报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 报告聚焦中国金融大模型行业，分析金融机构评估供应商的全链路整合能力，介绍阿里云、百度智能云、华为云、科大讯飞、火山引擎等代表性企业在金融大模型领域的核心竞争力、服务框架及优势 [8][13][18][23][26][27] 根据相关目录分别进行总结 名词解释 - 金融大模型指应用于金融领域的大型语言模型，基于机器学习和人工智能技术，能识别和预测市场趋势，提高金融决策精度和效率 [3] - 金融级AI原生指专为满足金融行业严格需求设计和优化的AI系统 [3] - 生成式AI关注学习输入数据分布规律并生成新数据，用于图像、文本生成等领域 [3] - 判别式AI通过分析输入输出关系进行分类或回归，用于推荐系统、风险控制等任务 [3] - RAG是结合信息检索与生成技术的系统，用于复杂查询和生成任务 [3] - 大模型规模定律描述大模型参数数量与性能提升的关系 [3] - 低延时与高并发是大模型处理实时任务和高并发场景的关键能力 [3] - 模型微调是在预训练模型基础上用特定领域数据调整模型 [3] - 云原生架构通过容器化、微服务等技术实现资源弹性和高效管理 [3] - 金融云专属VPC模式将大模型应用和知识库部署在金融云客户专属虚拟私有云中 [3] 企业选择 - 金融大模型部署中，供应商需具备全链路整合能力，保障稳定性和安全性 [8] - 金融机构评估供应商全链路整合能力包括考察标准化上层应用与行业解决方案、大模型应用深度定制化服务、平台层的学习与机器学习框架、自有平台支持算法与模型库、应用开发平台与工具链、基础硬件与云服务、分布式与冗余设计等方面 [9] 代表性企业分析 阿里云 - 核心竞争力体现在强大技术平台、深厚AI能力、全面解决方案和严格数据安全与合规保障，通过产品标准化和灵活部署模式满足不同规模金融机构需求 [13] - 技术平台通过“飞天”云计算平台提供高性能计算资源，结合分布式计算框架支持复杂金融大模型训练和推理 [15] - 提供标准化和定制化解决方案，注重数据安全与合规，有专业团队提供技术支持和服务 [16] - 优势包括全栈技术整合、Cloud+AI深度融合、产品标准化 [17] 百度智能云 - 凭借千帆大模型开发与服务平台和“百舸”异构算力平台，为金融机构提供定制化模型构建能力和高效算力管理，降低技术成本，推动业务创新和风险管理提升 [18] - 千帆平台支持金融机构利用私域数据构建定制化金融大模型，提供丰富工具和灵活部署选项，实时监控和优化模型性能 [18] - “百舸”异构算力平台统一管理和优化不同厂商AI芯片，采用潮汐混部等技术提高计算效能，降低算力成本 [19] - 优势包括一站式企业级大模型平台、行业深耕的定制化解决方案、高效的算力管理和成本控制 [20][21] 华为云 - 通过卓越的软硬一体化解决方案，结合昇腾AI处理器与鲲鹏服务器，为金融机构提供高效稳定计算能力，满足复杂模型训练与数据处理需求 [23] - 利用自研昇腾AI芯片提供强大计算能力，全栈技术方案支持灵活云部署，软硬一体化解决方案实现资源使用最大化效率 [24] - 凭借在金融行业的深厚积累与广泛合作，提供定制化金融大模型解决方案，推动技术创新与业务场景融合 [24] 科大讯飞 - 凭借自主可控的技术平台和深度结合行业应用的能力，提供高效、安全解决方案，推动AI技术在金融行业广泛落地 [26] - 技术研发实力强大，拥有自建AI数据中心，实现百亿参数大模型推理效率显著提升，构建全国产化训练和推理平台，优化国产算力 [26] - 金融大模型应用场景广泛，包括智能投顾、风险管理、客户服务等 [26] - 持续投入研发资源，推动金融大模型迭代升级，优化模型算法，提升准确性 [26] 火山引擎 - 金融大模型通过深度融合“模型 - 应用 - 数据”飞轮机制，推动技术与实际业务场景结合，提供高效且定制化解决方案，满足不同金融机构多样化需求 [27] - 构建“以模型 - 应用 - 数据为核心、算力为支撑”的大模型飞轮机制，与金融机构合作在多个金融领域应用场景取得显著成效 [28] - 具备强大技术支持和灵活服务体系，提供先进算力支持和定制化模型服务，采用“1 + 1 + N”模型生态策略 [28] 业务合作 - 提供定制报告/词条、定制白皮书、市场地位确认、行研训练营、会员账号、招股书引用等业务 [31]