【CGS-NDI跟踪】国产模型金融实战领先，AI+金融迈向智能化新阶段——数字经济双周报（2025年第19期）

（来源：中国银河证券新发展研究院）

核心观点

本期焦点：nof1.ai启动AI实盘交易实验，国产模型实战能力实现领先，AI交易赛道正加速从技术竞赛转向实战应用。

10月18日，nof1.ai在Alpha Arena平台启动AI实盘交易实验，六款主流大模型使用真实资金对主流加密货币进行自主交易决策。截至28日中午，模型表现显著分化：DeepSeek以约114.02%的正收益表现最佳，阿里通义因高杠杆策略盈利约67.02%，而ChatGPT-5与Gemini 2.5 Pro亏损均超60%。

实验揭示了AI在真实金融决策中的能力差异，也警示了算法同质化可能引发的市场共振风险。随着“十五五”规划即将出台，“人工智能+”行动进一步深化，AI正深度重塑金融业格局，其在提升服务效率与普惠性的同时，也带来了数据安全、算法黑箱及系统性风险等挑战，这要求金融机构在推进数智化转型的同时，必须建立完善的风险治理与监管框架，平衡金融创新与稳定。

中国动态：中共二十届四中全会于10月20日至23日举行，公报强调“抢占科技发展制高点”，要求加快高水平科技自立自强，发展新质生产力。24日，科技部随即宣布将在“十五五”期间全面实施“人工智能+”行动，并从技术攻关、产业融合、完善治理与国际合作四方面体系化推进，将顶层战略转化为具体路径。

美国动态：全球芯片产业格局竞争加剧。受美国出口管制影响，英伟达在华高端芯片市场份额从95%归零，公司正积极寻求重返中国市场，同时推进美国本土化制造并拓展生态布局。同时，台积电2纳米代工涨价促使高通等客户评估转向三星GAA工艺，先进制程竞争格局生变。

欧洲动态：欧洲加速构建AI治理体系。英国成立人工智能增长实验室，发布AI安全报告并投资削减监管限制，并与OpenAI达成数据本地化合作。同期，欧盟启动医疗AI计划COMPASS-AI，审议AI法案实施。英国侧重实验性监管，欧盟注重统一立法，共同推进。

技术动态： AI技术正从性能提升向实用化、普惠化加速迈进，赋能范围持续拓宽。国际上，谷歌、微软、OpenAI等公司相继升级视频生成、操作系统代理与浏览器自动化能力；国内方面，阿里、字节、快手等企业加速推进模型全栈布局与行业应用落地。

智库动态：Gartner发布2026年需重点关注的十大战略技术趋势，包括AI超级计算平台、多智能体系统、特定领域语言模型（DSLM）、AI安全平台、AI原生开发平台、机密计算、物理AI、前置式主动网络安全、数字溯源、地缘回迁。十大战略技术趋势中，与人工智能直接相关的技术有7个，从AI超级计算平台到多智能体系统，AI已成为驱动未来创新的绝对核心。

风险提示：1.对政策理解不到位的风险；2.政策落实不及预期的风险；3.技术发展不确定性风险。

正文

一、本期焦点：国产AI模型金融实战领先

10月18日，nof1.ai在其Alpha Arena平台上启动了一项AI实盘交易对比实验。实验使用真实资金，选取了六套大型模型参与，分别为Anthropic的Claude 4.5 Sonnet、深度求索的DeepSeek V3.1 Chat、谷歌的Gemini 2.5 Pro、OpenAI的GPT 5、xAI的Grok 4以及阿里通义的Qwen 3 Max。

Alpha Arena为所有参与模型设置了统一的初始条件，包括相同的系统提示词、市场数据源及10000美元初始资金。实验自10月18日开始，各AI系统可获取实时行情数据，并对比特币、以太坊、Solana、XRP、狗狗币与BNB等主流加密货币自主执行多空交易。模型需独立完成择时、建仓、仓位管理及风险控制等全流程决策。所有交易记录与对话日志均对外公开。实验设计者指出，平台所模拟的市场环境具有动态、对抗与不可预测的特性，相较于静态回测，更能有效检验AI在真实金融决策中的综合能力。

截至10月28日中午，各模型表现出现明显分化。市场关注度较高的ChatGPT-5与Gemini 2.5 Pro持续表现疲弱，净值均接近清算线。其中，ChatGPT-5账户净值约为3729美元，累计亏损62.71%；Gemini 2.5 Pro账户余额约为3854美元，累计亏损61.46%。自实验次日以来，两者的净值曲线持续下行。其余模型中，Claude Sonnet 4.5与Grok 4分别盈利约12.26%和3.29%。

DeepSeek表现最佳，账户净值为21402美元，实现约114.02%的正收益，并为所有参与者中维持净值正值为时最长的模型。阿里通义Qwen 3 Max因大部分时间采用“全仓BTC并施加20倍杠杆”的激进策略，净值波动显著，目前实现约67.02%的盈利。

