李萌

全國政協(xié)委員

科學(xué)技術(shù)部原副部長

學(xué)習(xí)了“中國智能金融發(fā)展報告”，長知識、受啟發(fā)。報告內(nèi)容布局合理，系統(tǒng)全面，重點突出，抓住了當(dāng)前智能金融發(fā)展的主流趨勢和關(guān)鍵問題，對各大金融機構(gòu)的智能化工作掌握全面，感知的深度、洞察的前瞻、趨勢的研判都值得重視，下一步的對策建議十分有價值。比如大模型推動“人工智能技術(shù)在我國金融體系核心業(yè)務(wù)中的滲透和應(yīng)用邁入了更實質(zhì)性的新階段”的判斷是符合實際的?？偟目催@是一個好的報告，現(xiàn)在AI迭代快、應(yīng)用多，跟蹤研究的機構(gòu)不少，形成與眾不同的認(rèn)識和觀點十分不易。有一些具體建議會后交給課題組。

今年上半年，中央政治局舉行以“人工智能的發(fā)展與監(jiān)管”為主題的集體學(xué)習(xí)，這是中央政治局第二次專門就人工智能問題舉行集體學(xué)習(xí)，意義重大影響深遠(yuǎn)。今年下半年，中美兩國各出了一個行動計劃，出發(fā)點不同，美國行動的第一條核心意思其實就是放松監(jiān)管。中國則信號非常明確，導(dǎo)向是應(yīng)用和在應(yīng)用中迭代提高，實現(xiàn)AI促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和造福社會。其中對人工智能+金融業(yè)做了部署，是放在AI+服務(wù)業(yè)里面的，含義深刻。

今年大模型技術(shù)延續(xù)著不斷有新突破的態(tài)勢。前幾天發(fā)布了DeepSeek--OCR模型，并與智譜的模型碰頭了，其意義在國內(nèi)或許還沒有被認(rèn)識到位。這個模型采用視覺方式處理信息，將長文本轉(zhuǎn)換為圖像輸入，通過光子字符識別捕捉最典型的圖像特征進(jìn)行高效壓縮，大大節(jié)約了計算開銷，為提升模型效率開辟了新路徑；更重要的是引領(lǐng)了像素輸入的范式轉(zhuǎn)移，預(yù)示著未來模型輸入可能從文本轉(zhuǎn)向圖像和視頻，這種更接近人類“視覺--大腦”認(rèn)知規(guī)律的方式，為可能通向更高階的空間智能打開一扇窗戶。

從全球范圍看，今年AI發(fā)展出現(xiàn)三個現(xiàn)象更加明顯并可能演化為趨勢：

一是中國AI開源路線進(jìn)一步確立，與美國閉源發(fā)展模式的差異和分野越來越顯著。

目前全球前10大開源模型中有7個來自中國。未來在全球會形成什么樣的發(fā)展格局和優(yōu)勝狀況還有待觀察。過去開源是企業(yè)策略，現(xiàn)在確立為發(fā)展模式，形成了從策略不同到發(fā)展模式不同的變化。開源的動力是開源模型性能正在逼近閉源模型。最近DeepSeek發(fā)了V3.2-EXP（Experimental）；阿里云QWEN連發(fā)7個大小模型，形成了新的大中小模型體系，開源大模型一度在全球登頂；智譜開源模型在國際測試中有良好的能力表現(xiàn)；螞蟻百靈直接開源萬億參數(shù)模型Ring-1T-preview，得到了楊立昆的稱贊；Kimi開源了萬億參數(shù)混合專家（MoE）架構(gòu)大模型K2。當(dāng)然最終會不會形成完全涇渭分明的兩條路線還有待觀察，因為美國也在反思，開源勢力有所抬頭，中國也有一些企業(yè)發(fā)展閉源模型且成績不俗。

二是國內(nèi)外少數(shù)頭部企業(yè)明確了AI全棧發(fā)展策略。

國內(nèi)以阿里為代表，國外以谷歌為代表，值得關(guān)注。一些頭部企業(yè)通過延伸拓展業(yè)務(wù)范圍以實現(xiàn)全棧，把軟硬件協(xié)同全棧優(yōu)化作為企業(yè)戰(zhàn)略，加速硬件、云端推理、基礎(chǔ)模型、應(yīng)用都涉足。阿里原本就模型、算力硬件、云服務(wù)和應(yīng)用全做，最近又提出向“全球領(lǐng)先的全棧人工智能服務(wù)商”轉(zhuǎn)型。百度開始做硬件，自研了昆侖芯系列。騰訊已在三款自研芯片紫霄、滄海、玄靈取得進(jìn)展。有消息稱字節(jié)跳動開始研發(fā)芯片，招聘芯片相關(guān)的工程師。國外谷歌原本就是全能選手，英偉達(dá)要做大模型，OPENAI要做算力芯片。有些企業(yè)通過強強聯(lián)合延長業(yè)務(wù)鏈，比如日本富士通擴大與英偉達(dá)合作，共同構(gòu)建集成AI智能體的全棧基礎(chǔ)設(shè)施。這個現(xiàn)象無論對于金融智能化還是金融賦能智能化都會帶來深刻影響。

