● 15:00-15:30 Al在金融领域的全球实践及智能体经济前景 葛正琦-万得集团副总裁&集团首席战略官、万得国际总裁 海道 : 2026年度 发路 11月4日下午 北京 · 中国大饭店-会议大厅 议程安排 ● 13:30-14:00 从AI浪潮到企业智变 张 倩-天际科技投资 创始人 指 费 宗 ● 14:00-14:30 沐曦国产算力赋能AI生态 孙国梁-沐曦集成电路 首席产品官&高级副总裁 ● 14:30-15:00 通用人工智能之路与大模型建设新范式 闻剑辉-智谱副总裁 ● 15:30-16:00 数字化筑基,AI释潜能 -- 企业级应用自主创新AI升级路径探讨 刘福东-汉得信息 董秘 *参会请联系您的国泰海通对口销售报名 研究运营组制作 更多国泰海通研究和服务 亦可联系对口销售获取 重要提醒 本订阅号所载内容仅面向国泰海通证券研究服务签约客户。因本资料暂时无法设置访问限制，根据《证 券期货投资者适当性管理办法》的要求，若您并非国泰海通证券研究服务签约客户，为保证服务质量、 控制投资风险，还请取消关注，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。我们对由此给您造成的 不便表示诚挚歉意，非常感谢您的理 ...

人工智能发展趋势 - 基础大模型迭代速度加快，多模态模型理解能力整体提升90%，TOP1模型迭代周期从去年的几个月缩短至几周[4] - 软硬件深度协同、高效融合成为大模型研发新范式，极致的软硬协同是支撑大模型快速迭代的关键[1][4] - 智能体成为大模型应用的主要形态，正在加速形成智能体经济[1][5] - 开源模型发展激活公有云、一体机等AI市场，极大降低了大模型落地应用门槛[5] 模型能力增强方向 - 语言基础超级模型深度集成多种能力，模型推理能力成为重要指标，通过路由融合和Agentic RL技术提升效率与场景表现[7] - 多模态大模型深度融合理解和生成能力，原生多模态架构逐渐成熟[7] - 世界模型加速构建数据生成、动作解释等四类核心能力，未来通用世界模型将成为AI通向AGI的关键基石[9][10] - 具身智能以突破具身图灵测试为目标，通过数据-模型-本体联合设计实现生物级感觉运动能力[10] 智能体技术发展 - 智能体是数字员工的初级形态，能自主完成复杂任务且性能优于单一模型，但能力仍有很大提升空间[2][7] - 推动互联互通和长难任务处理是当前智能体技术创新的主旋律，智能体完成任务的长度大约每7个月翻一番[2][14] - 通信协议如MCP、A2A成为智能体与外界交互的桥梁，可降低系统集成复杂性并解决数据孤岛问题[14] - 未来智能体将能独立完成需人类数天或数周的任务，加速开启智能原生应用时代[14] 人工智能行业应用 - 人工智能赋能行业遵循从数字化水平较好领域率先突破再逐步扩散的规律，率先在互联网等数字原生领域规模化应用[15] - 人工智能正逐步向金融、医疗、交通等数字化程度较高的行业渗透，并在自动驾驶等领域实现新突破[16] - 行业渗透深度存在差异是客观现实，受数字化转型基础、资源供给能力等因素影响[2][16] - 推进行业应用需关注行业水平与转型路线、技术能力与实际需求两个方面的协调统一，坚持市场驱动并因业施策[2][16] 未来技术路径展望 - 未来可能看到强化学习等机器学习技术取得重大突破，世界模型技术路径逐步清晰[12] - 可能出现效率更高、性能更好或可信水平更高的非Transformer新模型架构[13] - 光计算、类脑计算、量子计算等新兴计算技术一旦投入实用，将带来人工智能技术体系的重构[13]