随着AI与高频算法进入由人类情绪主导的市场，现有基于人类决策的市场规则可能难以适应机器主导的环境。当机器以毫秒级速度响应时，市场奖励机制从价值发现转向技术速度，价格发现功能面临削弱风险。虽然目前半数AI模型的实盘表现尚未超越简单的“买入持有”策略，与市场预期存在差距。不过，随着算法持续改进，这一局面可能改变。更值得警惕的是，如果大量AI系统采用相似的交易逻辑并以速度为竞争核心，可能因同质化行为引发流动性错配，放大市场波动，甚至重演“闪电崩盘”式的系统性风险。这种算法共振导致的市场脆弱性，正成为金融稳定领域的重要研究课题。

近年来，人工智能已系统性地改变金融业的运作模式，这已逐渐成为业界共识。在2025年全球财富管理论坛上海苏河湾大会期间，与会中外金融机构代表就人工智能与金融业的深度融合展开讨论，普遍认为AI技术正在重构金融服务的基本逻辑与运营模式。

在“十五五”规划强调科技创新的战略引领下，“人工智能+”行动正在持续深化，成为推动金融业格局重塑的核心驱动力。通过算法、算力与数据要素的深度融合，AI正推动金融服务从传统模式向智能化、生态化全面跃升。这一进程不仅改变了金融服务的供给方式和运营效率，还在宏观层面驱动金融资源配置机制、风险定价模型及行业竞争范式的变革，为构建现代化金融体系提供技术支撑。

金融业作为典型的数据密集型和技术密集型行业，依托其海量高质量数据与丰富业务场景，已成为人工智能技术应用最为成熟和广泛的领域之一。人工智能正全面渗透金融业务链条，在多个环节发挥关键作用：通过智能风控重塑信用评估体系，依托智能投顾实现资产配置优化，运用智能客服提升金融服务普惠水平。金融机构正加速从“业务数字化”向“数字业务化”的战略转型，构建以数据驱动为核心的新型运营范式。英伟达对中国近300家金融机构的调研显示，43%的机构已开始应用大模型。

然而，数智化转型在释放巨大价值的同时也衍生出新的风险挑战，包括数据隐私与安全风险、算法歧视与决策黑箱、模型共振引发的系统性风险，以及技术依赖所导致的运营韧性下降等问题，这些风险可能削弱金融体系的稳定性和公平性。

长期而言，AI在提升市场效率、扩大服务覆盖、降低交易成本与实现个性化服务等方面具有显著潜力，但其积极效应的实现，取决于是否能够建立完善的风险治理、合规框架与市场规则，避免局部模型失效演化为系统性脆弱。通过制度与技术双轮驱动的治理框架，金融机构方能在守住风险底线的前提下，持续推进“人工智能+金融”的深度融合与创新突破，进一步完善智能化基础设施，构建开放共享的数字金融生态，最终实现在服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革三大任务中发挥更为关键的战略作用，形成技术与业务相互促进、金融与实体良性循环的发展新格局。

二、中国动态：加快高水平科技自立自强

1.中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议公报发布，强调“抢占科技发展制高点”

中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议于10月20日至23日在北京举行，会后发布了《中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议公报》（以下简称《公报》）。《公报》明确提出要“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力。”，更是强调要“抢占科技发展制高点”，将科技创新的战略要求提升到新的高度。《公报》还将现代产业化体系被置于科技创新之前，反映出未来五年政策或将更加注重科技的大规模应用与产业化落地。

紧随全会之后，科技部部长阴和俊于10月24日在新闻发布会上进一步阐述了落实这一顶层设计的具体路径。他宣布，科技部将持续加强“十五五”期间人工智能的顶层设计，全面实施“人工智能+”行动，并强化算力、算法、数据等高效供给，以全方位赋能千行百业。未来将围绕四大方面进行体系化部署：一是加强基础研究和关键核心技术攻关；二是深化“人工智能+”与各领域的融合；三是完善人工智能治理；四是推动国际合作。

2.智能网联汽车：监管与企业商业化路径同步明晰

10月17日，工业和信息化部与市场监管总局在2025世界智能网联汽车大会上明确了产业监管方向。工信部强调将强化生产一致性监管，并启动“十五五”智能网联汽车发展规划的编制工作。市场监管总局则表示将加强产品准入和软件在线升级（OTA）管理，推广沙盒监管等创新模式。同期，企业层面商业化取得实质进展。滴滴自动驾驶公司公布了其Robotaxi服务的商业化路线图，目标于2026年底前在特定区域推出服务。10月23日，L4级无人配送企业新石器宣布完成超过6亿美元的D轮融资，创下国内自动驾驶领域私募融资纪录，反映出资本市场对该赛道商业化前景的认可。

当前智能网联汽车产业正处于从技术验证迈向规模化商用的关键阶段。政策层面在鼓励创新的同时，正逐步构建覆盖标准、准入、安全与退出的全链条监管体系。企业则加速推进商业化落地与资本布局，政策引导与市场实践呈现同步深化、相互促进的态势。

