金融大模型的难点在于，能否在产业中扎得更深；其颠覆性也更建立在，纵深到产业中去，赋能金融行业的长尾场景发展，以及重拾“金融信任”。  作者|思杭  编辑|皮爷  出品|产业家  “从经济角度讲，整个金融业的数字化进程并非匀速；从技术角度讲，催化剂的出现会加速行业驶向数字化深水区。而大模型正是过去十年最强的‘催化剂’。”恒生电子首席科学家白硕告诉我们。 大模型正在成为推进金融业数字化的第二波浪潮。 2013年，互联网金融腾空出世。此后十年，金融产业共经历过两次由AI带来的革命。 第一场革命的主角是辨别式AI，比如帮助金融机构更好地进行智能分析与决策。在当时，互联网金融正处于浪潮之巅，金融无纸化、在线化、移动化、远程化，都促进了金融产业链的变革与创新。 在第一波AI浪潮中，最为显著的改变是，以银行为代表的金融产业经历了新旧范式的转变。 然而，这一波金融产业革命进行得并不彻底。虽然“金融信任”的号角早已吹响，但在金融业，数字化接受程度不高。人工智能的利好，也并未充分得利用在金融业。 这其中，有技术问题，也有合规因素，更有行业壁垒等种种原因，都阻碍着金融产业革命的到来。直到2023年，大模型让局面发生了些许变化。 客观来看，生成式AI的到来，让行业正在重拾“金融信任”。 一、大模型在金融业是刚需吗？ 当下，金融机构对数字化的接受程度普遍较低，全面实现数字化的难度也较大。但全流程的数字化，正是金融机构引入大模型的前提。如果仍仅停留在工具层应用，大模型无法更好地赋能产业发展，其颠覆性不大。 恒生电子告诉我们，“如果将金融机构的数字化转型成熟度分为0到5级，其中0级代表刚起步阶段，而5级表示完全以数据驱动的商业模式。目前大多数金融机构处于2级和3级的水平，少量机构已经达到4级，甚至有一些局部达到5级。” 在所有金融机构中

自从ChatGPT问世后，人工智能赛道火爆，整个AI板块股价一路飙涨，老牌科技巨头与新生实力代表争相入局，打得火热。作为“军火商”的英伟达，再次赢麻了。今年以来，英伟达的股价已经翻倍，涨幅超110%，成为今年标普500表现最佳的股票，CEO黄仁勋身价也跟着暴涨翻倍。本周三盘后，英伟达将公布最新财报业绩。市场预期 $英伟达(NVDA)$ 营收为65.2亿美元，预计每股收益为0.92美元，其中，数据中心业务营收将达到39亿美元，游戏业务营收将同比下降46%至19亿美元。与此同时，各大行分析师不断较好，纷纷上调英伟达目标价。Truist 研报将英伟达目标价从289美元上调至322美元；Piper Sandler研报给出了英伟达320美元的目标价和“增持评级”；花旗分析师Atif Malik上调英伟达目标价至305美元。对于AI的全球火爆程度，亚德尼研究公司总裁Edward Yardeni评价道：ChatGPT这样的生成式人工智能的崛起可能催生又一个“咆哮的二十年代”。华尔街操盘高手保罗·都铎·琼斯也表示，人工智能将推动生产力的繁荣，就像个人电脑和互联网分别在上世纪80年代和90年代所做的那样。人工智能从一开始被看作“昙花一现”，到现在更像是新一轮板块周期的序幕。而这样的盛况对于见证过2021年新能源火爆的投资者而言，似乎并不陌生。2021年新能源板块火爆全球，作为板块中的王者 $特斯拉(TSLA)$ 股价也一度冲高至1243美元，市值突破万亿美元，冲上神坛，盛况空前。你认为今年的英伟达，能否再现2021年特斯拉的传奇？今年英伟达市值能否突破万亿美元？你对英伟达最新季度财报怎么看？你上车了吗？