人工智能发展阶段转变 - 人工智能正从大模型阶段迈入智能体新阶段 [1] - 大模型领域三大突破共同推动智能体诞生：推理能力提升、开源免费生态成熟、推理算力成本骤降 [1] 智能体的核心特征与能力 - 智能体具备自主规划、持续记忆、使用工具、分工协作四大类人特征 [2] - 智能体核心能力是通过强化学习与任务规划进行“慢思考”，将目标拆解为可执行路径并在试错中完成任务闭环 [2] - 智能体可跳出问答交互局限，主动调用专业工具、保存工作记忆，并与其他智能体协同交付完整成果 [2] 智能体带来的影响与机遇 - 智能体发展前景比软件大十倍，将催生全新的“智能体经济” [2] - 智能体将让个人成为“超级个体”，每个人可拥有数十个智能体组成的“赛博助理团”7×24小时处理各类任务 [2] - 企业将转型为“超级组织”，美国初创公司仅数十人却能创造千人团队效益的秘密在于智能体高效工作 [2] 企业AI转型方法论框架 - 转变认知：把智能体当“人”来用，明确角色定位 [2] - 小切口切入：优先选择流程明确、人力密集的岗位进行试点 [3] - 构建“虚拟团队”：通过多智能体分工协作处理复杂任务 [4] - 业务专家主导：由懂业务的骨干设计流程，AI团队提供技术支持 [5] - 坚持“人在回路”：关键决策保留人类监督，确保可控可管 [6] 未来竞争力与人才培养 - 未来竞争力在于能否“领导”智能体团队，AI不会淘汰人，但会淘汰不会使用AI的人 [6] - 建议高校开设“自然语言编程”等课程，培养具备AI协作能力的复合型管理人才 [6]

产品发布核心 - 谷歌云于10月10日发布企业级AI解决方案Gemini Enterprise（Gemini企业版），旨在成为“工作场所AI的新入口”[1] - 该产品定位为一个全面、安全且集成的平台，超越简单的聊天机器人，致力于将AI智能、企业数据、业务流程和员工无缝连接起来[1][12] - 谷歌CEO表示，谷歌云年化收益已突破500亿美元，大部分增长由AI驱动，超过65%的云客户正在使用其AI产品[1][8] 平台架构与核心组件 - Gemini企业版被定义为一个统一了六大核心组件的端到端平台，而非孤立应用[2][15] - 平台核心是谷歌最先进的Gemini系列模型，其中Gemini 2.5 Pro在行业基准测试中已领先超过六个月[2][11] - 工作台（Workbench）支持“无代码”方式构建和编排AI Agent，使业务人员可像开发者一样创建智能体[2][16] - 平台包含一套预构建的专业Agent，如深度研究、数据洞察和编码助手，开箱即用[2][16] - 平台能安全连接到企业几乎所有的数据源，并学习员工的个人工作习惯，提供个性化回答[2][17] - 平台提供集中的可视化管理、审计和安全控制，并已满足许多国家的主权要求和行业合规标准[2][17] - 平台包含一个汇集了海量合作伙伴构建的Agent的市场[2][18] 产品价值与客户案例 - 现场演示案例显示，营销经理通过其创建的Agent，在几分钟内完成了传统模式需数周、跨部门的万圣节营销活动策划[3][20] - 该营销Agent协调了市场研究、库存管理、内部沟通和媒体生成四个专业代理，实现了工作流的端到端自动化[3][21] - HCA Healthcare预计其由Gemini驱动的解决方案每年可为护士节省数百万小时[13][32] - Best Buy已改造其客户服务，使自主改期交付的客户数量增长了200%，并在特定话题上多解决30%的问题[13][32] - 在谷歌内部，近一半的新代码由AI生成[13] - Klarna借助Gemini等工具打造个性化搭配手册，使订单量增长超过50%[43] 技术战略与竞争优势 - 谷歌的底气来自于由四个紧密集成的层次构成的“全栈AI”战略[4] - 基础设施层包括比上一代性能提升10倍的最新TPU，是全球数十亿用户服务的算力基石[4][9] - 研究层由谷歌搜索和DeepMind世界一流的研究团队构成，持续在前沿领域驱动创新[4][10] - 模型层以Gemini为首的行业领先基础模型矩阵，目前已有超过1300万开发者在使用谷歌的生成模型进行构建[4][11] - 产品与平台层将AI能力大规模落地，如Search中的AI概览月处理标记已超过万亿[4][11] - 谷歌强调其提供的是完整的、为AI优化的平台，而非让企业自行组装的模型和工具包[4][18] 生态系统与行业合作 - “开放”与“生态”是发布会的核心关键词，谷歌正与Box、ServiceNow、Workday等合作伙伴深化产品整合[5][49] - 谷歌正在推动建立“智能体经济”，并制定了A2A开放标准用于规范智能体之间的通信[5][41] - 谷歌与Visa、PayPal等上百家机构共同开发了“代理支付协议 (AP2)”，为智能体的安全交易和支付奠定基础[5][41][42] - 谷歌公布人才培养计划，通过Google Skills平台提供免费培训，并启动“GEAR”计划，目标在一年内赋能100万名新开发者[5][50] - 对于复杂需求，谷歌专门组建了由顶级AI工程师构成的“Delta”精英团队提供深度技术支持[5][50] - 谷歌宣布成为LA28奥运会与残奥会的官方云合作伙伴，将利用其平台和技术提升赛事体验[46][47]

