DeepSeek如何加速金融业数字化转型?à 适用的法律法规情况下, 本报告亦 ÿ 能由中信建投 ÿ 国际 Ā 证券 p 限公 ø 在香港提供 2 请务必阅读正文之后的免 责条款和声明 2 证券研究报告 行业深度 DeepSeek 如何加速金融业数字化转型 ? —— 数字金融系列深度之一 分析师:赵然 zhaoran@csc.com.cn 021-68801600 SAC 编 ÷ : S1440518100009 SFC 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地,将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘,推动 AI 能力与金融场景深 度融合, 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积 商、保险、 信贷、供应链金融及其他金融科技机构业务逻辑的痛点和数字化价值进行深入探讨,以期对金融行业的智能化和数字化转型 提供参考。 核心观点 : Deepseek 的出现将加速金融机构的数字化转型 Deepseek 的出现将加速金融机构的数字化转型,核心在于可以更高效地论证数字化转型的阶段性效果,继而批量复制。 传统金融机构的数字化转型面临三大核心矛盾 : —— 矛盾 1 : 顶层设计层面自上而下“以客户中心10 积分 | 77 页 | 16.76 MB | 5 月前3
电子:DeepSeek-R1加速AI进程,看好AI应用端潜力释放请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程,看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动: 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 大模型高投入、高算力的 固有认知,加速 AI 大模型落地应用端。 DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越,驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 , DeepSeek-R1 的 蒸 馏 小模 型在 多项 能力 上实 现了 对标 OpenAI o1-mini 的效果。这些蒸馏所得的小模型能够有效降低端侧 AI 应用的开发成本和门槛,有望加速 AI 技术在多种设备上的应用突破, 玩具等。尤其是对于注重轻便性 的 AI 眼镜,AI 大模型的接入可以帮助厂商在不增加设备体积的前提 下,丰富其智能化功能,优化用户体验,推动 AI 眼镜产业落地进程。 DeepSeek 模型加速国内 AI 进程,推动 AI 技术普惠应用。据《科创 板日报》消息,华为小艺助手 App 的智能体广场已上线 DeepSeek-R1 的 Beta 版,把小艺助手升级到 11.2.10.310 版本及以上可体验。用户可10 积分 | 4 页 | 269.47 KB | 5 月前3
加速数字化智能马:BDM数字化成熟度评估模型2.0实践加速数字化智能马达 ——BDM数字化成熟度评估模型2.0实践 20年咨询及科技公司从业经历,专注于金融业数字化转型及创新 李颖 安永 金融咨询总监 www.top100summit.com 李颖 安永金融咨询总监 “ 李颖女士具有20年金融业咨询及科技公司从业经历,目前主要 专注于金融行业数字化转型、科技战略变革及金融科技创新领 域,服务于二十多家银行及金融机构。参与著作《区块链在中 计思路和方法 如何应用该模型的报告、 指数、策略库、指标库 等快速建设金融机构数 字化转型能力 探讨开放性模型与其 他产品的衔接可行性 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 基本概念 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 • 数字化转型:对现有的业务模式、产品、服务或体验 的持续更新,这是由整个企业的数据和技术实现的。 个整体, 借助指标体系把业务逻辑化,可以精准的定位问题分 析问题,洞见商业。 www.top100summit.com • 案例背景介绍 • 案例设计及实践 • 案例复盘及启示 目录 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 01 案例背景介绍 www.top100summit.com 案例背景 商业银行“Bank Digital0 积分 | 32 页 | 2.83 MB | 5 月前3
华为:鲲鹏原生开发技术白皮书(6.0修订版)燃资源评估更高效 91 4.3.2 深圳防灾减灾技术研究院:鲲鹏原生助力地震观测数据高效处理 93 4.4 电力 95 4.4.1 广州海颐:基于鲲鹏原生开发高性能、高可靠电力系统软件,加速电网数字化转型 95 4.4.2 国能信控:基于鲲鹏原生开发新能源计算平台,为电力系统提供高效算力支撑 97 4.5 医疗 99 4.5.1 卫宁健康:基于鲲鹏原生开发新一代医疗信息系统WiNEX,让医疗服务更便利 C/C++ 开发语言,编码时能够自动匹配鲲鹏加速库函数字典、智能提示、 高亮、联想字典中可以替换的库和函数。支持以下功能: » 鲲鹏应用工程:只需要在创建鲲鹏应用工程页面进行简单的输入和选择,便可以实现自动化构建鲲鹏应用工程, 包括空工程、通用计算应用工程、安全计算应用工程、高性能计算应用工程、DPAK 应用工程和数据 IO 应用工程。 » 字典管理:支持加速库函数字典管理,可线上(自动)和线下更新。 更新。 » 编程辅助:支持鲲鹏加速库函数的悬浮提示、函数搜索,支持 Coding 时自动联想和高亮鲲鹏加速库优化后的 相关函数。 应用开发工具,详细介绍与最新内容请参见鲲鹏社区 → 鲲鹏开发套件 DevKit → 开发,详情可扫描下方二维码。 3.1.1.1 代码开发介绍 鲲鹏原生开发在代码开发阶段提供了 DevKit 应用开发工具和 BoostKit 应用使能套件,可通过启发式编程及多场景10 积分 | 112 页 | 17.64 MB | 5 月前3
