【CGS-NDI跟蹤】國產模型金融實戰領先，AI+金融邁向智能化新階段——數字經濟雙周報（2025年第19期）

（來源：中國銀河證券新發展研究院）

核心觀點

本期焦點：nof1.ai啟動AI實盤交易實驗，國產模型實戰能力實現領先，AI交易賽道正加速從技術競賽轉向實戰應用。

10月18日，nof1.ai在Alpha Arena平臺啟動AI實盤交易實驗，六款主流大模型使用真實資金對主流加密貨幣進行自主交易決策。截至28日中午，模型表現顯著分化：DeepSeek以約114.02%的正收益表現最佳，阿里通義因高槓杆策略盈利約67.02%，而ChatGPT-5與Gemini 2.5 Pro虧損均超60%。

實驗揭示了AI在真實金融決策中的能力差異，也警示了算法同質化可能引發的市場共振風險。隨着「十五五」規劃即將出台，「人工智能+」行動進一步深化，AI正深度重塑金融業格局，其在提升服務效率與普惠性的同時，也帶來了數據安全、算法黑箱及系統性風險等挑戰，這要求金融機構在推進數智化轉型的同時，必須建立完善的風險治理與監管框架，平衡金融創新與穩定。

中國動態：中共二十屆四中全會於10月20日至23日舉行，公報強調「搶佔科技發展制高點」，要求加快高水平科技自立自強，發展新質生產力。24日，科技部隨即宣佈將在「十五五」期間全面實施「人工智能+」行動，並從技術攻關、產業融合、完善治理與國際合作四方面體系化推進，將頂層戰略轉化為具體路徑。

美國動態：全球芯片產業格局競爭加劇。受美國出口管制影響，英偉達在華高端芯片市場份額從95%歸零，公司正積極尋求重返中國市場，同時推進美國本土化製造並拓展生態佈局。同時，臺積電2納米代工漲價促使高通等客户評估轉向三星GAA工藝，先進製程競爭格局生變。

歐洲動態：歐洲加速構建AI治理體系。英國成立人工智能增長實驗室，發佈AI安全報告並投資削減監管限制，並與OpenAI達成數據本地化合作。同期，歐盟啟動醫療AI計劃COMPASS-AI，審議AI法案實施。英國側重實驗性監管，歐盟注重統一立法，共同推進。

技術動態： AI技術正從性能提升向實用化、普惠化加速邁進，賦能範圍持續拓寬。國際上，谷歌、微軟、OpenAI等公司相繼升級視頻生成、操作系統代理與瀏覽器自動化能力；國內方面，阿里、字節、快手等企業加速推進模型全棧佈局與行業應用落地。

智庫動態：Gartner發佈2026年需重點關注的十大戰略技術趨勢，包括AI超級計算平臺、多智能體系統、特定領域語言模型（DSLM）、AI安全平臺、AI原生開發平臺、機密計算、物理AI、前置式主動網絡安全、數字溯源、地緣回遷。十大戰略技術趨勢中，與人工智能直接相關的技術有7個，從AI超級計算平臺到多智能體系統，AI已成為驅動未來創新的絕對核心。

風險提示：1.對政策理解不到位的風險；2.政策落實不及預期的風險；3.技術發展不確定性風險。

正文

一、本期焦點：國產AI模型金融實戰領先

10月18日，nof1.ai在其Alpha Arena平臺上啟動了一項AI實盤交易對比實驗。實驗使用真實資金，選取了六套大型模型參與，分別為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以及阿里通義的Qwen 3 Max。

Alpha Arena為所有參與模型設置了統一的初始條件，包括相同的系統提示詞、市場數據源及10000美元初始資金。實驗自10月18日開始，各AI系統可獲取實時行情數據，並對比特幣、以太坊、Solana、XRP、狗狗幣與BNB等主流加密貨幣自主執行多空交易。模型需獨立完成擇時、建倉、倉位管理及風險控制等全流程決策。所有交易記錄與對話日誌均對外公開。實驗設計者指出，平臺所模擬的市場環境具有動態、對抗與不可預測的特性，相較於靜態回測，更能有效檢驗AI在真實金融決策中的綜合能力。

截至10月28日中午，各模型表現出現明顯分化。市場關注度較高的ChatGPT-5與Gemini 2.5 Pro持續表現疲弱，淨值均接近清算線。其中，ChatGPT-5賬户淨值約為3729美元，累計虧損62.71%；Gemini 2.5 Pro賬户余額約為3854美元，累計虧損61.46%。自實驗次日以來，兩者的淨值曲線持續下行。其余模型中，Claude Sonnet 4.5與Grok 4分別盈利約12.26%和3.29%。

DeepSeek表現最佳，賬户淨值為21402美元，實現約114.02%的正收益，併爲所有參與者中維持淨值正值為時最長的模型。阿里通義Qwen 3 Max因大部分時間採用「全倉BTC並施加20倍槓桿」的激進策略，淨值波動顯著，目前實現約67.02%的盈利。

隨着AI與高頻算法進入由人類情緒主導的市場，現有基於人類決策的市場規則可能難以適應機器主導的環境。當機器以毫秒級速度響應時，市場獎勵機制從價值發現轉向技術速度，價格發現功能面臨削弱風險。雖然目前半數AI模型的實盤表現尚未超越簡單的「買入持有」策略，與市場預期存在差距。不過，隨着算法持續改進，這一局面可能改變。更值得警惕的是，如果大量AI系統採用相似的交易邏輯並以速度為競爭核心，可能因同質化行為引發流動性錯配，放大市場波動，甚至重演「閃電崩盤」式的系統性風險。這種算法共振導致的市場脆弱性，正成為金融穩定領域的重要研究課題。

