大会概况与核心主题 - 第六届1024资管科技开发者大会于2025年10月17日在上海临港中心举办，主题为“人工智能+，从产业AI到金融AI” [2] - 大会汇聚了来自政府部门、金融基础设施、银行、保险、公募基金、券商资管、金融科技企业等领域的300余位嘉宾 [2] - 智能投研技术联盟成员机构已从最初的72家增长到333家 [4] AI与资管融合的战略机遇 - 临港新片区将以制度创新、场景开放、生态聚合，深度赋能“AI+资管”融合，打造标杆性金融科技集聚区 [4] - 人工智能技术正以前所未有的广度和深度赋能资产管理行业，推动投研、投顾、交易、风控等环节向智能化跃迁 [5] - 当前正站在新的历史拐点，大模型不再只是大而是专，AI不再只是工具而是生态，资管不再只是配置资金而是配置未来 [4] 大模型技术挑战与解决方案 - 人工智能大模型发展面临五大挑战，包括AI扩展定律与硬件摩尔定律不协调、多智能体协同中的错误叠加、人工智能安全与价值观对齐等 [7] - 提出“联邦师生大模型”解决方案，通过联邦学习实现通用大模型与垂直小模型的协同学习 [7] - AI发展可分为三个阶段，三大建设方向为沉淀高质量垂直领域数据、构建底层技术平台与智能体平台、加强AI安全与伦理治理 [7] AI在产业端的落地实践与投资机会 - AI在卫星设计、智能制造、在轨计算等方面有应用，批量化卫星制造、算力上天、星间激光通信等领域存在投资机会 [10] - 通过量子模型与机器学习结合加速新材料开发，与传统制造业深度合作提升毛利空间是可行共赢路径与投资机会 [10] - 半导体前道量检测设备国产化率不足8%，将AI算法深度融入高端设备可提升操作效率与产线良率，存在较大市场空白 [11] - AI正从语言模型向控制领域延伸，未来可能出现本地部署的“家庭AI管家”，机器人产业将向模块化发展 [11] AI在资管业务环节的应用与挑战 - 证券行业正构建“算力+数据+网络”融合支持体系，通过构建行业可信数据空间降低机构应用大模型的技术复杂度与成本 [14] - AI正推动资管从“信息差”向“模型差”转变，应用落地面临数据治理、异构算力融合、AI工程化与人才结构转型三大挑战 [14] - 大模型核心挑战在于人才，亟需具备好奇心、能主动跨越职责边界的复合型团队，关键在于从大模型能力出发重新设计业务流程 [14] - 东方汇理通过SaaS化资管平台为80家外部客户管理近5万亿欧元资产，AI 1.0阶段已上线20个提升运营效率的应用，2.0阶段将聚焦智能投研与ESG评估 [15] 行业生态与未来发展重点 - 未来将推动AI从“助理”向“协同”乃至“自主”阶段演进 [15] - 必须建立全链条审计机制，确保模型可解释性并满足监管要求 [15] - 协会数智化工作将着力于三个“一致性”：产业AI与金融资管AI技术一致性、资管机构战略与AIAM人才培养一致性、行业“AI+”创新与地域AI生态构建一致性 [16]