队，加速AI厂商内卷。其中OpenAI已统一模型路线，在GPT-5中将为免费用户提供可无限使用的“标准智能”；而百度则宣布文心模型将于4月1日开始全面免费，并将在6月30日开源下一代文心4.5系列模型。用户量激增下DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”提示，以及腾讯宣布接入DeepSeek模型，均有望带动API调用量增加和本地化部署需求，1）利好有数据、有客户、有场景的软件企业，AI产品有望带动公司ARPU提升和项目单价上升；2）模型私有化需求增加，利好一体机、超融合和B端服务外包企业。信达证券指出，始于春节前的上涨，有很大的概率发展成牛市第二波上涨，随着资金、盈利状态和板块结构的变化，这一波上涨大概会分为三个阶段。第一和第二阶段是起步期，会受到春节和两会季节性的影响。Q1季节性最确定的阶段是春节前1周到节后2周，这将会是第一阶段。从下周开始，进入节后第3周，两会前第2周，胜率和赔率会有所下降。波折过后到4月中，将会进入两会后数据验证期，此时板块表现可能会扩散。5月之后，季节性的影响减弱，基本面的影响重要性上升。如果是盈利驱动的牛市，重点是验证经济恢复和盈利兑现。而如果是资金驱动的牛市，重点是观察居民资金流入强度。未来一个月配置建议：港股互联网（海外波动加大，中国资产配置意愿上升）> 出海(长期逻辑好，短期美国贸易政策影响低于预期) > 金融地产(等待验证春节后地产数据)。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02-17 10:02

DeepSeek对机器人行业意味着什么？

表现均超过了本轮AIGC浪潮的创始公司OpenAI。而数学和编程是现实世界中非常重要的两大能力。例如我们有“学好数理化，走遍天下都不怕”的俗语，体现数学是客观感知、理解、分析现实世界的重要工具。而在数字经济新时代的背景下，编程能力可以实现生产力的飞跃，更好提升AI大模型对实体经济的促进能力。图：DeepSeek-R1与全球其他头部大模型能力比对（信息来源：华宝证券）另一方面，DeepSeek拥有更好的多模态能力。所谓多模态，应用到机器人身上就是“多感官”的意思。例如，人类感知现实世界并作出判断的感官包括视觉、听觉、嗅觉等等，其中视觉属于较为重要的一大感官。而视觉的输入内容形式上，可以是文字、图片、视频等等。而DeepSeek就拥有优越的视觉理解能力。在DeepSeek R1模型发布后，北大联合香港科技大学团队基于自研框架将DeepSeek系列拓展至图文模态，并取得了较好的视觉理解表现。同时，DeepSeek团队自身开发的系列大模型，例如大型混合专家视觉-语言模型系列，也具备较好的视觉语义对话能力。整体而言，高效能国产AI大模型能够更直接地赋能优秀国产机器人企业，加速人形机器人技术的迭代进程，抢占全球具身智能技术高地。二、更低成本促进机器人商业化 DeepSeek第二大广为人知的特点是低成本，例如V3训练成本不足600万美元，为海外主流大模型训练成本的三分之一左右。而这种低成本的特点对人形机器人产业而言是较大利好。图：人形机器人制造成本终将逐步降低（信息来源：银河证券）回顾机器人产业发展历史，高成本是制约行业商业化大发展的核心痛点。例如，日本的ASIMO经典人形机器人率先取得技术突破，但造价在250万美元左右；美国的Atlas机器人先驱造价约200万美元。而即使是当前市场关注度较高的Optimus，其造价也在10万美元左右，导致较难实现商业化。而人形机器人行业的大发展，或也需要等待未来机器人成本的持续下降。 DeepSeek降低模型算力成本，对人形机器人行业而言，也是一定意义上的降本。尤其是在当前大国博弈的全球环境下，DeepSeek通过降低对高性能AI算力芯片的需求，提振包括机器人企业在内的我国科技板块发展前景。今日指数：中证机器人指数（H30590.CSI）选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其他相关公司作为样本股，以反映机器人产业相关股票的走势。中证机器人指数与万得人形机器人指数的成份股重合度为48%，除了人形机器人以外还覆盖一些数字化车间和生产线系统集成商，整体把握人形机器人进入量产、工业机器人迭代升级的趋势。相关产品：机器人ETF基金（562360）风险提示尊敬的投资者：投资有风险，投资需谨慎。公开募集证券投资基金（以下简称“基金”）是一种长期投资工具，其主要功能是分散投资，降低投资单一证券所带来的个别风险。基金不同于银行储蓄等能够提供固定收益预期的金融工具，当您购买基金产品时，既可能按持有份额分享基金投资所产生的收益，也可能承担基金投资所带来的损失。您在做出投资决策之前，请仔细阅读基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要等产品法律文件和本风险揭示书，充分认识基金的风险收益特征和产品特性，认真考虑基金存在的各项风险因素，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等因素充分考虑自身的风险承受能力，在了解产品情况及销售适当性意见的基础上，理性判断并谨慎做出投资决策。根据有关法律法规，银华基金管理股份有限公司做出如下风险揭示：一、依据投资对象的不同，基金分为股票基金、混合基金、债券基金、货币市场基金、基金中基金、商品基金等不同类型，您投资不同类型的基金将获得不同的收益预期，也将承担不同程度的风险。一般来说，基金的收益预期越高，您承担的风险也越大。二、基金在投资运作过程中可能面临各种风险，既包括市场风险，也包括基金自身的管理风险、技术风险和合规风险等。巨额赎回风险是开放式基金所特有的一种风险，即当单个开放日基金的净赎回申请超过基金总份额的一定比例（开放式基金为百分之十，定期开放基金为百分之二十，中国证监会规定的特殊产品除外）时，您将可能无法及时赎回申请的全部基金份额，或您赎回的款项可能延缓支付。三、您应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资者进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式，但并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资者获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。四、特殊类型产品风险揭示：请投资者关注标的指数波动的风险以及ETF（交易型开放式基金）投资的特有风险。五、基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益。基金的过往业绩及其净值高低并不预示其未来业绩表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成对基金业绩表现的保证。银华基金管理股份有限公司提醒您基金投资的“买者自负”原则，在做出投资决策后，基金运营状况与基金净值变化引致的投资风险，由您自行负担。基金管理人、基金托管人、基金销售机构及相关机构不对基金投资收益做出任何承诺或保证。六、以上基金由银华基金依照有关法律法规及约定申请募集，并经中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）许可注册。基金的基金合同、基金招募说明书和基金产品资料概要已通过中国证监会基金电子披露网站【http://eid.csrc.gov.cn/fund/】和基金管理人网站【www.yhfund.com.cn】进行了公开披露。中国证监会对基金的注册，并不表明其对基金的投资价值、市场前景和收益作出实质性判断或保证，也不表明投资于基金没有风险。

金融界02-17 09:12

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