突發！阿里發佈：金融大模型發展趨勢深度研究報告！2026
山不讓塵，川不辭盈。2024 年是網際網路進入中國的第 30 個年頭，中國金融行業也走過了金融科技和數位化的 10 個年頭。
科技金融這篇大文章正方興未艾，智能金融隨著大模型日新月異發展突然按下了加速鍵。如果將過去一年大模型的發展比作《三體》中描述的“技術爆炸”，正形象地展現出了 AI 領域前所未有的快速變革。
這種爆炸式增長不僅僅是技術參數的簡單膨脹，更是整個技術生態、商業應用以及社會影響層面深刻變化的綜合體現。在這個發展過程中，我們看到了如浪潮般湧現的新技術核心要素與傳統 IT 發展規律的交織：
●摩爾定律的延伸與挑戰：雖然摩爾定律近年來面臨物理極限挑戰，但通過創新架構（如 GPU、TPU）、分散式運算以及演算法最佳化，讓大模型的發展有機會遵循類似的加速發展軌跡，變革性實現計算效率和模型規模的雙重躍升。
● 安迪 - 比爾定律的演變：在大模型場景下，這一規律體現為模型規模和複雜度的增加，不斷驅動著對更強大算力和儲存的需求，同時也激發了雲端運算的快速發展，以確保基礎設施能跟上 AI 應用的需求步伐。
今年以來，走遍中華大地拜訪過上千家金融機構，我們發現，金融行業並不缺乏大模型應用的場景，但是有限的算力、持續迭代的大模型開源和商業化生態，加上金融行業對資料安全、風險控制、合規性以及精準決策有著極高的要求，使得金融行業的大模型之路進入前所未有的選擇陷阱。
金融行業正處於數位化轉型和採用雲原生技術的關鍵時期，這一過程中，大模型的引入無疑增加了額外的複雜性，但也帶來了前所未有的機遇。
在過去的一年，大模型加持的金融程式碼能力、金融多模態能力、金融資訊閱讀理解能力、金融資訊抽取分類加工能力、金融風險管理能力在金融行為學、金融市場與投資學、零售金融、公司金融、財富資管、大健康、大投研等等各個金融數位化領域都有了星星之火一樣的嘗試。
隨著大模型技術的成熟，從基於資料集的開發轉向基於大規模預訓練模型的應用工程體系，我們可以想像未來大模型通過 API 化與雲原生環境下的金融業務流程與技術架構的深度整合，從而解決一些從前我們不敢想像的融合問題，比如金融模型應用的成本效率與穩定性，金融知識的精準及專業性、金融合格的嚴謹可解釋性等。
不僅如此，雲原生和大模型融合的新範式，非常需要新的大模型應用平台降低從特定領域到廣泛場景到 AI 應用的門檻。
此文拋磚引玉，希望與業內的各位朋友一同探討如何積極擁抱並運用大模型技術，以應對和駕馭不斷變化的市場環境，實現科技金融持續穩定的提質增效和創新發展，攜手開啟金融大模型未來新篇章。
01
大模型發展的趨勢
大模型是數字轉型（DT）時代的產物，標誌著人工智慧技術的一次重大突破，尤其是在自然語言處理（NLP）、圖像識別、推薦系統等領域。這些大模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、Meta的 Llama、Google的Gemini，基於Transformer架構，通過消化海量資料集進行預訓練，獲得了對人類語言、圖像等資料的深入理解和處理能力。
在數字轉型時代，大模型為企業提供了前所未有的機遇，使其能夠通過高效的資料分析和決策，實現業務流程的智能化、最佳化客戶體驗和創新產品服務。從金融行業的智能投顧和欺詐監測，到醫療行業的智能診斷和藥物發現，再到零售行業的個性化推薦，大模型的應用正深刻改變著傳統行業的運作模式和價值鏈。
在《全域資料“觀”》一書中，我們曾斷言：“資料的下一站是智能，資料最終會走向與業務系統的數智融合”，資料消費正在由“人”變成“系統”。
未來資料技術將與雲原生和智能化全面融合，形成“雲數智一體化”服務。
雲原生技術堆疊，為企業帶來了資源彈性、異構算力、容器和微服務等技術手段，為業務創新和系統建設提供了高效、敏捷以及成本低、可擴展的解決方案；
資料中台的興起，讓企業將資料庫裡“不會說話”的表格，轉換成指標、標籤、因子、特徵等資料資產形態，並直接用於分析與業務決策。
現如今，AI 大模型正在以驚人的速度重構各行各業的業務流程與系統產品，一方面雲原生為大模型訓練與推理提供了資源保障，資料中台為大模型應用提供高品質語料和結構化知識；
另一方面在大模型全面“智能湧現”能力的驅動下，將傳統偏零散化的資料能力進一步體系化和智能化，加快 BI+AI 的融合，實現從“洞見”到“決策”，推動企業加速走向“雲數智一體化”的終極形態，最終為客戶帶來更為全新的產品服務體驗。