“Deepseek”即将带来的化工变革-国金证券多年的发展,我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 工具,我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距,实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化,在化工行业领域,我们认为可能出现的四类关注点: 破除现有限制瓶颈的方向,将有望最开始明显受益:直接改善效率和提升速度的领域,或将最开始获得切入,目 注合成生物方向,农药创制药赛道等; 技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”:AI 智能化对接的基础相对较好,投入成本相对可控,产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域,通过 AI 智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和 配方产品集合等要求,缩短和国际龙头之间的软实力差距,建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道, 比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域; 行业领军企业的 1、Deepseek 赋能合成生物,加速新品扩展和成本优化 ......................................... 12 4.2、Deepseek 赋能农药创制,或将大幅提升研发效率 ........................................... 13 4.3、Deepseek 赋能新材料研发,或将加速关键材料国产化进程 ........10 积分 | 22 页 | 1.90 MB | 5 月前3
2025年超节点发展报告-华为&中国信通院22 24 26 11 20 22 12 12 13 13 14 14 14 15 全球产业的演进路线:从硬件聚合到系统构建 技术特征 支撑大模型创新及云服务场景 加速人工智能科学计算,服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征:大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 续演进, 同时秉承开源开放的策略,将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放,同时 结合对 PyTorch 等主流框架的全面兼容和体系化工具链,旨在最大限度地降低开发门槛,加速开发 者和社区的融入。如今,昇腾 AI 的算力底座已支撑起互联网、金融、政务、制造等数十个行业的智 能化转型,累计服务超过 10 万家企业客户。 携手生态伙伴,共筑产业 AI 生产力。面向 AI 产业的广阔前景,我们将以技术创新为本,构建持 续领先的产品及解决方案,并将能力开放出来,支持伙伴打造多样化产品,并为企业提供有竞争力 的解决方案,覆盖越来越多的行业场景。我们将与客户、伙伴形成紧密协同的价值共同体,加速产 业界的智能化升级与创新,将人工智能带入丰富的行业场景,让智能无所不及。 华为公司董事、ICT BG CEO 杨超斌 序言 2 超节点发展报告 04 我们正站在一个智能变革涌动的时代潮20 积分 | 31 页 | 4.79 MB | 1 天前3
电子AI+系列专题:复盘英伟达的AI发展之路在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例,在 32 位的单精度浮点数数据下,训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个,谷歌级应用推理阶段所 需 GPU 数量为 706315 个。 l 英伟达开辟 GPGPU 加速计算格局, GPU 架构演进及产品布局赋能 AI 时代。 英伟达 (NVIDIA) 成立于 1993 年,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉,是一家人工智能计算公司。据 JPR 数据, 4Q22 英伟达独立 速计算平台,并且完善针对 AI 加速计算及数据中心的 GPU 、 CPU 、 DPU 三种芯片产品结构。 AI 布局方面,早在生成式 AI 变革初期就已参与并与 OpenAI 、微 软合作。 2023 年 3 月,英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台,其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡, 以支持 ChatGPT 胜宏科技、东山精密、鹏鼎控股; AI 终端: 晶晨股份、瑞芯微;先进封装: 长电科技、通富微电、芯原股份;存储:深科技、江波龙、佰维存储、 兆易创新。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 l 构建加速计算平台、完善“三芯片”产品布局,重点发力 AI 及数据中心领域。 复盘英伟达的 AI 发展之 路 目录 01 GPU 与人工智能 02 英伟达 的 A I 发展之 路10 积分 | 30 页 | 1.27 MB | 5 月前3
