李萌

全国政协委员

科学技术部原副部长

学习了“中国智能金融发展报告”，长知识、受启发。报告内容布局合理，系统全面，重点突出，抓住了当前智能金融发展的主流趋势和关键问题，对各大金融机构的智能化工作掌握全面，感知的深度、洞察的前瞻、趋势的研判都值得重视，下一步的对策建议十分有价值。比如大模型推动“人工智能技术在我国金融体系核心业务中的渗透和应用迈入了更实质性的新阶段”的判断是符合实际的。总的看这是一个好的报告，现在AI迭代快、应用多，跟踪研究的机构不少，形成与众不同的认识和观点十分不易。有一些具体建议会后交给课题组。

今年上半年，中央政治局举行以“人工智能的发展与监管”为主题的集体学习，这是中央政治局第二次专门就人工智能问题举行集体学习，意义重大影响深远。今年下半年，中美两国各出了一个行动计划，出发点不同，美国行动的第一条核心意思其实就是放松监管。中国则信号非常明确，导向是应用和在应用中迭代提高，实现AI促进经济增长和造福社会。其中对人工智能+金融业做了部署，是放在AI+服务业里面的，含义深刻。

今年大模型技术延续着不断有新突破的态势。前几天发布了DeepSeek--OCR模型，并与智谱的模型碰头了，其意义在国内或许还没有被认识到位。这个模型采用视觉方式处理信息，将长文本转换为图像输入，通过光子字符识别捕捉最典型的图像特征进行高效压缩，大大节约了计算开销，为提升模型效率开辟了新路径；更重要的是引领了像素输入的范式转移，预示着未来模型输入可能从文本转向图像和视频，这种更接近人类“视觉--大脑”认知规律的方式，为可能通向更高阶的空间智能打开一扇窗户。

从全球范围看，今年AI发展出现三个现象更加明显并可能演化为趋势：

一是中国AI开源路线进一步确立，与美国闭源发展模式的差异和分野越来越显著。目前全球前10大开源模型中有7个来自中国。未来在全球会形成什么样的发展格局和优胜状况还有待观察。过去开源是企业策略，现在确立为发展模式，形成了从策略不同到发展模式不同的变化。开源的动力是开源模型性能正在逼近闭源模型。最近DeepSeek发布了V3.2-EXP（Experimental）；阿里云QWEN连发7个大小模型，形成了新的大中小模型体系，开源大模型一度在全球登顶；智谱开源模型在国际测试中有良好的能力表现；蚂蚁百灵直接开源万亿参数模型Ring-1T-preview，得到了杨立昆的称赞；Kimi开源了万亿参数混合专家（MoE）架构大模型K2。当然最终会不会形成完全泾渭分明的两条路线还有待观察，因为美国也在反思，开源势力有所抬头，中国也有一些企业发展闭源模型且成绩不俗。

二是国内外少数头部企业明确了AI全栈发展策略。国内以阿里为代表，国外以谷歌为代表，值得关注。一些头部企业通过延伸拓展业务范围以实现全栈，把软硬件协同全栈优化作为企业战略，加速硬件、云端推理、基础模型、应用都涉足。阿里原本就模型、算力硬件、云服务和应用全做，最近又提出向“全球领先的全栈人工智能服务商”转型。百度开始做硬件，自研了昆仑芯系列。腾讯已在三款自研芯片紫霄、沧海、玄灵取得进展。有消息称字节跳动开始研发芯片，招聘芯片相关的工程师。国外谷歌原本就是全能选手，英伟达要做大模型，OpenAI要做算力芯片。有些企业通过强强联合延长业务链，比如日本富士通扩大与英伟达合作，共同构建集成AI智能体的全栈基础设施。这个现象无论对于金融智能化还是金融赋能智能化都会带来深刻影响。

三是国产模型与国产芯片注重相互适配。如DeepSeek模型与寒武纪、华为、摩尔线程智算卡适配；智谱发布开源模型GLM-4.6与寒武纪、摩尔线程已适配；华为的算力卡和科大讯飞的模型训练形成合作关系并取得很好的效果。

当前金融和智能这两个领域融合化发展对经济发展和国力建设太重要了，这方面的研究需要拓宽视野。在推动两者相互赋能中需要进一步关注和评估三个问题：

1.金融智能化能不能助力提升我国金融业在全球的地位，或者说能在提升我国金融业的全球地位中发挥多大的作用？不管是金融支持智能技术研发与产业化，还是智能技术重塑金融业务流程和组织结构，使其更有效率、更有竞争力，在这个过程中能否塑造中国独有优势的金融业新形态，重塑国际金融版图。就如同我们中国的新能源汽车重塑了全球汽车业版图那样。

2.金融助力智能化发展在多大程度上促进我国扩大国内需求、发展新质生产力，或者说能发挥什么作用？谁来接棒“铁公基”等基础设施投资和房地产投资是当前经济发展中面临的重要问题，从实践看一个渠道就是围绕着AI需求的算力、能源、网络投资建设，包括算力卡和算力制造设备、服务器、网络和通信设备、云服务设备。美国有星际之门计划，英伟达投资1000亿美元给OpenAI建10GW算力集群，相当于4-500万张GPU卡，XAI的Grok4用了20万张卡训练，马斯克正在向100万卡算力集群挺进，这些都是巨大投资。2025年7月美国AI资本支出对GDP增长的贡献已经超过了传统消费支出，数据中心建设支出与办公建筑支出两者大体相当，从去年开始数据中心建设支出曲线急剧上升，办公建筑支出曲线持续下降，目前形成了交叉。欧洲通过芯片法案，计划投入500亿欧元。韩国计划未来10年投入4500亿美元用于芯片制造基地建设。这些投入可能转化为经济增长。我们企业实力不如人家，需要金融机构助力，如何发挥作用可以深化研究。去年一级市场融资额美国是中国的13倍，资金供给的差距还是比较大的。

3.智能+金融在增强我国金融机构和金融体系防控风险能力方面能发挥什么独特作用？金融风险是国家、社会和金融机构自身最为关心和担心的事，智能化武装起来的金融体系要能够对金融运行、经济运行态势趋势这样的大事及早感知、洞察、预测，期待我国在这方面能够有独特的应用和建树。比如有研究机构预警美国AI有泡沫并不断吹大，甚至有研究者认为美国形成了历史上从来没有过的大泡沫，破灭只是时间问题。而知名的木头姐却对AI及其带来的产业发展持极其乐观的态度，认为技术正在重新定义经济规律，未来十年发展将超过过去100年。从AI相关硬件产品市场数据看，短期内美国国内供给和需求都很旺盛，从金融数据反映出来是一个什么情况，能否比产品市场数据提前感知未来形势的发展。过去把算力卡销往中国，现在对中国实行封锁形成了两个独立市场，目前供需两旺的市场接下来会有什么样的变化、多长时间发生突变？集成电路行业有一个特点，就是一家或几家头部企业巨额研发与装备投入，然后全市场收割变现。如果“全市场”规模因人为原因缩水了，巨额投入的资金不能循环闭环，后果会怎么样可想而知。这些都需要深化研究。我认为对中国进口高端算力芯片进行封锁，割裂了全球集成电路的统一市场，阻断了需求与供给的有效匹配，到头来会催生自身的金融危机。