活动概述 - 招商证券国家级投教基地与金融科技中心于2025年11月14日在香港中文大学（深圳）举办专题讲座 [1] - 讲座主题为《大模型技术生态与应用实践》，由公司金融科技中心AI开发团队资深架构师张甜瑾主讲 [1] - 活动旨在帮助学生建立“技术逻辑+金融场景”的跨学科认知 [1] 技术内容 - 讲座系统讲解了大模型的基本概念、发展历程、多模态理解与生成模型的核心架构及训练流程 [2] - 课程结合Stable Diffusion、Transformer等典型模型，解析了大语言模型的生产步骤与推理优化方法 [2] 金融应用 - 讲座重点展示了智能投顾、投资决策、AI原生APP等多个金融场景的应用 [3] - 分享国际机构的AI应用案例，揭示大模型如何重塑证券行业的业务逻辑与生态结构 [3] 行业与公司举措 - 公司计划持续完善课程内容和教学形式，为金融科技人才搭建学习与实践平台 [3] - 此举旨在助力行业高质量发展和科技金融生态建设 [3]

行业与公司 * AI行业 正处于从深度学习向大语言模型转变的关键时期 核心是智能涌现 包括理解 生成 记忆和逻辑四大能力 推动从感知智能向认知智能转化[1] * 海外科技巨头如 Meta 持续加大资本开支 预计2025年同比2024年将有五六十以上的高增长 以支持算力需求[9] * 在基础设施方面 值得关注的公司包括阿里巴巴 深信服 第三范式等Infra公司 以及航迹和海光等算力相关公司[18] * 在典型应用层面 值得关注的公司包括有场景 有空间且未来具有壁垒保护业务落地的相关公司 如石油股份 美图等[18] 核心观点与论据 * AI产业发展的三要素是算力 算法和数据 这三个要素共同驱动整个AI产业的发展 通过飞轮效应实现不断提升[5] * AI技术发展分为上下半场 上半场主要探索模型智力水平极限 算力为王 下半场主要完善系统能力 推动AI现实场景融合落地变现 应用为王[6] * Transformer框架的大规模应用引发了质变 包括理解能力和逻辑推理能力等新能力涌现 推动通往AGI的路径[7] * 短期内大模型升级逐渐显现天花板 发展路径包括效率提升（数学及编程领域） 推理提升以及全模态模型 是后续重点发展方向[8] * AI对人工替代分为辅助 替代和超越三个阶段 目前已在编程和内容审核等领域批量替代中低级人员 并逐渐扩展至更多行业[10] * AI中长期发展的逻辑在于算力产业的显著增长和应用场景的多样化 AI产品基于概率分布 需要面对不确定性 商业化基点相对较晚[12] * AI Agent代表了一种原生应用范式变革 可以与SOP PDCA OKR等传统管理工具适配 通过AI赋能实现升级[13] * AGI是能够自主感知环境并采取行动实现目标的计算实体 基于大语言模型的AGI能够使用传感器感知环境 并利用LLM进行记忆检索 决策推理和行动顺序选择[15] * 以Minus为例 其工作流呈现出清晰分层协作架构 在文件处理 数据分析 代码编写到内容创作等多个任务上展现出强大的整合能力[16] * 2025年将是AI制片元年 AI原生APP用户规模持续走高 各类垂直领域APP涌现 其繁荣发展将显著提升对算力需求 云计算将成为产业投资核心[17] 其他重要内容 * AI产业经历了三次主要浪潮 第一次是20世纪50-70年代的起步阶段 第二次是20世纪80-90年代以专家系统为代表的实践阶段 第三次是2000年以后以机器学习和深度学习为代表的算法革命阶段[2] * 复盘2023年以来的大型事件显示 多轮行情由模组预测边际变化驱动 例如2023年ChatGPT发布引发普涨 2024年kimi实现超文本突破带动办公软件上涨 2025年AGI加速落地促使金蝶 鼎捷等公司涨幅明显[11]