电子AI+系列专题:DeepSeek重塑开源大模型生态,AI应用爆发持续推升算力需求浪潮, 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型,截至 24 年 7 月,全球 AI 大模型数量约 1328 个 ( 其中美国位居第一位,占比 44% ;中国位居第二位,占比 36%) ,模型的 迭代加速、 竞争加剧。同时, AI 模型向多模态全方位转变, AI 应用百花齐放,企业主动拥抱 AI 应用市场。因此,模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及 AI 应用需求推动 全球算力爆发式增长。在英伟达 2 月 1 日,华 为云 官方发布消息,硅基流动和华为云团队联合首发并上线基于华为云 昇腾云 服务的 DeepSeekR1/V3 推理服务。该服务具备以下特点: 1 ) 得益于自研推 理加速引擎加持,硅基流动和华为云昇腾云服务支持部署 的 DeepSeek 模型 可获得持平全球高端 GPU 部署模型的效果。 2 )提供 稳定的、生产级服务能 力,让模型能够在⼤规模生产环境中稳定运行,并 而言,由于跨节点专家并行引入的通信开销导 致 计算与通信的比例接近 1:1 ,因此提出 DualPipe (双向管道并行)算法,采用一种新的双向流水线方法,在独立的前向和后向处理块中实现了计算与通信的重 叠,从 而加速模型的训练过程并降低了气泡效应。为了确保 DualPipe 的性能最优,定制设计了高效的跨节点全对全通信核心,包括优化的调度和组合策略,减少 用于通信 的流式多处理器( SMs )资源占用,并通过调优10 积分 | 38 页 | 1.95 MB | 5 月前3
新华网&腾讯云:2025年国产数字化升级标杆实践报告29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 国产数字化升级标杆实践报告 03 - 引言 当前,全球数字经济加速演进,人工智能技术日新月异,筑牢安全可 靠、自主创新的数字底座已成为推动产业数智化升级的必由之路。信 息技术融合创新(以下简称“融合创新”)通过突破关键核心技术、 赋能传统行业转型,正成为千行百业高质量发展的重要引擎。 统、大数据平台等基础软件不断开拓创新,构建完整的国产生态链, 为数字经济提供安全可靠的基础软件支撑。在产业落地方面,融合创 新正从党政、金融等典型领域,向电力、交通、医疗等各大关键行业 以及其他领域加速渗透,涌现出一批成功实践,并正在进入规模化复 制阶段。 本报告精选了18个典型的融合创新实践案例,涵盖政务、金融、电 力、交通、医疗、传媒等行业。通过这些标杆实践的解读,可以洞 见各行业推动 工智能的稳健发展必须 依托自主创新的产业链与健康可持续的生态体系。正因如此,国产数字化升级越来越成为智能化发展的基石,并致力于为人工智能产 业营造更可靠的支撑。与此同时,融合创新相关产业链也正在加速人工智能全产业链的成熟与升级,协同推进AI技术创新与商业化应 用进程。 实践也证明,国产数字化升级与智能化深度融合已经在多个领域落地。以深圳市为例,在推进数字政府建设过程中,在政务信息化中 引20 积分 | 45 页 | 20.65 MB | 1 天前3
全球数智化指数(GDII)2025开启能源行业数智化研究新篇章 能源是经济社会发展的基石。人类利用能量的方式 从“被动获取”到“主动创造”、从“高碳依赖” 到“清洁多元”持续升级,其形态的每一次迭代均 深刻推动生产关系变革。当前,全球正加速从化 石能源向清洁能源转型,这一进程不仅是应对气 候变化的关键举措,更成为重塑国际竞争格局的 核心变量。无论是工业生产的流水线,还是日常生 活的照明与交通,能源的高效利用与技术创新,都 直 的能源体系,已成为各国实现能源高质量发展的核 心议题。 人工智能作为引领未来的战略性技术,正深度融入 能源转型进程,成为构建新型能源体系的关键力 量。以电力行业为例,新一代 AI 技术(如大模型) 与电力系统加速融合,依托大数据分析与机器学习 算法,可显著提升可再生能源发电预测精度、优化 需求侧灵活性资源调度、实现电网故障智能预警与 诊断,全方位增强电网运行的安全性与效率。 然而,电力数智化转型并非一蹴而就。当前各国发 :各组织进行战略对标,推动人 工智能平台、治理框架和数据管道的整合与建 设。该阶段的特征是从临时性测试转向规模化 人工智能整合。企业着手设计统一的系统,将 人工智能融入核心运营。 » 第三阶段 :加速期(2027 年及以后)——人工 智能驱动业务发展 :人工智能将成为许多企业 DNA 中不可或缺的一部分。通过建立统一的治 理、面向人工智能的数据以及专项基础设施, 实现端到端集成。从人工智能加持的工作流程10 积分 | 142 页 | 10.11 MB | 1 天前3
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