大模型發展的趨勢
趨勢一：“Cloud+AI” 大模型與雲的結合日益緊密
在資訊技術領域，無疑地，雲端運算和人工智慧（AI）大模型的快速發展正日益成為推動現代社會進步的兩大驅動力。特別是在中國和美國，這兩種技術不僅誕生並蓬勃發展，還持續引領著全球技術革命的浪潮。隨著時間的推移，大模型與雲端運算的結合日益緊密，這種融合在推動著科技界走向新的里程碑。
首先，觀察全球技術發展格局可以發現，中國和美國無疑是雲技術和 AI 大模型誕生與創新的兩大中心。這兩個國家不僅擁有領先的技術研發實力，還具備廣闊的市場應用場景和成熟的產業生態，促進了雲端運算和 AI 大模型技術的飛速發展，並在全球範圍內形成了巨大的影響力。
進一步而言，大模型的迭代進化主要發生在雲端。這是因為雲端運算提供了高度可擴展的計算資源，使得研究人員和開發者能夠在無需自建龐大物理基礎設施的情況下，進行模型的訓練和部署。
雲平台上的彈性資源和高效管理工具為大模型的開發和最佳化提供了理想的環境，極大地加速了 AI 大模型的迭代周期，使得模型能夠更快地進化和最佳化，更好地適應各種複雜的應用需求。
而且，大模型所遵循的規模定律（Scaling Law）規模定律正重塑著算力基礎設施。
隨著模型規模的不斷擴大，其對計算資源的需求也呈指數級增長，這一現象催生了對更高性能、更高效率算力基礎設施的需求。
雲端運算平台通過部署先進的硬體技術、最佳化計算資源分配和加強資料處理能力來應對這一需求，進而推動了算力基礎設施的快速進化。
這種進化不僅滿足了當前大模型對算力的高需求，也為未來 AI 技術的持續創新和應用提供了堅實的支撐。
大模型與雲端運算的緊密結合，不僅體現在中國和美國這兩個技術強國的快速發展上，更在於雲端成為大模型迭代進化的主戰場，以及大模型對算力基礎設施的重新塑形。
這種趨勢預示著，未來科技的進步將在這樣的融合與互動中繼續加速，推動人類社會進入一個全新的智能時代。
趨勢二：“AI Everywhere” 大模型無處不在，成為企業數位化標配
在當今的數位化時代，大模型技術以其強大的資料處理能力和智能化水平，正逐步成為企業數位化轉型的標配。其廣泛的應用不僅僅侷限於傳統的計算中心，更是與小模型、新終端以及資料中台結合，共同構築起一個多元化部署與互聯互通的新生態，極大地深化了對資料資源的挖掘與運用能力。
首先，大模型與小模型的結合體現了模型部署的多元化。大模型因其強大的學習和預測能力，成為許多複雜任務的首選。然而，針對一些對即時性、資源消耗有嚴格要求的場景，小模型以其輕量級、高效率的特性，更為適合。通過將大模型預訓練的強大認知能力與小模型的靈活部署結合，企業能夠更高效、更經濟地解決廣泛的業務問題，實現智能決策和操作的最佳化。
接著，大模型與新終端的結合拓展了模型連結的多元化。隨著物聯網 (IoT) 的蓬勃發展，智能終端遍佈生活的每一個角落。大模型不再侷限於伺服器端的運算，而是通過雲端運算和邊緣計算下沉至各種智能終端，如智慧型手機、智能家居、自動駕駛車輛等。這種變化使得大模型的應用場景得到極大拓展，為使用者帶來更加豐富、便捷、個性化的智能服務。
最後，大模型與資料中台的緊密結合，促進了圖像、音視訊、文字等資料集的多元化。資料中台作為企業資料管理和營運的核心平台，為大模型提供了豐富、高品質的資料支援。通過有效地聚合和整合企業內外的各類資料資源，大模型可以在更加多元化的資料基礎上進行訓練和最佳化，能夠處理和理解更加複雜多變的業務場景，如圖像識別、語音視訊處理、語言應用等，從而極大地提高了企業的業務處理能力和使用者互動體驗。
大模型正逐步滲透到企業數位化建設的各個層面，與小模型、新終端以及資料中台等多元化的元素相結合，進一步拓寬了其應用範圍，提升了處理效率和智能水平。大模型無處不在，已經成為推動企業數位化轉型的關鍵力量。
趨勢三：“AI Native SaaS Rise” 大模型企業級市場崛起，向深度化、產業化、垂直化方向發展
大模型技術的崛起已成為推動企業級市場向深度化、產業化、垂直化方向發展的關鍵動力。企業正越來越傾向於將這一技術作為核心驅動力，深入挖掘其在特定行業中的應用價值和潛力，進而實現智能化升級與業務創新。