3.半导体产业：AI驱动增长，生态建设与并购重组并进

行业活动与市场分析显示，人工智能算力需求是半导体产业增长的核心引擎。在10月17日结束的2025湾区半导体产业生态博览会上，业界普遍对市场前景持乐观态度，国际半导体产业协会（SEMI）于10月24日预测，2025年全球半导体销售额将突破7000亿美元。为应对技术挑战，产业界正积极探索先进封装、存算一体等后摩尔时代技术路径。在区域生态建设方面，深圳市龙岗区于10月17日成立半导体与集成电路生态促进中心，旨在服务罗山科技园等重大产业项目。在资本层面，深圳市于10月22日印发行动方案，明确支持集成电路、人工智能等领域的链主企业开展上下游并购重组，以强化产业链竞争力。

半导体产业在人工智能需求的强劲拉动下保持增长势头，同时面临周期调整与国际环境等挑战。发展重点已从单一技术突破转向构建涵盖技术创新、区域集群、资本协同的产业生态体系，通过建链、补链、强链提升整体韧性与竞争力。

4.数据要素与数字经济：政策体系加速构建，地方实践百花齐放

国家数据局近期密集推动数据基础制度构建。10月9日，国家数据局局长刘烈宏主持召开座谈会，聚焦培育全国一体化数据市场。10月15日，该局举行新闻发布会，宣布已函复七个国家数字经济创新发展试验区方案，并布局158项改革任务。10月22日，进一步宣布将在长三角地区建设万亿级数字产业集群。与此同时，地方实践同步推进。北京市于10月17日左右就五项数据要素地方标准公开征求意见，贵州省印发了专项资金支持方向。此外，住房城乡建设部等9部门于10月16日联合印发新型城市基础设施建设行动方案，强调构建城市信息模型（CIM）平台，夯实城市数字治理底座。

我国数据要素市场建设已进入体系化推进阶段。国家数据局通过顶层设计、试验区改革与跨区域布局，初步构建了政策框架。地方则通过标准制定、资金引导和场景建设积极响应，共同推动数据从资源向资产转化，为数字经济高质量发展奠定制度基础。

5.人工智能深度融合：从政策赋能到生态竞争

政策层面正系统性推动人工智能与实体经济融合。全国工业和信息化产业科技创新工作座谈会于10月12日将人工智能列为重点产业。广东省与浙江省随后于10月21日分别印发人工智能赋能制造业和发展智能体的行动方案，通过“算力券”“模型券”等政策工具降低企业应用成本。10月24日，工业和信息化部表示将升级“5G+工业互联网”实施方案，加速5G工厂规模化发展，同期数据显示工业机器人产量已超去年全年，印证智能化转型成效。

应用层面呈现多元化与生态化特征。在金融领域，上海AI-FI实验室于10月18日成立，同时外滩年会于10月23日深入探讨了AI带来的效率提升与新型风险。在知识产权领域，第二十二届上海知识产权国际论坛举行，指出当前中国AI专利数量占全球60%。算力基础设施实现创新，全球首个“海风直联”海底数据中心于10月21日在上海落成。资本市场方面，多模态AI平台LiblibAI于10月22日完成大额融资。终端入口竞争加剧，阿里巴巴、百度等企业密集发布AI原生应用与AI眼镜新品。生态共建成为趋势，荣耀公司宣布转型AI终端生态公司，OPPO与蚂蚁集团签署战略合作共同构建AI智能体生态。此外，腾讯公司披露AI已辅助生成50%新增代码，体现了技术对研发效能的深度赋能。

当前，人工智能技术已超越概念阶段，进入大规模实践与应用生态构建期。政策引导、算力创新、资本投入与生态合作共同驱动其在制造、金融、终端、研发等领域的渗透，呈现出从单点技术突破向全产业链协同发展的鲜明特征。

6.金融科技与经贸合作：开放探索

香港特区政府投资推广署于10月17日宣布，“香港金融科技周 x StartmeupHK 创业节2025”两大旗舰盛事将于11月3日至7日联合举行，预计吸引来自超过100个经济体的数万名参与者，此举旨在巩固香港国际金融中心地位。随后，香港证券及期货事务监察委员会于10月22日正式批准首只Solana现货ETF，该产品将于10月27日在港交所挂牌交易，标志着香港在加密资产管理领域的进一步开放与创新。在国际经贸关系方面，中国商务部部长王文涛于10月21日与欧盟委员会贸易委员举行视频会谈，双方就电动汽车反补贴调查、出口管制等议题交换意见，并同意维持对话渠道畅通。

我国在深化内部科技与产业发展的同时，持续推动金融领域的开放创新与国际间的经贸磋商。这体现了在复杂国际环境下，统筹国内国际两个市场、两种资源，以开放合作促进稳定发展的基本思路。

三、美国动态：全球芯片产业竞合变局

1.芯片竞争格局：供应链博弈与地缘变局

全球芯片产业在10月经历深刻变革，供应链竞争与地缘政治因素交织影响行业发展。10月17日，英伟达CEO黄仁勋公开表示由于美国出口管制，其在华高端芯片市场份额已从95%降至零，并直言此政策为“错误”，同时承诺继续争取重返中国市场；同日，由于台积电计划上调2纳米代工价格，高通等客户开始认真考虑转向三星电子，双方已组建合作团队评估骁龙8 Elite Gen 5芯片的2纳米GAA版本。