有些股票一上市就成了做空的天然靶子，这也不怪空军，谁叫这些公司IPO的估值极高，发行时整个市场都无脑追捧，或者正是行业热度值最高的时候，把估值炒向天际。那么理所当然，一旦投资者热情消退，或者行业进入下降周期，市场会毫不吝啬地杀估值。比如这家 $C3.ai, Inc.(AI)$ ，说到底，不像 $微软(MSFT)$ $谷歌(GOOG)$ 没有什么AI的核心技术，只是因为代码选得好（AI），与今年科技行业最炙手可热的人工智能（AI）重合，反而赢得了不少关注。但是关注归关注，估值归估值，这波AI行情与它基本没关系。虽然C3.AI波动并不小，4月初一度炒至34美元，但回撤也很大，5月初只有17美元了，妥妥的meme股。5月15日以来又大涨了两天，原因很简单，公司“提前预喜”今年Q1的业绩，预期营收在7210万-7240万美元，高于市场此前预期的7110万美元。但要说这个业绩非常惊喜吧，也称不上。从估值上来看，AI一直在10倍市销率左右，但是这两年预计只有20-30%的增速。就算是按照长期稳定20%的净利率来计算，以目前的预期收入和利润规模，也要1.5倍的PEG，根本不是一个合理的估值。所以，这个票从21年上市的100美元以上腰斩至目前的20美元，也是合情合理。从历史K线来看，就是一只空头主导的票。空头主导的票有什么特点呢？其实大家只要把 $苹果(AAPL)$ 的K线上下翻转一下就可以了——1、长期来看是不断下跌的，与大盘正好相反；2、偶尔有一两根大阳线，主要是空头回补；3

这几个月，A股市场呈现明显的所谓“吸血鬼行情”。在之前的几个月里，AI概念股和“中特估”概念持续获得资金流入，持续暴涨，而资金从新能源、医药和消费概念股中流出。 然而，今天的局面已经反转了，AI概念股大跌，而新能源、医药和消费板块则大涨，再次吸血了AI和“中特估”概念股。 这种现象背后的原因是存量资金的博弈。在目前的A股市场上，场外观望者很多，但新进入者却不多，资金总量是有限的，交易量也相对稳定。 当一个板块出现机会时，资金就会涌入这个板块，推动股价上涨。这个过程会吸引更多的投资者卖掉手里的股票，不断进入热门板块，进一步推升股价。 相反，当一个板块出现问题或者风险时，投资者会撤离这个板块，造成资金流出，股价下跌。 在这种博弈中，板块之间的关系非常重要。如果一个板块出现问题，其资金就会流出，往往流向表现良好的板块。 这种情况会加速另一个板块的上涨，进而吸引更多的存量资金卖掉筹码加入进来。因此，存量资金的博弈不仅是板块内部的竞争，还是板块之间的竞争。 AI概念股和“中特估”概念股的暴涨，是因为这些板块在之前的几个月里表现非常出色，吸引了大量的资金流入，因此表现继续出色。 然而，由于今天外部传言导致了市场发生了微妙的变化，这些板块的表现迅速逆转，资金开始流出，跌幅不断放大。相反，新能源、医药和消费板块的表现良好，吸引了更多的资金流入，推动了股价上涨。 总之，现在的交易非常艰难，存量资金的博弈，是现阶段A股市场中非常重要的因素。密切关注市场的变化，及时调整自己的投资组合，关注板块之间的相互关系，避免过度追涨或者盲目跟风。

AI大模型的开发流程通常包括以下几个阶段： 谋眼观市：一个AI大模型的构建步骤与设计的底层技术有哪些？ 1. 项目定义与目标设定： • 确定模型的应用场景、需求和目标，明确模型需要解决的问题和预期结果。 • 对项目进行可行性评估，包括技术、资源、时间和预算等方面的考虑。 • 制定项目计划和时间表，为团队成员明确任务和责任。 2. 数据收集与预处理： • 从各种来源收集大量的原始数据，包括文本、图像、音频和视频等。 • 对数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、缺失值处理和数据增强等，以提高数据质量和可用性。 • 对数据进行标注和分割，为模型训练和验证做好准备。 3. 模型设计与搭建： • 根据项目需求，选择合适的算法和框架，如神经网络、决策树、支持向量机等。 • 设计模型结构，包括层数、节点数、激活函数和损失函数等。 • 利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）搭建模型，实现模型的前向和反向传播。 4. 模型训练与调优： • 将预处理后的数据输入模型，进行训练。根据损失函数的变化情况，监控模型的收敛过程。 • 利用验证集对模型进行调优，包括超参数优化、正则化和dropout等策略，以防止过拟合和提高模型泛化能力。 • 若有必要，可以尝试使用迁移学习、集成学习或其他技术进一步提高模型性能。 5. 模型评估与验证： • 使用测试集对模型进行评估，根据准确率、召回率、F1值等指标判断模型性能。 • 进行模型验证，包括对比其他模型、实验复现和实际应用场景测试等。 • 如有需要，对模型进行迭代优化，以满足项目目标和性能要求。 6. 模型部署与应用： • 将训练好的模型部署到实际应用环境，如服务器、云平台或嵌入式设备等。 • 将模型与应用程序或API进行集成，为用户提供服务。 • 对模型进行持续监控和维护，根据实际使用情况进行更新和优化。 谋眼观市：一个AI大模型的