近年來，人工智能已係統性地改變金融業的運作模式，這已逐漸成為業界共識。在2025年全球財富管理論壇上海蘇河灣大會期間，與會中外金融機構代表就人工智能與金融業的深度融合展開討論，普遍認為AI技術正在重構金融服務的基本邏輯與運營模式。

在「十五五」規劃強調科技創新的戰略引領下，「人工智能+」行動正在持續深化，成為推動金融業格局重塑的核心驅動力。通過算法、算力與數據要素的深度融合，AI正推動金融服務從傳統模式向智能化、生態化全面躍升。這一進程不僅改變了金融服務的供給方式和運營效率，還在宏觀層面驅動金融資源配置機制、風險定價模型及行業競爭範式的變革，為構建現代化金融體系提供技術支撐。

金融業作為典型的數據密集型和技術密集型行業，依託其海量高質量數據與豐富業務場景，已成為人工智能技術應用最為成熟和廣泛的領域之一。人工智能正全面滲透金融業務鏈條，在多個環節發揮關鍵作用：通過智能風控重塑信用評估體系，依託智能投顧實現資產配置優化，運用智能客服提升金融服務普惠水平。金融機構正加速從「業務數字化」向「數字業務化」的戰略轉型，構建以數據驅動為核心的新型運營範式。英偉達對中國近300家金融機構的調研顯示，43%的機構已開始應用大模型。

然而，數智化轉型在釋放巨大價值的同時也衍生出新的風險挑戰，包括數據隱私與安全風險、算法歧視與決策黑箱、模型共振引發的系統性風險，以及技術依賴所導致的運營韌性下降等問題，這些風險可能削弱金融體系的穩定性和公平性。

長期而言，AI在提升市場效率、擴大服務覆蓋、降低交易成本與實現個性化服務等方面具有顯著潛力，但其積極效應的實現，取決於是否能夠建立完善的風險治理、合規框架與市場規則，避免局部模型失效演化為系統性脆弱。通過制度與技術雙輪驅動的治理框架，金融機構方能在守住風險底線的前提下，持續推進「人工智能+金融」的深度融合與創新突破，進一步完善智能化基礎設施，構建開放共享的數字金融生態，最終實現在服務實體經濟、防控金融風險、深化金融改革三大任務中發揮更為關鍵的戰略作用，形成技術與業務相互促進、金融與實體良性循環的發展新格局。

二、中國動態：加快高水平科技自立自強

1.中國共產黨第二十屆中央委員會第四次全體會議公報發佈，強調「搶佔科技發展制高點」

中國共產黨第二十屆中央委員會第四次全體會議於10月20日至23日在北京舉行，會后發佈了《中國共產黨第二十屆中央委員會第四次全體會議公報》（以下簡稱《公報》）。《公報》明確提出要「加快高水平科技自立自強，引領發展新質生產力。」，更是強調要「搶佔科技發展制高點」，將科技創新的戰略要求提升到新的高度。《公報》還將現代產業化體系被置於科技創新之前，反映出未來五年政策或將更加註重科技的大規模應用與產業化落地。

緊隨全會之后，科技部部長陰和俊於10月24日在新聞發佈會上進一步闡述了落實這一頂層設計的具體路徑。他宣佈，科技部將持續加強「十五五」期間人工智能的頂層設計，全面實施「人工智能+」行動，並強化算力、算法、數據等高效供給，以全方位賦能千行百業。未來將圍繞四大方面進行體系化部署：一是加強基礎研究和關鍵核心技術攻關；二是深化「人工智能+」與各領域的融合；三是完善人工智能治理；四是推動國際合作。

2.智能網聯汽車：監管與企業商業化路徑同步明晰

10月17日，工業和信息化部與市場監管總局在2025世界智能網聯汽車大會上明確了產業監管方向。工信部強調將強化生產一致性監管，並啟動「十五五」智能網聯汽車發展規劃的編制工作。市場監管總局則表示將加強產品准入和軟件在線升級（OTA）管理，推廣沙盒監管等創新模式。同期，企業層面商業化取得實質進展。滴滴自動駕駛公司公佈了其Robotaxi服務的商業化路線圖，目標於2026年底前在特定區域推出服務。10月23日，L4級無人配送企業新石器宣佈完成超過6億美元的D輪融資，創下國內自動駕駛領域私募融資紀錄，反映出資本市場對該賽道商業化前景的認可。

當前智能網聯汽車產業正處於從技術驗證邁向規模化商用的關鍵階段。政策層面在鼓勵創新的同時，正逐步構建覆蓋標準、准入、安全與退出的全鏈條監管體系。企業則加速推進商業化落地與資本佈局，政策引導與市場實踐呈現同步深化、相互促進的態勢。

