高伟达（300465.SZ）12月24日在投资者互动平台表示，高伟达为火山引擎的合作伙伴。双方有业务合 作关系，但该业务并未对当期业绩产生重大影响。 （文章来源：每日经济新闻） 每经AI快讯，有投资者在投资者互动平台提问：贵公司和火山引擎的合作在继续吗？ ...

格隆汇12月24日丨高伟达(300465.SZ)在投资者互动平台表示，暂无数字人民币智能合约相关业务。 ...

公司业务布局 - 高伟达公司正在积极布局人工智能业务 [2] - 公司已参与到客户智能体项目的实施工作中 [2]

公司股东信息 - 截至2025年11月28日，公司股东总户数为50945户 [1]

公司股东信息 - 截至2025年11月28日，公司股东总户数为50945户 [1]

公司战略与业务聚焦 - 公司未来将持续以金融科技为核心，聚焦主业发展 [1]

公司业务与客户关系 - 高伟达在互动平台明确表示，公司与Google和meta暂无合作 [1]

板块整体表现 - 数字人民币板块在11月26日整体下跌0.38%，表现弱于上证指数（下跌0.15%）但弱于深证成指（上涨1.02%）[1] - 板块内个股表现分化，前十名上涨个股涨幅在0.36%至5.29%之间，前十名下跌个股跌幅在2.50%至3.98%之间[1][2] 领涨个股情况 - 芯原股份领涨板块，收盘价153.00元，涨幅5.29%，成交额29.21亿元[1] - *ST中装涨幅居次，达4.98%，收盘价4.43元[1] - 旗天科技、旋极信息、*ST仁东涨幅分别为3.77%、3.58%、2.58%[1] 领跌个股情况 - 新致软件领跌板块，跌幅3.98%，收盘价19.06元[1][2] - 博思软件跌幅3.92%，科创信息跌幅3.72%，分列跌幅榜第二、三位[2] - 高伟达、飞天诚信、数字认证跌幅分别为3.46%、2.85%、2.76%[2] 板块资金流向 - 当日数字人民币板块主力资金净流出13.8亿元[2] - 游资资金净流入1.0亿元，散户资金净流入12.8亿元[2] - 芯原股份获得主力资金净流入2.46亿元，主力净占比8.41%，为板块最高[3] - 旋极信息、汉威科技分别获主力资金净流入8821.54万元、5505.34万元[3]

公司与蚂蚁数科合作进展 - 公司与蚂蚁数科自签署合作协议以来，双方秉持互利共赢原则，在相关合作领域保持紧密、积极的沟通 [1] - 合作项目目前正处于阶段性落地过程中 [1]

行业投资评级 - 报告对“AI+金融”行业持积极看法，认为行业拐点已至，AI应用落地加速已是必然[1][3][7] 核心观点 - 金融行业数智化转型需求与大模型技术特性高度契合，是AI应用落地的绝佳“试验田”[1][3] - 2025年DeepSeek R1的发布助推通用模型推理能力跃迁和成本锐减，并实现模型开源，成为金融机构本地化部署AI的行业拐点[1][3][7] - AI应用已在各类金融机构的核心业务领域以及中后台场景中加速渗透，未来AI有望重构金融业务流程和组织架构[3][7] - 行业内驱（IT支出扩张）与政策外驱共振，金融AI落地加速已是必然[3][14] 投资建议 - 建议关注金融信息服务、第三方支付、银行IT、证券IT、保险IT等细分领域[3][8][9][10][11] - 金融信息服务领域相关标的包括同花顺、九方智投控股、指南针[3][8] - 第三方支付领域重点关注新大陆、新国都，相关标的包括拉卡拉[3][9] - 银行IT领域重点关注宇信科技、京北方、广电运通、神州信息、中科金财、高伟达、天阳科技，相关标的包括长亮科技[3][9] - 证券IT领域重点关注恒生电子、金证股份、顶点软件[3][10] - 保险IT领域重点关注新致软件、中科软[3][11] 行业驱动力分析 外部驱动力 - 大模型技术特性与金融行业数智化转型需求高度匹配，金融行业属于数据、信息密集型产业[14][18] - 顶层设计驱动金融机构向“人工智能化”转型，2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》[20][23] - 2025年5月人民银行科技司司长李伟发表署名文章，提出要稳妥有序推进人工智能大模型应用[3][23] 内部驱动力 - 金融机构IT支出持续扩张，2023年我国金融机构科技投入总规模达到3598亿元，同比增长9.8%[25] - 2024-2028年预计市场整体将以约13.3%的复合增长率高速增长，2028年国内金融机构的科技投入规模或将突破6500亿元[25] - 2024年中国金融行业AI and Generative AI投资规模达到196.94亿元，到2027年将达到415.48亿元，增幅达到111%[25] - 2024年金融行业大模型相关招投标明显加速，全年共有133个大模型中标项目，披露中标金额总额为23961万元[27] 技术路径与发展趋势 通用模型+金融语料 - 当前AI与金融的结合主要有两条技术路径：通用模型结合金融语料训练和金融垂类大模型[36] - 推理大模型具备长思维链，解决复杂金融问题的能力更强，可实现推理过程显性化[40][41] - DeepSeek R1在2025年1月发布并同步开源，性能比肩OpenAI o1的同时大幅降低算力成本[45] - 2025年5月DeepSeek R1完成小版本升级，在AIME 2025测试中准确率由旧版的70%提升至87.5%[48] 金融垂类大模型 - 金融垂类大模型更专注更懂金融，更适合解决金融行业的具体问题[63] - 2024年12月度小满开源业内首个金融行业推理大模型轩辕-FinX1，在金融评测基准上表现优于一流通用大模型[64] - 2025年7月蚂蚁数科发布金融推理大模型Agentar-Fin-R1，基于金融实际应用场景原生[67][68] AI智能体发展趋势 - AI智能体尤其是多智能体协作已成为未来重点研发方向[3][77] - 目前25.0%的银行、22.2%的证券公司、13.6%的保险公司正在采用智能体技术[78] - 多智能体系统适用于复杂、动态的金融环境，在量化金融与投资分析等场景具有优势[82][87] 市场应用与落地情况 - 银行类机构发起的大模型相关采购项目数量最多（71个），占比达到53%[27] - 应用类项目数量最多（82个），占比62%，表明金融机构关注大模型技术在具体业务场景中的落地[27] - 多家金融机构已完成DeepSeek大模型的部署和应用，包括工商银行、建设银行、广发证券、人寿财险等[53][56][57]