三是國產(chǎn)模型與國產(chǎn)芯片注重相互適配。

如DeepSeek模型與寒武紀(jì)、華為、摩爾線程智算卡適配；智譜發(fā)布開源模型GLM-4.6與寒武紀(jì)、摩爾線程已適配；華為的算力卡和科大訊飛的模型訓(xùn)練形成合作關(guān)系并取得很好的效果。

當(dāng)前金融和智能這兩個領(lǐng)域融合化發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國力建設(shè)太重要了，這方面的研究需要拓寬視野。在推動兩者相互賦能中需要進(jìn)一步關(guān)注和評估三個問題：

1.金融智能化能不能助力提升我國金融業(yè)在全球的地位，或者說能在提升我國金融業(yè)的全球地位中發(fā)揮多大的作用？

不管是金融支持智能技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化，還是智能技術(shù)重塑金融業(yè)務(wù)流程和組織結(jié)構(gòu)，使其更有效率、更有競爭力，在這個過程中能否塑造中國獨有優(yōu)勢的金融業(yè)新形態(tài)，重塑國際金融版圖。就如同我們中國的新能源汽車重塑了全球汽車業(yè)版圖那樣。

2.金融助力智能化發(fā)展在多大程度上促進(jìn)我國擴大國內(nèi)需求、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，或者說能發(fā)揮什么作用？

誰來接棒“鐵公基”等基礎(chǔ)設(shè)施投資和房地產(chǎn)投資是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展中面臨的重要問題，從實踐看一個渠道就是圍繞著AI需求的算力、能源、網(wǎng)絡(luò)投資建設(shè)，包括算力卡和算力制造設(shè)備、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和通信設(shè)備、云服務(wù)設(shè)備。美國有星際之門計劃，英偉達(dá)投資1000億美金給OPENAI建10GW算力集群，相當(dāng)于4-500萬張GPU卡，XAI的GROK4用了20萬張卡訓(xùn)練，馬斯克正在向100萬卡算力集群挺進(jìn)，這些都是巨大投資。2025年7月美國AI資本支出對GDP增長的貢獻(xiàn)已經(jīng)超過了傳統(tǒng)消費支出，數(shù)據(jù)中心建設(shè)支出與辦公建筑支出兩者大體相當(dāng)，從去年開始數(shù)據(jù)中心建設(shè)支出曲線急劇上升，辦公建筑支出曲線持續(xù)下降，目前形成了交叉。歐洲通過芯片法案，計劃投入500億歐元。韓國計劃未來10年投入4500億美元用于芯片制造基地建設(shè)。這些投入可能轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)增長。我們企業(yè)實力不如人家，需要金融機構(gòu)助力，如何發(fā)揮作用可以深化研究。去年一級市場融資額美國是中國的13倍，資金供給的差距還是比較大的。

3.智能+金融在增強我國金融機構(gòu)和金融體系防控風(fēng)險能力方面能發(fā)揮什么獨特作用？

金融風(fēng)險是國家、社會和金融機構(gòu)自身最為關(guān)心和擔(dān)心的事，智能化武裝起來的金融體系要能夠?qū)鹑谶\行、經(jīng)濟(jì)運行態(tài)勢趨勢這樣的大事及早感知、洞察、預(yù)測，期待我國在這方面能夠有獨特的應(yīng)用和建樹。比如有研究機構(gòu)預(yù)警美國AI有泡沫并不斷吹大，甚至有研究者認(rèn)為美國形成了歷史上從來沒有過的大泡沫，破滅只是時間問題。而知名的木頭姐卻對AI及其帶來的產(chǎn)業(yè)發(fā)展持極其樂觀的態(tài)度，認(rèn)為技術(shù)正在重新定義經(jīng)濟(jì)規(guī)律，未來十年發(fā)展將超過過去100年。從AI相關(guān)硬件產(chǎn)品市場數(shù)據(jù)看，短期內(nèi)美國國內(nèi)供給和需求都很旺盛，從金融數(shù)據(jù)反映出來是一個什么情況，能否比產(chǎn)品市場數(shù)據(jù)提前感知未來形勢的發(fā)展。過去把算力卡銷往中國，現(xiàn)在對中國實行封鎖形成了兩個獨立市場，目前供需兩旺的市場接下來會有什么樣的變化、多長時間發(fā)生突變？集成電路行業(yè)有一個特點，就是一家或幾家頭部企業(yè)巨額研發(fā)與裝備投入，然后全市場收割變現(xiàn)。如果“全市場”規(guī)模因人為原因縮水了，巨額投入的資金不能循環(huán)閉環(huán)，后果會怎么樣可想而知。這些都需要深化研究。我認(rèn)為對中國進(jìn)口高端算力芯片進(jìn)行封鎖，割裂了全球集成電路的統(tǒng)一市場，阻斷了需求與供給的有效匹配，到頭來會催生自身的金融危機。

本文為全國政協(xié)委員、科學(xué)技術(shù)部原副部長李萌在近日舉辦的《中國智能金融發(fā)展報告（2025）》課題中期評審會暨專題研討會上所作的評審發(fā)言。文章觀點不代表主辦機構(gòu)立場。

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