3.半導體產業：AI驅動增長，生態建設與併購重組並進

行業活動與市場分析顯示，人工智能算力需求是半導體產業增長的核心引擎。在10月17日結束的2025灣區半導體產業生態博覽會上，業界普遍對市場前景持樂觀態度，國際半導體產業協會（SEMI）於10月24日預測，2025年全球半導體銷售額將突破7000億美元。為應對技術挑戰，產業界正積極探索先進封裝、存算一體等后摩爾時代技術路徑。在區域生態建設方面，深圳市龍崗區於10月17日成立半導體與集成電路生態促進中心，旨在服務羅山科技園等重大產業項目。在資本層面，深圳市於10月22日印發行動方案，明確支持集成電路、人工智能等領域的鏈主企業開展上下游併購重組，以強化產業鏈競爭力。

半導體產業在人工智能需求的強勁拉動下保持增長勢頭，同時面臨周期調整與國際環境等挑戰。發展重點已從單一技術突破轉向構建涵蓋技術創新、區域集羣、資本協同的產業生態體系，通過建鏈、補鏈、強鏈提升整體韌性與競爭力。

4.數據要素與數字經濟：政策體系加速構建，地方實踐百花齊放

國家數據局近期密集推動數據基礎制度構建。10月9日，國家數據局局長劉烈宏主持召開座談會，聚焦培育全國一體化數據市場。10月15日，該局舉行新聞發佈會，宣佈已函覆七個國家數字經濟創新發展試驗區方案，並佈局158項改革任務。10月22日，進一步宣佈將在長三角地區建設萬億級數字產業集羣。與此同時，地方實踐同步推進。北京市於10月17日左右就五項數據要素地方標準公開徵求意見，貴州省印發了專項資金支持方向。此外，住房城鄉建設部等9部門於10月16日聯合印發新型城市基礎設施建設行動方案，強調構建城市信息模型（CIM）平臺，夯實城市數字治理底座。

我國數據要素市場建設已進入體系化推進階段。國家數據局通過頂層設計、試驗區改革與跨區域佈局，初步構建了政策框架。地方則通過標準制定、資金引導和場景建設積極響應，共同推動數據從資源向資產轉化，為數字經濟高質量發展奠定製度基礎。

5.人工智能深度融合：從政策賦能到生態競爭

政策層面正系統性推動人工智能與實體經濟融合。全國工業和信息化產業科技創新工作座談會於10月12日將人工智能列為重點產業。廣東省與浙江省隨后於10月21日分別印發人工智能賦能製造業和發展智能體的行動方案，通過「算力券」「模型券」等政策工具降低企業應用成本。10月24日，工業和信息化部表示將升級「5G+工業互聯網」實施方案，加速5G工廠規模化發展，同期數據顯示工業機器人產量已超去年全年，印證智能化轉型成效。

應用層面呈現多元化與生態化特徵。在金融領域，上海AI-FI實驗室於10月18日成立，同時外灘年會於10月23日深入探討了AI帶來的效率提升與新型風險。在知識產權領域，第二十二屆上海知識產權國際論壇舉行，指出當前中國AI專利數量佔全球60%。算力基礎設施實現創新，全球首個「海風直聯」海底數據中心於10月21日在上海落成。資本市場方面，多模態AI平臺LiblibAI於10月22日完成大額融資。終端入口競爭加劇，阿里巴巴、百度等企業密集發佈AI原生應用與AI眼鏡新品。生態共建成為趨勢，榮耀公司宣佈轉型AI終端生態公司，OPPO與螞蟻集團簽署戰略合作共同構建AI智能體生態。此外，騰訊公司披露AI已輔助生成50%新增代碼，體現了技術對研發效能的深度賦能。

當前，人工智能技術已超越概念階段，進入大規模實踐與應用生態構建期。政策引導、算力創新、資本投入與生態合作共同驅動其在製造、金融、終端、研發等領域的滲透，呈現出從單點技術突破向全產業鏈協同發展的鮮明特徵。

6.金融科技與經貿合作：開放探索

香港特區政府投資推廣署於10月17日宣佈，「香港金融科技周 x StartmeupHK 創業節2025」兩大旗艦盛事將於11月3日至7日聯合舉行，預計吸引來自超過100個經濟體的數萬名參與者，此舉旨在鞏固香港國際金融中心地位。隨后，香港證券及期貨事務監察委員會於10月22日正式批准首隻Solana現貨ETF，該產品將於10月27日在港交所掛牌交易，標誌着香港在加密資產管理領域的進一步開放與創新。在國際經貿關係方面，中國商務部部長王文濤於10月21日與歐盟委員會貿易委員舉行視頻會談，雙方就電動汽車反補貼調查、出口管制等議題交換意見，並同意維持對話渠道暢通。

我國在深化內部科技與產業發展的同時，持續推動金融領域的開放創新與國際間的經貿磋商。這體現了在複雜國際環境下，統籌國內國際兩個市場、兩種資源，以開放合作促進穩定發展的基本思路。

三、美國動態：全球芯片產業競合變局

1.芯片競爭格局：供應鏈博弈與地緣變局

全球芯片產業在10月經歷深刻變革，供應鏈競爭與地緣政治因素交織影響行業發展。10月17日，英偉達CEO黃仁勛公開表示由於美國出口管制，其在華高端芯片市場份額已從95%降至零，並直言此政策為「錯誤」，同時承諾繼續爭取重返中國市場；同日，由於臺積電計劃上調2納米代工價格，高通等客户開始認真考慮轉向三星電子，雙方已組建合作團隊評估驍龍8 Elite Gen 5芯片的2納米GAA版本。