随着普遍认为通用大模型将成为AI服务解决方案的主要基础核心，各家科技厂商 (例如：百度／腾讯／阿里／商汤）都比较积极发布自研大模型。最终大模型目标是希望去解决不同行业的智能化需求，获得降本增效的效果。过去AI解决方案主要集中于小模型 （针对个别应用场景，而设计解决方案），但需要较多的人力数据标注及需要较大的定制化的资源。而预训练大模型能够提供更好的基础平台以发展下游应用需求。 图表一﹕不同科技巨头AI大模型对比 各家厂商陆续开放大模型企业测试，现阶段主要以先发优势为主。 阿里巴巴 ＂通义千问＂自研大模型于4月7号宣布定向邀请企业用户进行体验测试。而且不同的巨头企业也正在加紧大模型发布的步伐，例如：商汤将于4月10号进行大模型的发布会。目前大模型发展仍然属于较早期应用阶段，所以比较难分析最后胜家。但以目前获客进展情况，文心一言官方宣布已经获得约12万家企业测试的申请。以目前情况，百度可能在获得第三方的企业用户方面暂时有优势。   大模型应用场景能见度更高： 由于大模型的竞争格局暂时还未确立，我们认为下游行业应用可见度更高。 1) . 办公软件自动化应用。 2) 教育智能个性化达到降本增效。 3) 金融行业应用。 1). 办公自动化应用： 微软于４月份发布对于其office 软件套件AI copilot生成式应用，包括：自动化透过AI能力生成演示文稿PPT，根据excel数据生成演讲内容，自动化excel数据洞察，能够结合其他企业服务数据。这些功能都能够提升用户的生产能力及缩短工作流程所需要的时间。谷歌也同时推出了 对于其邮件应用gmail/办公软件 doc的自动化智能生成工具。  金山办公, 将会受惠于AI智能应用所带来的会员付费率提升机会。 有别

AI赛道熄火了吗？我觉得不能单纯地从一两只股票的反应当中下结论，因为出来混都是要还的！虽然， $C3.ai, Inc.(AI)$ 连续两天大跌，回调幅度接近40%，但这更多的是C3公司自己的问题，因为这家公司得益于业内最响亮的标的名称“AI”，曝光及流量加成，但实际业务能力并非行业翘楚，估值水平也远高于行业平均。目前的波动依然是“meme”股的特征。参考我们此前的报告《C3.ai: 正在成为下一只Meme股？》总结一下：C3.ai在3月3日公布的Q4业绩，虽然表现超过市场预期，但是前一个季度公司调低了指引，因此这并不是真正表现优秀，而只是预期管理；公司近几个季度营收是下降的，利润率也因成本开支增大而不确定，且还远未看到盈利希望；公司本质上是一个套用ChatGPT的中介服务机构，但是昂贵、落后且难以实施的解决方案，在面对大量替代方案时处于劣势；销售团队流失明显，表明存在基本领导问题；与能源服务巨头Baker Hughes签订的重要销售合作似乎正在瓦解。3月6日遭到Kerrisdale Capital的做空，点击查看做空报告，也指控了以上几个问题。由于这家公司市值不大，才不到25亿美元，且目前的做空比例相对较高（28%），已经明显是一家类似于 $游戏驿站(GME)$ 、