产业链布局方面，关键企业通过不同策略巩固自身地位。英伟达于10月17日与台积电在亚利桑那州工厂完成首片美国制造Blackwell晶圆下线，强化本土供应链能力；10月24日，又通过投资OpenAI合作伙伴Crusoe延伸其生态影响力。特斯拉则于10月22日公布由三星和台积电共同代工的AI芯片“超额生产”策略，明确表示将继续混合使用多家供应商芯片。

同时，甲骨文于10月17日披露其上季度获得650亿美元非OpenAI订单，展现出在AI云服务领域拓展多元客户基础的策略。

在尖端制程领域，台积电的定价权正面临三星的挑战，客户寻求多元化供应链以降低成本。地缘政治继续扭曲全球芯片市场格局，迫使企业调整策略。与此同时，围绕AI、量子计算等未来技术的芯片竞赛仍在多战线激烈展开，传统巨头与新兴玩家均在积极布局。

2.美国科技政策调整：监管松绑与实施挑战

2025年10月，美国科技政策环境出现重要调整，但在实施层面面临挑战。10月21日，美国管理与预算办公室发布编号M-25-36的备忘录，系统性推进放松监管议程。该文件不仅将需要建立事实记录的放松监管行动审查期从常规的90天大幅压缩至28天，更针对“明显不合法”法规设立了14天快速审查通道，同时授权机构在放松监管时免除多项行政命令的咨询要求，展现出强烈的制度创新意图。这一政策导向在10月23日得到进一步强化，能源部长致函联邦能源管理委员会，要求为AI数据中心等大型负载建立标准化60天快速审批通道，并明确要求于2026年4月30日前完成最终裁决，体现了行政系统对支持AI基础设施建设的坚定决心。

然而，这一系列政策推进遭遇严峻的现实挑战——据10月18日报道，商务部在政府关门期间已裁撤约600个关键技术岗位，波及国家标准与技术研究院、工业与安全局等核心机构，这些专家原本负责AI标准制定、出口管制和知识产权保护等关键职能。政策目标与实际执行之间的差距，可能对其在全球AI竞争中的长期地位产生深远影响。

3.算力基建：巨头博弈与供应链重构

10月全球算力基础设施建设呈现加速态势，各大科技公司通过多元化融资模式和战略合作全力扩大算力规模。OpenAI积极推进算力部署与生态合作。10月15日，其将视频生成模型Sora2部署至微软Azure云平台，旨在推动尖端AI能力与商用云服务的深度融合，加速技术商业化。10月23日，与甲骨文在威斯康星州共同投资150亿美元建设“Lighthouse”数据中心，作为其“星际之门”项目的关键组成，以构筑面向未来的专用算力基座。

xAI与Meta均借助创新融资模式突破资本瓶颈。10月17日，xAI通过Valor Equity Partners设立SPV，以“先租后买”模式筹集200亿美元用于租赁英伟达芯片，意图以更灵活的资本支出快速获取关键算力资源。同日，Meta被披露计划通过摩根士丹利设立SPV融资近300亿美元，其中270亿美元为债务融资，以支撑其大规模数据中心建设。10月22日，Meta进一步与Blue Owl Capital达成270亿美元合资协议，通过仅保留20%股权并以运营租赁方式获取全部容量，在控制资产负债表风险的同时实现算力快速扩张。

谷歌、美光等企业也在关键领域强化布局。10月23日，谷歌与Anthropic达成数百亿美元算力协议，计划提供百万颗TPU芯片，意图通过绑定前沿模型公司巩固其AI基础设施核心供应商地位。10月17日，美光科技 在纽约州的千亿美元芯片项目获得关键输电线路批准，该工厂预计将占据美国未来芯片总产量的四分之一，旨在提升本土先进制程产能，保障供应链安全。

4.AI应用创新：垂直领域渗透加强

10月22日，通用汽车宣布全面软件及AI战略，计划在2026年引入谷歌Gemini AI，2028年推出“免手控、免注视”高级智驾系统，并开发新一代中央计算平台；同日，企业AI公司Uniphore获得英伟达、AMD等巨头2.6亿美元战略投资，专注于帮助企业实现AI应用规模化部署；而OpenAI被曝光的“水星”项目则显示其正秘密进军投行业务，雇佣上百名前华尔街银行家训练金融模型。

这些进展共同描绘出AI产业的发展路径：一方面通过智能体技术提升人机交互的自主性，另一方面通过行业定制化解决方案创造实际商业价值，技术商业化进程明显加速。

四、欧洲动态：AI治理柔性监管与战略分野

1.欧洲AI政策与监管框架：从战略蓝图到具体实施

近期欧洲各国在人工智能领域的政策制定与监管框架构建上动作频频。10月21日，英国政府率先宣布成立“人工智能增长实验室”，旨在通过跨经济体监管沙盒为企业提供测试AI产品的真实环境，并对阻碍AI部署的现行法规给予有条件的豁免。同一天，欧盟委员会启动了COMPASS-AI旗舰计划，重点推动AI在医疗健康领域的应用。次日，英国政府发布《先进人工智能安全国际科学报告》中期版本，系统梳理了通用人工智能的潜在风险，并宣布投资890万英镑削减监管繁文缛节。10月23日，英国与OpenAI达成深度合作，允许英国企业数据存储在本土服务器上；24日，欧盟AI委员会召开会议讨论“应用AI战略”与AI法案实施进展。这些动态清晰地展现了欧洲在AI监管与创新促进方面的双重努力：一方面通过灵活的监管沙盒鼓励创新，另一方面通过统一的法规框架确保AI发展的安全可控。