產業鏈佈局方面，關鍵企業通過不同策略鞏固自身地位。英偉達於10月17日與臺積電在亞利桑那州工廠完成首片美國製造Blackwell晶圓下線，強化本土供應鏈能力；10月24日，又通過投資OpenAI合作伙伴Crusoe延伸其生態影響力。特斯拉則於10月22日公佈由三星和臺積電共同代工的AI芯片「超額生產」策略，明確表示將繼續混合使用多家供應商芯片。

同時，甲骨文於10月17日披露其上季度獲得650億美元非OpenAI訂單，展現出在AI雲服務領域拓展多元客户基礎的策略。

在尖端製程領域，臺積電的定價權正面臨三星的挑戰，客户尋求多元化供應鏈以降低成本。地緣政治繼續扭曲全球芯片市場格局，迫使企業調整策略。與此同時，圍繞AI、量子計算等未來技術的芯片競賽仍在多戰線激烈展開，傳統巨頭與新興玩家均在積極佈局。

2.美國科技政策調整：監管松綁與實施挑戰

2025年10月，美國科技政策環境出現重要調整，但在實施層面面臨挑戰。10月21日，美國管理與預算辦公室發佈編號M-25-36的備忘錄，系統性推進放松監管議程。該文件不僅將需要建立事實記錄的放松監管行動審查期從常規的90天大幅壓縮至28天，更針對「明顯不合法」法規設立了14天快速審查通道，同時授權機構在放松監管時免除多項行政命令的諮詢要求，展現出強烈的制度創新意圖。這一政策導向在10月23日得到進一步強化，能源部長致函聯邦能源管理委員會，要求為AI數據中心等大型負載建立標準化60天快速審批通道，並明確要求於2026年4月30日前完成最終裁決，體現了行政系統對支持AI基礎設施建設的堅定決心。

然而，這一系列政策推進遭遇嚴峻的現實挑戰——據10月18日報道，商務部在政府關門期間已裁撤約600個關鍵技術崗位，波及國家標準與技術研究院、工業與安全局等核心機構，這些專家原本負責AI標準制定、出口管制和知識產權保護等關鍵職能。政策目標與實際執行之間的差距，可能對其在全球AI競爭中的長期地位產生深遠影響。

3.算力基建：巨頭博弈與供應鏈重構

10月全球算力基礎設施建設呈現加速態勢，各大科技公司通過多元化融資模式和戰略合作全力擴大算力規模。OpenAI積極推進算力部署與生態合作。10月15日，其將視頻生成模型Sora2部署至微軟Azure雲平臺，旨在推動尖端AI能力與商用雲服務的深度融合，加速技術商業化。10月23日，與甲骨文在威斯康星州共同投資150億美元建設「Lighthouse」數據中心，作為其「星際之門」項目的關鍵組成，以構築面向未來的專用算力基座。

xAI與Meta均藉助創新融資模式突破資本瓶頸。10月17日，xAI通過Valor Equity Partners設立SPV，以「先租后買」模式籌集200億美元用於租賃英偉達芯片，意圖以更靈活的資本支出快速獲取關鍵算力資源。同日，Meta被披露計劃通過摩根士丹利設立SPV融資近300億美元，其中270億美元為債務融資，以支撐其大規模數據中心建設。10月22日，Meta進一步與Blue Owl Capital達成270億美元合資協議，通過僅保留20%股權並以運營租賃方式獲取全部容量，在控制資產負債表風險的同時實現算力快速擴張。

谷歌、美光等企業也在關鍵領域強化佈局。10月23日，谷歌與Anthropic達成數百億美元算力協議，計劃提供百萬顆TPU芯片，意圖通過綁定前沿模型公司鞏固其AI基礎設施核心供應商地位。10月17日，美光科技 在紐約州的千億美元芯片項目獲得關鍵輸電線路批准，該工廠預計將佔據美國未來芯片總產量的四分之一，旨在提升本土先進製程產能，保障供應鏈安全。

4.AI應用創新：垂直領域滲透加強

10月22日，通用汽車宣佈全面軟件及AI戰略，計劃在2026年引入谷歌Gemini AI，2028年推出「免手控、免注視」高級智駕系統，並開發新一代中央計算平臺；同日，企業AI公司Uniphore獲得英偉達、AMD等巨頭2.6億美元戰略投資，專注於幫助企業實現AI應用規模化部署；而OpenAI被曝光的「水星」項目則顯示其正祕密進軍投行業務，僱傭上百名前華爾街銀行家訓練金融模型。

這些進展共同描繪出AI產業的發展路徑：一方面通過智能體技術提升人機交互的自主性，另一方面通過行業定製化解決方案創造實際商業價值，技術商業化進程明顯加速。

四、歐洲動態：AI治理柔性監管與戰略分野

1.歐洲AI政策與監管框架：從戰略藍圖到具體實施

近期歐洲各國在人工智能領域的政策制定與監管框架構建上動作頻頻。10月21日，英國政府率先宣佈成立「人工智能增長實驗室」，旨在通過跨經濟體監管沙盒為企業提供測試AI產品的真實環境，並對阻礙AI部署的現行法規給予有條件的豁免。同一天，歐盟委員會啟動了COMPASS-AI旗艦計劃，重點推動AI在醫療健康領域的應用。次日，英國政府發佈《先進人工智能安全國際科學報告》中期版本，系統梳理了通用人工智能的潛在風險，並宣佈投資890萬英鎊削減監管繁文縟節。10月23日，英國與OpenAI達成深度合作，允許英國企業數據存儲在本土服務器上；24日，歐盟AI委員會召開會議討論「應用AI戰略」與AI法案實施進展。這些動態清晰地展現了歐洲在AI監管與創新促進方面的雙重努力：一方面通過靈活的監管沙盒鼓勵創新，另一方面通過統一的法規框架確保AI發展的安全可控。