首先，大模型在企業級市場中的深度化應用成為一種不可逆轉的趨勢。它們不僅被應用於最佳化傳統的資料處理和分析流程，更在預測分析、個性化服務、自動決策制定等領域中展現出強大的能力。這種深度化應用的背後，是企業對於資料價值認知的提升以及對於操作效率和決策質量改進的需求。
“小切口，大縱深”的發展策略，正加速大模型在特定行業中的垂直化和產業化落地。企業通過聚焦於行業的細分領域，利用大模型深耕特定的痛點和需求，不僅提升瞭解決方案的適配性和有效性，也推動了整個行業的智能化水平。這種策略的實施，充分顯示了大模型在解決複雜行業問題時的獨特優勢，促進了技術與行業深度融合，實現了產業升級。
企業間的開放新形態，特別是在金融領域湧現的新的 Open Banking 模式，為大模型技術的應用開闢了更加廣闊的舞台。Open Banking 帶來的資料共享和 API 開放不僅有利於現有金融服務的增值，還為金融科技創新和跨行業合作打開了大門。這為大模型技術的應用和發展提供了更加廣闊的舞台和應用場景。
大模型技術在企業級市場的崛起，不僅預示著企業對於資料和智能的更深層次應用和挖掘，也引領了向產業化、垂直化方向的戰略發展。
趨勢四：“AI API First” 大模型功能性能力突破性增長
近段時間以來，大模型正在經歷功能性能力的快速增長和重大突破，其中多模態、Agent模式以及 Assistant API 成為了推動這一處理程序的關鍵力量。這些技術革新不僅擴展了大模型在不同領域的應用範圍，還為人機互動和應用開發帶來了新的可能。
多模態技術的出現和成熟拓展了大模型的廣度，讓機器能夠同時處理和理解文字、圖像、音訊等多種類型的資料，實現了對人類溝通方式的更全面理解。這標誌著 AI 從處理單一類型資料向綜合理解不同資料類型的重大進步。多模態大模型在提升資訊獲取的全面性和精準性方面展示了巨大潛力，極大地豐富了 AI 在自動化內容創作、跨媒體資訊檢索、以及增強現實等方面的應用場景。
Agent 模式的崛起，成為人類與 AI 協作的一種重要方式。在這種模式下，AI 可以作為一個個體（agent），擁有自我學習和自主決策的能力，在特定的環境中根據既定的目標執行任務。這不僅表明了 AI 的工作模式正變得更加智能化和個性化，也為人類提供了強大的助手，從簡單的資料分析到複雜的決策制定，AI Agent 能夠有效地輔助人類完成各種任務，推動人機協作進入新的階段。
Assistant API 的推出，為開發者提供了全新的能力，大幅降低了開發門檻。通過簡單的API 呼叫，開發者可以輕鬆地將大模型的強大功能整合到自己的應用或服務中，無需深入瞭解模型內部的複雜機理，即可搭建出智能化程度高、使用者體驗好的應用產品。這種開放的、低門檻的開發方式，不僅加速了創新應用的推出，也讓更多企業和個人能夠享受到 AI 技術帶來的紅利。
趨勢五：“AI Cyber Security” 大模型更重視隱私和資料安全
隨著大模型的廣泛應用，對隱私和資料安全的重視程度日益增強。企業和研究機構正在通過實施一系列措施，來加強對使用者資料的保護，確保資訊安全和隱私被妥善處理。這些措施的核心在於建構一個有效、可靠的資料管理及隱私防護框架，確保大模型安全評估體系的全面性，並解決 AI 工作的可解釋性問題。
有效的資料分類分級制度成為奠定資料管理及隱私防護框架的基礎。通過對資料進行系統的分類和分級，明確不同類別資料的處理要求和安全標準，可以更加有針對性地制定保護措施。
這種方法不僅有助於提升資料處理的效率和精準度，也有利於識別和保護那些最敏感和價值最高的資料，從而有效減少資料洩露和濫用的風險。
建構一套全面的安全評估體系對於大模型體系至關重要。
這套體系應涵蓋大模型訓練、部署、應用生命周期的各個階段，從資料的收集、儲存、使用到銷毀等，每個環節都應進行嚴格的安全審查和評估。通過定期進行安全審計、漏洞掃描和風險評估等活動，可以及時發現和修復安全漏洞，強化系統的安全防護能力，減輕外部攻擊和內部洩露的風險。
隨著大模型應用到越來越多的場景，其工作的可解釋性問題越來越受到重視。大模型，特別是 transformer 的架構被認為是“黑盒”，難以解釋其決策邏輯和過程。
增強 AI 工作的可解釋性不僅有助於建立使用者對 AI 決策的信任，也是確保模型公平、無偏見的關鍵。通過開發和應用新的解釋性技術和方法，讓 AI 的決策過程更加透明，可以有效提升模型的公正性和安全性，減少錯誤決策和偏差帶來的風險。 (AI雲原生智能算力架構)