欧洲正在构建兼顾创新与安全的AI治理体系，英国偏向采用灵活的实验性政策，而欧盟则更注重建立统一的法律框架。这种差异化的监管路径反映了各国在AI发展战略上的不同侧重，但共同目标是推动AI技术的负责任发展并在全球竞争中保持影响力。

2.数字资产合规化进程：传统金融机构加速布局

欧洲数字资产领域在10月中旬迎来传统金融机构的集中进场。10月14日，法国兴业银行数字资产子公司SG-FORGE与奥地利交易所Bitpanda扩大合作，首次向欧洲零售用户提供其发行的欧元和美元稳定币的DeFi接入。10月15日，法国银行巨头ODDO BHF宣布推出符合MiCA监管的欧元稳定币EUROD，将在西班牙加密平台Bit2Me上市。

随着MiCA法规的逐步落地，欧洲数字资产市场正在经历深刻的机构化和合规化转型。传统银行通过发行合规稳定币和与加密平台合作，快速切入这一新兴市场，预示着数字资产与传统金融的融合进入新阶段。

3.AI商业应用与市场拓展：OpenAI欧洲战略调整

OpenAI在欧洲市场的业务拓展呈现出复杂态势。10月17日，德意志银行报告显示ChatGPT在欧洲主要市场的付费用户增长陷入停滞，暗示其吸引新付费客户遇到瓶颈。然而，OpenAI方面对此持不同看法。10月24日，OpenAI欧洲地区负责人回应称，欧洲企业需求实际上增长强劲，企业订阅量同比增长了六倍，尤其是在金融、零售和生命科学行业。为表明承诺，OpenAI表示将“继续在欧洲加大投入”，包括参与挪威新建数据中心项目，并与英国司法部、德国政府等建立合作关系。

面对欧洲特有的技术主权运动和市场饱和担忧，OpenAI正通过数据本地化、加强与政府合作等策略积极应对。虽然消费者市场增长可能放缓，但企业级需求仍保持强劲增长，表明AI商业化的重心正在从个人用户向行业应用转移。

五、其他国家：多国加码人工智能产业政策

1. 区域合作与政策引导：各国加强AI产业生态建设

在AI快速发展背景下，各国政府通过政策引导和国际合作推动产业生态建设。10月21日，澳大利亚政府发布《AI应用指南》，为企业提供负责任地应用AI的实用工具和模板，这是其国家AI计划的重要组成部分，旨在实现未来十年1160亿澳元的GDP增长目标。同日，韩国政府在公布创新经济项目时强调，要通过AI转型推动产业发展，目标将智能农业技术采用率从16%提升至2030年的35%，并将新药开发时间和成本削减50%以上。

2. 金融科技：传统银行加速布局数字货币与区块链应用

近期，全球金融机构在数字货币领域的布局明显加速。10月15日，印度电信巨头Reliance Jio宣布与Aptos合作，计划将区块链技术整合到其电信服务中，为超过5亿用户提供基于区块链的数字奖励系统，目前已有940万用户参与测试。紧接着在10月17日，日本三大银行集团——三菱UFJ、三井住友和瑞穗宣布计划联合推出日元稳定币，旨在建立统一的稳定币发行和转移框架，利用其覆盖的30万家企业客户群推动企业支付结算数字化。这一系列动作显示，传统金融机构正积极利用区块链技术拓展数字金融服务，从企业级支付到个人用户奖励，数字货币的应用场景正在快速丰富和落地。

3. AI与半导体产业：全球投资升温与供应链变革

人工智能与半导体产业在全球范围内呈现快速发展态势。10月16日，阿联酋G42集团宣布计划在越南胡志明市投资20亿美元建设AI超级数据中心，这是该市推动数字经济战略的重要进展。10月20日，韩国政府公布第二批创新经济先导项目，聚焦智慧农业、智慧渔业、卫星利用等五大领域，并设定了明确的发展目标。10月21日，日立与OpenAI建立战略合作，共同推进AI基础设施与数据中心建设，日立将投资超过10亿美元支持相关设备生产。市场数据方面，10月22日韩国官员预计2025年芯片出口将超1650亿美元，连续第二年创历史新高。而到10月23日，存储芯片行业传出更强烈的超级周期信号，三星与SK海力士计划四季度涨价30%，客户纷纷寻求签订2-3年长期供应协议。出口数据也印证了这一趋势，10月21日数据显示韩国10月前20天半导体出口同比增长20.2%，成功抵消了汽车出口下滑的影响。