歐洲正在構建兼顧創新與安全的AI治理體系，英國偏向採用靈活的實驗性政策，而歐盟則更注重建立統一的法律框架。這種差異化的監管路徑反映了各國在AI發展戰略上的不同側重，但共同目標是推動AI技術的負責任發展並在全球競爭中保持影響力。

2.數字資產合規化進程：傳統金融機構加速佈局

歐洲數字資產領域在10月中旬迎來傳統金融機構的集中進場。10月14日，法國興業銀行數字資產子公司SG-FORGE與奧地利交易所Bitpanda擴大合作，首次向歐洲零售用户提供其發行的歐元和美元穩定幣的DeFi接入。10月15日，法國銀行巨頭ODDO BHF宣佈推出符合MiCA監管的歐元穩定幣EUROD，將在西班牙加密平臺Bit2Me上市。

隨着MiCA法規的逐步落地，歐洲數字資產市場正在經歷深刻的機構化和合規化轉型。傳統銀行通過發行合規穩定幣和與加密平臺合作，快速切入這一新興市場，預示着數字資產與傳統金融的融合進入新階段。

3.AI商業應用與市場拓展：OpenAI歐洲戰略調整

OpenAI在歐洲市場的業務拓展呈現出複雜態勢。10月17日，德意志銀行報告顯示ChatGPT在歐洲主要市場的付費用户增長陷入停滯，暗示其吸引新付費客户遇到瓶頸。然而，OpenAI方面對此持不同看法。10月24日，OpenAI歐洲地區負責人迴應稱，歐洲企業需求實際上增長強勁，企業訂閲量同比增長了六倍，尤其是在金融、零售和生命科學行業。為表明承諾，OpenAI表示將「繼續在歐洲加大投入」，包括參與挪威新建數據中心項目，並與英國司法部、德國政府等建立合作關係。

面對歐洲特有的技術主權運動和市場飽和擔憂，OpenAI正通過數據本地化、加強與政府合作等策略積極應對。雖然消費者市場增長可能放緩，但企業級需求仍保持強勁增長，表明AI商業化的重心正在從個人用戶向行業應用轉移。

五、其他國家：多國加碼人工智能產業政策

1. 區域合作與政策引導：各國加強AI產業生態建設

在AI快速發展背景下，各國政府通過政策引導和國際合作推動產業生態建設。10月21日，澳大利亞政府發佈《AI應用指南》，為企業提供負責任地應用AI的實用工具和模板，這是其國家AI計劃的重要組成部分，旨在實現未來十年1160億澳元的GDP增長目標。同日，韓國政府在公佈創新經濟項目時強調，要通過AI轉型推動產業發展，目標將智能農業技術採用率從16%提升至2030年的35%，並將新葯開發時間和成本削減50%以上。

2. 金融科技：傳統銀行加速佈局數字貨幣與區塊鏈應用

近期，全球金融機構在數字貨幣領域的佈局明顯加速。10月15日，印度電信巨頭Reliance Jio宣佈與Aptos合作，計劃將區塊鏈技術整合到其電信服務中，為超過5億用户提供基於區塊鏈的數字獎勵系統，目前已有940萬用户參與測試。緊接着在10月17日，日本三大銀行集團——三菱UFJ、三井住友和瑞穗宣佈計劃聯合推出日元穩定幣，旨在建立統一的穩定幣發行和轉移框架，利用其覆蓋的30萬家企業客户羣推動企業支付結算數字化。這一系列動作顯示，傳統金融機構正積極利用區塊鏈技術拓展數字金融服務，從企業級支付到個人用戶獎勵，數字貨幣的應用場景正在快速豐富和落地。

3. AI與半導體產業：全球投資升溫與供應鏈變革

人工智能與半導體產業在全球範圍內呈現快速發展態勢。10月16日，阿聯酋G42集團宣佈計劃在越南胡志明市投資20億美元建設AI超級數據中心，這是該市推動數字經濟戰略的重要進展。10月20日，韓國政府公佈第二批創新經濟先導項目，聚焦智慧農業、智慧漁業、衞星利用等五大領域，並設定了明確的發展目標。10月21日，日立與OpenAI建立戰略合作，共同推進AI基礎設施與數據中心建設，日立將投資超過10億美元支持相關設備生產。市場數據方面，10月22日韓國官員預計2025年芯片出口將超1650億美元，連續第二年創歷史新高。而到10月23日，存儲芯片行業傳出更強烈的超級周期信號，三星與SK海力士計劃四季度漲價30%，客户紛紛尋求籤訂2-3年長期供應協議。出口數據也印證了這一趨勢，10月21日數據顯示韓國10月前20天半導體出口同比增長20.2%，成功抵消了汽車出口下滑的影響。

