50% 60% 70% 80% 90% 100% 2024 2025 2026 2027 2028 推理 训练 训练 推理 预训练 二次训练 全参微调 局部微调 ToC推理 ToB中心 ToB边缘 业务 主体 大型互联网 运营商 大模型公司 行业头部企 业 大中型企业 大中小企业 大型互联网 大型企业 分支/ 中小企 算力 需求 超大规模 大规模 较小规模 小规模 超大规模

，东吴证券研究 图表：券商与通用 AI 大模型合作梳 理 智能投顾 客户服务 图表： AI 大模型与券商结 合 决策优化 风控增强 AI 大 模 型 ToB 端 ToC 端 AI 终端辅助人力 ，后台部门更加高效。合规风控、人力资源、战略支持等岗位对基础工作投入人力成本较大 ，例如文件审核、流程处理、 会议纪要、资料润色等。券商引入 AI 金融系统后将在一定程度上提高基础工作的效率

更注重模型基础算法和通用能力建设，中国则聚焦技术与具体场景的结合，进行快速的 商业化验证和优化。同时，基于两国的技术和经济文化基础，垂类大模型发展侧重点不 同。例如，AI Agent正成为美国企业提升效率的关键工具，而中国ToB端AIGC产品主要在 财务、人力、营销等业务场景落地；教育领域，中国更注重模型的应试导向，美国则强 调个性化学习；广告营销、视频生成等细分场景也存在结构性分化。2025年，中国开源 模型的全球