六、技术前沿：多模态与3D生成突破加速AI普及

1.AI模型技术前沿突破：从多模态到世界模拟的全面升级

近期，全球AI模型技术呈现快速迭代升级态势。国际层面，Google DeepMind于10月15日推出Veo 3.1视频生成模型，增强音频与叙事控制能力；微软在16日通过Windows 11更新将Copilot升级为具备视觉感知与跨应用操作能力的智能代理；同日，李飞飞团队发布实时帧模型RTFM，实现单GPU生成可交互3D环境。此外，Anthropic推出更具性价比的Claude Haiku 4.5，并拓展生命科学领域专业产品；OpenAI于21日发布ChatGPT Atlas浏览器，引入代理模式支持多步骤任务自动化。

国内方面，阿里云于10月16日发布Qwen3-VL 4B与8B模型，随后在22日进一步扩展至2B与32B版本，实现从端侧到高性能服务器的全覆盖。10月23日，字节跳动Seed团队推出3D生成大模型Seed3D 1.0；快手同日正式进军AICoding赛道，发布“工具+模型+平台”一体化产品矩阵。中国企业在模型规模化部署与行业应用创新方面正加速推进。

AI模型技术正沿着多模态、实时交互、成本优化三大方向快速发展。从视频生成、3D场景构建到行业专用工具，各类模型在提升生成质量与响应速度的同时，持续降低部署门槛，推动人工智能向更广泛的应用场景渗透。

2.算力优化与硬件创新：软件算法与芯片技术双轮驱动

在算力领域，软件优化与硬件创新同步推进。10月18日，阿里云Aegaeon系统成果入选顶会，可通过Token级调度技术削减82%的GPU用量。10月20日，DeepSeek-AI开源新模型DeepSeek-OCR，利用视觉模态高效压缩长文本。硬件方面，10月21日，中兴通讯率先完成5G-A通感融合关键技术测试，已部署超百个试点项目；同日，沙特阿卜杜拉国王科技大学研发出6层堆叠混合CMOS芯片，实现芯片集成密度新突破。10月23日，谷歌实现量子计算重大突破，新“量子回声”算法实现首次可验证的量子优势。10月24日 IBM宣布量子纠错算法已在AMD常规芯片上成功运行，性能比理论需求快10倍，比原计划提前一年；苹果则宣布首批美国制造的AI服务器已从得州工厂发货，这些搭载自研芯片的服务器将支持其Apple Intelligence服务。

与此同时，国内半导体材料领域也取得重要进展。北京大学化学与分子工程学院彭海琳教授团队联合科研伙伴，引入冷冻电子断层扫描技术，首次实现对液相环境中光刻胶分子三维结构的原位观测。这一突破为先进芯片制造中的关键工艺难题提供了新的科学依据。 

面对算力需求的持续攀升，产业界正通过软件与硬件的协同创新实现双轮驱动。软件层面着力于提升现有算力资源的利用效率，硬件层面则致力于通过芯片架构革新与量子计算等前沿技术拓展算力边界，共同构建面向未来的算力基础设施。

3.AI应用落地：从药物研发到精准医疗的实践突破

AI在医疗领域的应用取得实质性进展。10月21日，脑机接口公司Science通过视网膜下微芯片成功恢复失明患者视力，研究成果发表于《新英格兰医学杂志》。10月22日，国内首款AI辅助制剂新药MTS-004完成三期临床，从立项到完成仅耗时38个月；同一天，百川发布循证增强医疗大模型Baichuan-M2 Plus，性能对标GPT-5。10月23日，全球首个百亿级可部署基因组基础模型Genos在杭州发布，为精准医疗提供新工具。

AI正在深刻改变医疗健康的研发和应用模式。从药物研发的效率提升到基因解读的精准化，从视觉恢复到疾病诊断，AI技术不仅在加速研发进程，更在直接改善医疗服务效果，展现出巨大的临床应用价值。

4.机器人技术与具身智能：从硬件平台到仿真环境的系统推进

机器人技术领域迎来重要发展。10月20日，宇树科技发布全尺寸人形机器人H2，具备31自由度及2070 Tops算力，进一步完善其人形机器人产品矩阵。10月23日，字节跳动Seed团队推出的Seed3D 1.0模型，专门为“世界模拟器”构建提供内容支撑，服务于具身智能训练。这些进展形成了从硬件平台到仿真环境的完整技术链条。

机器人技术正朝着硬件性能提升与仿真环境完善两个方向协同发展。高性能机器人硬件为具身智能提供物理载体，而高质量的3D生成技术则为训练这些智能体提供了丰富的仿真环境，共同推动具身智能技术的实用化进程。