六、技術前沿：多模態與3D生成突破加速AI普及

1.AI模型技術前沿突破：從多模態到世界模擬的全面升級

近期，全球AI模型技術呈現快速迭代升級態勢。國際層面，Google DeepMind於10月15日推出Veo 3.1視頻生成模型，增強音頻與敍事控制能力；微軟在16日通過Windows 11更新將Copilot升級為具備視覺感知與跨應用操作能力的智能代理；同日，李飛飛團隊發佈實時幀模型RTFM，實現單GPU生成可交互3D環境。此外，Anthropic推出更具性價比的Claude Haiku 4.5，並拓展生命科學領域專業產品；OpenAI於21日發佈ChatGPT Atlas瀏覽器，引入代理模式支持多步驟任務自動化。

國內方面，阿里雲於10月16日發佈Qwen3-VL 4B與8B模型，隨后在22日進一步擴展至2B與32B版本，實現從端側到高性能服務器的全覆蓋。10月23日，字節跳動Seed團隊推出3D生成大模型Seed3D 1.0；快手同日正式進軍AICoding賽道，發佈「工具+模型+平臺」一體化產品矩陣。中國企業在模型規模化部署與行業應用創新方面正加速推進。

AI模型技術正沿着多模態、實時交互、成本優化三大方向快速發展。從視頻生成、3D場景構建到行業專用工具，各類模型在提升生成質量與響應速度的同時，持續降低部署門檻，推動人工智能向更廣泛的應用場景滲透。

2.算力優化與硬件創新：軟件算法與芯片技術雙輪驅動

在算力領域，軟件優化與硬件創新同步推進。10月18日，阿里雲Aegaeon系統成果入選頂會，可通過Token級調度技術削減82%的GPU用量。10月20日，DeepSeek-AI開源新模型DeepSeek-OCR，利用視覺模態高效壓縮長文本。硬件方面，10月21日，中興通訊率先完成5G-A通感融合關鍵技術測試，已部署超百個試點項目；同日，沙特阿卜杜拉國王科技大學研發出6層堆疊混合CMOS芯片，實現芯片集成密度新突破。10月23日，谷歌實現量子計算重大突破，新「量子回聲」算法實現首次可驗證的量子優勢。10月24日 IBM宣佈量子糾錯算法已在AMD常規芯片上成功運行，性能比理論需求快10倍，比原計劃提前一年；蘋果則宣佈首批美國製造的AI服務器已從得州工廠發貨，這些搭載自研芯片的服務器將支持其Apple Intelligence服務。

與此同時，國內半導體材料領域也取得重要進展。北京大學化學與分子工程學院彭海琳教授團隊聯合科研夥伴，引入冷凍電子斷層掃描技術，首次實現對液相環境中光刻膠分子三維結構的原位觀測。這一突破為先進芯片製造中的關鍵工藝難題提供了新的科學依據。 

面對算力需求的持續攀升，產業界正通過軟件與硬件的協同創新實現雙輪驅動。軟件層面着力於提升現有算力資源的利用效率，硬件層面則致力於通過芯片架構革新與量子計算等前沿技術拓展算力邊界，共同構建面向未來的算力基礎設施。

3.AI應用落地：從藥物研發到精準醫療的實踐突破

AI在醫療領域的應用取得實質性進展。10月21日，腦機接口公司Science通過視網膜下微芯片成功恢復失明患者視力，研究成果發表於《新英格蘭醫學雜誌》。10月22日，國內首款AI輔助製劑新葯MTS-004完成三期臨牀，從立項到完成僅耗時38個月；同一天，百川發佈循證增強醫療大模型Baichuan-M2 Plus，性能對標GPT-5。10月23日，全球首個百億級可部署基因組基礎模型Genos在杭州發佈，為精準醫療提供新工具。

AI正在深刻改變醫療健康的研發和應用模式。從藥物研發的效率提升到基因解讀的精準化，從視覺恢復到疾病診斷，AI技術不僅在加速研發進程，更在直接改善醫療服務效果，展現出巨大的臨牀應用價值。

4.機器人技術與具身智能：從硬件平臺到仿真環境的系統推進

機器人技術領域迎來重要發展。10月20日，宇樹科技發佈全尺寸人形機器人H2，具備31自由度及2070 Tops算力，進一步完善其人形機器人產品矩陣。10月23日，字節跳動Seed團隊推出的Seed3D 1.0模型，專門為「世界模擬器」構建提供內容支撐，服務於具身智能訓練。這些進展形成了從硬件平臺到仿真環境的完整技術鏈條。

機器人技術正朝着硬件性能提升與仿真環境完善兩個方向協同發展。高性能機器人硬件為具身智能提供物理載體，而高質量的3D生成技術則為訓練這些智能體提供了豐富的仿真環境，共同推動具身智能技術的實用化進程。