七、智库观点：Gartner为2026年技术发展定调AI

1.Gartner：《Top Strategic Technology Trends for 2026》

根据Gartner分析，2026年将是技术发展的关键转折点，变革速度空前加快。企业必须通过负责任的创新、卓越运营和数字信任来应对由人工智能驱动的高度互联世界。以下是2026年十大核心战略技术趋势：（1） AI超级计算平台：通过整合CPU、GPU及专用AI芯片等多元计算架构，形成统一系统以处理机器学习、仿真模拟等数据密集型任务。预计到2028年，采用此类架构的领先企业比例将从8%增至40%以上。（2）多智能体系统：由多个AI智能体协同工作，通过模块化设计实现复杂业务流程自动化与人机协作新范式，运营效率、加快交付速度并降低风险，同时具备高度的可扩展性和适应性。（3）特定领域语言模型：针对通用大语言模型在专业任务中的不足，基于行业专属数据训练的DSLM提供了更高准确性、更低成本及更好合规性。预计到2028年，企业使用的GenAI模型中超过半数将是特定领域模型。（4）AI安全平台：为AI应用提供集中统一防护，能够监测AI活动、执行使用策略并防范提示注入、数据泄露等特有风险。到2028年，预计超过50%的企业将使用此类平台保护其AI投资。（5）AI原生开发平台：利用GenAI实现快速软件开发的平台，使非技术专家也能在治理框架内参与应用创建，预计到2030年，80%企业将完成这一转变。（6）机密计算：通过硬件级可信执行环境保护敏感数据，即使云服务商也无法访问处理中的内容。这对受监管行业和跨国合作至关重要，预计到2029年将覆盖75%以上非可信基础设施中的业务处理。（7）物理AI：将AI融入机器人、无人机等实体设备，使其具备感知、决策和行动能力。它为自动化要求高的行业带来收益，但需要融合IT与运营技术的新型人才，并需谨慎管理对就业影响的担忧。（8）前置式主动网络安全：从被动防御转向AI驱动的主动防护，通过预测性安全运营、程序化阻断等技术在攻击发生前实施干预。到2030年，此类方案将占企业安全支出总额的50%。（9）数字溯源：验证软件、AI生成内容等数字资产的来源与完整性，使用软件物料清单、数字水印等工具管理供应链风险。到2029年，投入不足的企业可能面临数十亿美元制裁风险。（10）地缘回迁：因地缘政治风险，企业将数据与应用从全球公有云迁移至主权云或本地平台，以加强数据管控与合规性。预计到2030年，欧洲和中东超75%企业将完成此迁移（2025年比例不足5%）。

2.欧盟委员会联合研究中心：《欧洲的数字监控、算法管理与工作平台化》

报告基于2024-2025年对欧盟27国超7万名工作者的首次全欧盟调查，旨在呈现数字化对职场的影响。报告核心数据显示，欧盟职场数字化工具近乎普及：90%工作者依赖电脑等数字工具，30%使用AI工具（以大型语言模型聊天机器人为主，65%用于写作、59%用于翻译）；数字监控普遍，37%工作者被监控工作时长、36%被监控进出时间；算法管理渐渗透，24%工作者工时由算法分配，13%绩效评估与奖励由算法完成。

该报告为欧盟决策者提供关键数据，揭示平台化工作与负面工作条件的关联，将支撑“高质量工作路线图”等举措，助力平衡数字化转型的经济与社会责任。

3.世界银行：《Who on Earth Is Using Generative AI? Global Trends and Shifts in 2025》

ChatGPT面世近三年，AI生成领域持续快速演变。基于Semrush高频流量数据，文章追踪了截至2025年中全球60款热门消费级生成式AI工具的采用趋势，总结出五大发现：（1）竞争驱动创新：前五名中DeepSeek与Grok新晋上榜，开发正向多模态、推理与专业应用多元化推进。（2）ChatGPT持续主导：尽管竞争加剧，2025年4月其仍占据前60工具总流量的77%。（3）使用量激增：自2024年中，ChatGPT流量同比增长113%，用户数增42%，人均访问量升50%，使用时长翻倍。（4）高收入国家领先，全球差距扩大：高收入国家ChatGPT用户占互联网用户的24%，中高收入降至5.8%，中低收入为4.7%，低收入仅0.7%。回归分析显示人均GDP强烈预测采用率。（5）本土化优势显著：非美国工具多聚焦本土市场，如Le Chat 69%流量来自欧洲，多款中国工具超90%用户为国内用户。

这些趋势揭示AI领域创新活跃、市场集中、增长迅猛与国家间不平等加剧，凸显了在生成式AI日益成为经济核心的背景下，制定包容性政策的紧迫性。

4.世界银行：《South Asia Development Update：Jobs, AI, and Trade》

报告显示，南亚地区经济增长预计在2025年达到6.6%，但2026年可能放缓至5.8%。尽管短期内仍面临下行风险，但从长期看，人工智能有望通过提升生产率推动经济增长，特别是在15%与人工智能形成高度互补的劳动者群体中。这一增长红利有望借助贸易改革进一步扩大。若能循序渐进地削减关税，尤其是结合更广泛的自贸协定实施，将有效激励贸易相关领域的私人投资与就业创造。这些领域在过去十年间吸引了大量年轻、高技能劳动者，构成了南亚就业增长的主体。制造业将尤为受益，因为当前较高的生产投入关税已严重制约其竞争力。本文指出，为支持劳动力市场更好地适应技术与贸易变革，南亚各国应着力消除劳动者在新企业、新职业和新地区之间流动的障碍。与此同时，通过完善社会安全网，可有效保护在这一转型过程中处于弱势的劳动者群体。

5.CSIS：《Japan’s Agile AI Governance in Action: Fostering a Global Nexus Through Pluralistic Interoperability》

2025年全球AI政策聚焦竞争力与安全，美国以“技术主导”为国家安全目标放宽监管，欧盟通过《AI法案》简化应用，日本则坚持“世界最AI友好国家”定位，核心依托2025年5月出台、9月生效的《AI推进法》。该法以四大原则（强化研发与竞争力、多方协同推进、风险透明、引领国际合作）为核心，构建“计划-执行-检查-改进”框架，明确政府、机构、企业、公民职责，设非强制性“努力义务”，无合规处罚（仅违反现有法律追责）。

日本同步推进监管改革：基本消除“模拟法规”，拟放宽《个人信息保护法》中数据许可要求以便利AI研发；还推出“Government AI”计划，设部门AI负责人，提供风险评估工具。

与美欧比，三方均重视AI战略与政府应用，但美国追求价值输出与技术霸权，欧盟采全面监管，日本则侧重多元价值下的规则互操作性。日本有望借G7广岛AI进程等，成为碎片化全球AI治理中的信任枢纽，推动多元创新框架。

6.中国互联网络信息中心：《生成式人工智能应用发展报告（2025）》

报告显示，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿，普及率36.5%，较2024年12月增长2.66亿，实现半年翻番。生成式AI正加速融入日常生活，中青年与高学历用户是核心群体。40岁以下用户占比74.6%，大专及以上学历者占37.5%。应用场景中，“回答问题”使用最广，占比80.9%；日常办公、休闲娱乐和内容创作亦为主要方向，农业、工业与科研等领域也在积极探索。

国产大模型获用户广泛青睐，超90%用户表示优先选择国产。截至2025年8月，我国已有538款生成式AI服务完成备案，263款应用或功能完成登记。在技术创新方面，截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球38.58%，居世界首位。用户规模爆发式增长，反映我国AI正从“可用”走向“好用”，从“试用”转向“常用”。技术与服务能力双成熟，标志着产业已具备规模化应用基础，正迈向“深度实用”新阶段，推动技术红利从“少数人专享”走向“多数人共享”。

7.IDC：《中国智算云基础设施市场（AI IaaS）（2025上半年）跟踪》

报告数据显示，2025年上半年，中国AI IaaS整体市场规模达198.7亿元，同比增长122.4%。

市场增长动力高度集中，结构转变显著。其中，服务于AIGC与大语言模型训练推理的GenAI IaaS成为绝对主力，规模达166.8亿元，同比增长219.3%；而服务于传统机器学习、数据分析等的Other AI IaaS市场则出现14.1%的下降，规模为31.9亿元。

在竞争格局方面，阿里云以24.7%的份额位居中国AI基础设施市场首位，并在GenAI IaaS与Other AI IaaS两个细分市场中均排名第一。其优势源于持续加大AI基础设施投入，提供灵骏AI集群、GPU弹性算力等多元服务，有效满足多样化的训练与推理需求。IDC预计，到2029年，中国AI基础设施市场规模将接近1500亿元。

8.中国科学技术信息研究所、湖北省科技信息研究院、武汉大学：《全球数字经济发展指数2025》

报告指出，数字经济持续增强全球经济发展韧性。2024年，全球移动电话用户数突破90亿，移动行业对全球GDP贡献接近6万亿美元。在中国，数字经济已成为重要增长点，2024年核心产业增加值近2万亿美元，占GDP比重首次突破10%。

从国家排名看，2024年数字经济发展水平前三名为美国、中国、英国。城市层面，旧金山、北京、纽约位列全球前三。中国省（区、市）中，北京、广东、上海、江苏、浙江、山东、湖北、四川、天津和福建位居前十。

报告总结了中国数字经济的四大趋势：数字基础设施持续增强，智算与超算中心加快布局；数据要素潜能释放，创新驱动效应显著；人工智能等新兴产业技术加速迭代；产业数字化转型深入推进，两化融合范围不断拓展。

八、风险提示

对政策理解不到位的风险；政策落实不及预期的风险；技术发展不确定性风险。

如需获取报告全文，请联系您的客户经理，谢谢！

本文摘自：中国银河证券2025年10月29日发布的研究报告《【CGS-NDI跟踪】国产模型金融实战领先，AI+金融迈向智能化新阶段——数字经济双周报（2025年第19期））》

分析师：彭雅哲 S0130525020001

研究助理：杨晓

评级标准：

 评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。 行业评级 

推荐：相对基准指数涨幅10%以上。

中性：相对基准指数涨幅在-5%～10%之间。 

回避：相对基准指数跌幅5%以上。 

公司评级 推荐：相对基准指数涨幅20%以上。 

谨慎推荐：相对基准指数涨幅在5%～20%之间。 

中性：相对基准指数涨幅在-5%～5%之间。 

回避：相对基准指数跌幅5%以上。 

法律申明： 

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