七、智庫觀點：Gartner為2026年技術發展定調AI

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

根據Gartner分析，2026年將是技術發展的關鍵轉折點，變革速度空前加快。企業必須通過負責任的創新、卓越運營和數字信任來應對由人工智能驅動的高度互聯世界。以下是2026年十大核心戰略技術趨勢：（1） AI超級計算平臺：通過整合CPU、GPU及專用AI芯片等多元計算架構，形成統一系統以處理機器學習、仿真模擬等數據密集型任務。預計到2028年，採用此類架構的領先企業比例將從8%增至40%以上。（2）多智能體系統：由多個AI智能體協同工作，通過模塊化設計實現複雜業務流程自動化與人機協作新範式，運營效率、加快交付速度並降低風險，同時具備高度的可擴展性和適應性。（3）特定領域語言模型：針對通用大語言模型在專業任務中的不足，基於行業專屬數據訓練的DSLM提供了更高準確性、更低成本及更好合規性。預計到2028年，企業使用的GenAI模型中超過半數將是特定領域模型。（4）AI安全平臺：為AI應用提供集中統一防護，能夠監測AI活動、執行使用策略並防範提示注入、數據泄露等特有風險。到2028年，預計超過50%的企業將使用此類平臺保護其AI投資。（5）AI原生開發平臺：利用GenAI實現快速軟件開發的平臺，使非技術專家也能在治理框架內參與應用創建，預計到2030年，80%企業將完成這一轉變。（6）機密計算：通過硬件級可信執行環境保護敏感數據，即使雲服務商也無法訪問處理中的內容。這對受監管行業和跨國合作至關重要，預計到2029年將覆蓋75%以上非可信基礎設施中的業務處理。（7）物理AI：將AI融入機器人、無人機等實體設備，使其具備感知、決策和行動能力。它為自動化要求高的行業帶來收益，但需要融合IT與運營技術的新型人才，並需謹慎管理對就業影響的擔憂。（8）前置式主動網絡安全：從被動防禦轉向AI驅動的主動防護，通過預測性安全運營、程序化阻斷等技術在攻擊發生前實施干預。到2030年，此類方案將佔企業安全支出總額的50%。（9）數字溯源：驗證軟件、AI生成內容等數字資產的來源與完整性，使用軟件物料清單、數字水印等工具管理供應鏈風險。到2029年，投入不足的企業可能面臨數十億美元制裁風險。（10）地緣回遷：因地緣政治風險，企業將數據與應用從全球公有云遷移至主權雲或本地平臺，以加強數據管控與合規性。預計到2030年，歐洲和中東超75%企業將完成此遷移（2025年比例不足5%）。

2.歐盟委員會聯合研究中心：《歐洲的數字監控、算法管理與工作平臺化》

報告基於2024-2025年對歐盟27國超7萬名工作者的首次全歐盟調查，旨在呈現數字化對職場的影響。報告核心數據顯示，歐盟職場數字化工具近乎普及：90%工作者依賴電腦等數字工具，30%使用AI工具（以大型語言模型聊天機器人為主，65%用於寫作、59%用於翻譯）；數字監控普遍，37%工作者被監控工作時長、36%被監控進出時間；算法管理漸滲透，24%工作者工時由算法分配，13%績效評估與獎勵由算法完成。

該報告為歐盟決策者提供關鍵數據，揭示平臺化工作與負面工作條件的關聯，將支撐「高質量工作路線圖」等舉措，助力平衡數字化轉型的經濟與社會責任。

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

ChatGPT面世近三年，AI生成領域持續快速演變。基於Semrush高頻流量數據，文章追蹤了截至2025年中全球60款熱門消費級生成式AI工具的採用趨勢，總結出五大發現：（1）競爭驅動創新：前五名中DeepSeek與Grok新晉上榜，開發正向多模態、推理與專業應用多元化推進。（2）ChatGPT持續主導：儘管競爭加劇，2025年4月其仍佔據前60工具總流量的77%。（3）使用量激增：自2024年中，ChatGPT流量同比增長113%，用户數增42%，人均訪問量升50%，使用時長翻倍。（4）高收入國家領先，全球差距擴大：高收入國家ChatGPT用户佔互聯網用户的24%，中高收入降至5.8%，中低收入為4.7%，低收入僅0.7%。迴歸分析顯示人均GDP強烈預測採用率。（5）本土化優勢顯著：非美國工具多聚焦本土市場，如Le Chat 69%流量來自歐洲，多款中國工具超90%用户為國內用户。

這些趨勢揭示AI領域創新活躍、市場集中、增長迅猛與國家間不平等加劇，凸顯了在生成式AI日益成為經濟核心的背景下，制定包容性政策的緊迫性。

4.世界銀行：《South Asia Development Update：Jobs, AI, and Trade》

報告顯示，南亞地區經濟增長預計在2025年達到6.6%，但2026年可能放緩至5.8%。儘管短期內仍面臨下行風險，但從長期看，人工智能有望通過提升生產率推動經濟增長，特別是在15%與人工智能形成高度互補的勞動者羣體中。這一增長紅利有望藉助貿易改革進一步擴大。若能循序漸進地削減關税，尤其是結合更廣泛的自貿協定實施，將有效激勵貿易相關領域的私人投資與就業創造。這些領域在過去十年間吸引了大量年輕、高技能勞動者，構成了南亞就業增長的主體。製造業將尤為受益，因為當前較高的生產投入關税已嚴重製約其競爭力。本文指出，為支持勞動力市場更好地適應技術與貿易變革，南亞各國應着力消除勞動者在新企業、新職業和新地區之間流動的障礙。與此同時，通過完善社會安全網，可有效保護在這一轉型過程中處於弱勢的勞動者羣體。

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

2025年全球AI政策聚焦競爭力與安全，美國以「技術主導」為國家安全目標放寬監管，歐盟通過《AI法案》簡化應用，日本則堅持「世界最AI友好國家」定位，核心依託2025年5月出台、9月生效的《AI推進法》。該法以四大原則（強化研發與競爭力、多方協同推進、風險透明、引領國際合作）為核心，構建「計劃-執行-檢查-改進」框架，明確政府、機構、企業、公民職責，設非強制性「努力義務」，無合規處罰（僅違反現有法律追責）。

日本同步推進監管改革：基本消除「模擬法規」，擬放寬《個人信息保護法》中數據許可要求以便利AI研發；還推出「Government AI」計劃，設部門AI負責人，提供風險評估工具。

與美歐比，三方均重視AI戰略與政府應用，但美國追求價值輸出與技術霸權，歐盟採全面監管，日本則側重多元價值下的規則互操作性。日本有望借G7廣島AI進程等，成為碎片化全球AI治理中的信任樞紐，推動多元創新框架。

6.中國互聯網絡信息中心：《生成式人工智能應用發展報告（2025）》

報告顯示，截至2025年6月，我國生成式人工智能用户規模達5.15億，普及率36.5%，較2024年12月增長2.66億，實現半年翻番。生成式AI正加速融入日常生活，中青年與高學歷用户是核心羣體。40歲以下用户佔比74.6%，大專及以上學歷者佔37.5%。應用場景中，「回答問題」使用最廣，佔比80.9%；日常辦公、休閒娛樂和內容創作亦為主要方向，農業、工業與科研等領域也在積極探索。

國產大模型獲用户廣泛青睞，超90%用户表示優先選擇國產。截至2025年8月，我國已有538款生成式AI服務完成備案，263款應用或功能完成登記。在技術創新方面，截至2025年4月，我國人工智能專利申請量達157.6萬件，佔全球38.58%，居世界首位。用户規模爆發式增長，反映我國AI正從「可用」走向「好用」，從「試用」轉向「常用」。技術與服務能力雙成熟，標誌着產業已具備規模化應用基礎，正邁向「深度實用」新階段，推動技術紅利從「少數人專享」走向「多數人共享」。

7.IDC：《中國智算雲基礎設施市場（AI IaaS）（2025上半年）跟蹤》

報告數據顯示，2025年上半年，中國AI IaaS整體市場規模達198.7億元，同比增長122.4%。

市場增長動力高度集中，結構轉變顯著。其中，服務於AIGC與大語言模型訓練推理的GenAI IaaS成為絕對主力，規模達166.8億元，同比增長219.3%；而服務於傳統機器學習、數據分析等的Other AI IaaS市場則出現14.1%的下降，規模為31.9億元。

在競爭格局方面，阿里雲以24.7%的份額位居中國AI基礎設施市場首位，並在GenAI IaaS與Other AI IaaS兩個細分市場中均排名第一。其優勢源於持續加大AI基礎設施投入，提供靈駿AI集羣、GPU彈性算力等多元服務，有效滿足多樣化的訓練與推理需求。IDC預計，到2029年，中國AI基礎設施市場規模將接近1500億元。

8.中國科學技術信息研究所、湖北省科技信息研究院、武漢大學：《全球數字經濟發展指數2025》

報告指出，數字經濟持續增強全球經濟發展韌性。2024年，全球移動電話用户數突破90億，移動行業對全球GDP貢獻接近6萬億美元。在中國，數字經濟已成為重要增長點，2024年核心產業增加值近2萬億美元，佔GDP比重首次突破10%。

從國家排名看，2024年數字經濟發展水平前三名為美國、中國、英國。城市層面，舊金山、北京、紐約位列全球前三。中國省（區、市）中，北京、廣東、上海、江蘇、浙江、山東、湖北、四川、天津和福建位居前十。

報告總結了中國數字經濟的四大趨勢：數字基礎設施持續增強，智算與超算中心加快佈局；數據要素潛能釋放，創新驅動效應顯著；人工智能等新興產業技術加速迭代；產業數字化轉型深入推進，兩化融合範圍不斷拓展。

八、風險提示

對政策理解不到位的風險；政策落實不及預期的風險；技術發展不確定性風險。

如需獲取報告全文，請聯繫您的客户經理，謝謝！

本文摘自：中國銀河證券2025年10月29日發佈的研究報告《【CGS-NDI跟蹤】國產模型金融實戰領先，AI+金融邁向智能化新階段——數字經濟雙周報（2025年第19期））》

分析師：彭雅哲 S0130525020001

研究助理：楊曉

評級標準：

 評級標準為報告發布日后的6到12個月行業指數（或公司股價）相對市場表現，其中：A股市場以滬深300指數為基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準，北交所市場以北證50指數為基準，香港市場以恆生指數為基準。 行業評級 

推薦：相對基準指數漲幅10%以上。

中性：相對基準指數漲幅在-5%～10%之間。 

迴避：相對基準指數跌幅5%以上。 

公司評級 推薦：相對基準指數漲幅20%以上。 

謹慎推薦：相對基準指數漲幅在5%～20%之間。 

中性：相對基準指數漲幅在-5%～5%之間。 

迴避：相對基準指數跌幅5%以上。 

法律申明： 

本公眾訂閲號為中國銀河證券股份有限公司（以下簡稱「銀河證券」）研究院依法設立、運營的研究官方訂閲號（「中國銀河證券研究」「中國銀河宏觀」「中國銀河策略」「中國銀河固收」「中國銀河科技」「中國銀河先進製造」「中國銀河消費」「中國銀河能源周期」「中國銀河證券新發展研究院」）。其他機構或個人在微信平臺以中國銀河證券股份有限公司研究院名義註冊的，或含有「銀河研究」，或含有與銀河研究品牌名稱等相關信息的其他訂閲號均不是銀河研究官方訂閲號。

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