（原标题：李开复： AI落地企业，智能体是CEO最需关注的核心技术） Gartner曾在报告中预测，到2028年，33%的企业级软件应用将整合AI Agent，届时，15%的日常工作任 务决策可实现完全自主化。 李开复表示，AI Agent浪潮是中国产业升级、实现数智化转型必须抓住的机遇，将深刻改变组织的工作 方式和组织形态，成为推动下一轮商业智能变革的核心引擎。 （零一万物CEO李开复、联创沈鹏飞接受记者采访 董静怡/摄） 从"降本"到"增效" Agent已经不是一个新的概念，多家大厂和创业公司纷纷布局，但市场对于其实际应用效果一直有疑 虑。 "AI Agent如果只能做到降本，那企业客户的付费意愿其实还是偏低的。"零一万物联合创始人沈鹏飞向 21世纪经济报道记者表示，企业更为关注的是其能否真正带来"增量"价值。 而如今，Agent技术在经历重要演进。 21世纪经济报道记者 董静怡 上海报道 海内外科技企业Agent产品持续涌现，行业对于AI Agent在技术架构和产品形态层面正在逐步成型， 2025年正在成为的"AI Agent元年"。 "超级智能的AI和Agent将无处不在，我们相信它将带来有史以来最大 ...

2025年，围绕人工智能的主流叙事正在发生一场深刻转向：以大模型为基础能力、Agent（智能体）为交互核心的新范式，开始加速向各个行业渗透。技术 能力的暴发式增长 ，也在倒逼商业逻辑、组织形态和投资策略的全面重构。 9月17日，由《财经天下》发起，携手《人物》《每日人物》共同举办的"2025异想大会"在北京举行。大会以"X狂想曲"为主题，邀请来自学界、投资界、产 业界等科技领域的多名专家、企业家，共同探索AI行业前沿技术，热议行业发展趋势。 大会致辞环节，博雅天下传播机构董事长、创始人荣波表示，我们正处在一个千行百业被人工智能加速迭代的阶段。那些曾经只存在于人们想象中的场景， 正借助人工智能的力量成为现实。现在，人工智能不再只是技术的代名词，它已经成为国际竞争的战略核心。它如同一场新的"工业革命"，正在重新定义所 有产业。 ▲博雅天下传播机构董事长、创始人荣波 "技术突破与产业落地正在中国大地发生同频共振。无数怀揣梦想的创业者，正将技术转化为商业现实和生活的便利。"荣波说，大模型在金融、医疗、制 造、智慧城市等领域的深度嵌入，催生了大量智能化升级需求，生成式AI应用的暴发式增长，又反过来推动了对高性能算力和先 ...

协议概述 - 谷歌与Coinbase联合发布开放支付协议AP2 旨在使AI智能体能够自主安全地进行支付 [1][2] - 协议解决AI代理支付中的三大核心挑战：授权验证 意图真实性确认和问责机制界定 [4][7] - 超过60家支付和科技公司参与推动 包括万事达 PayPal 美国运通等行业领导者 [7][17] 技术机制 - 引入"授权指令"(Mandate)概念 作为加密签名的数字合同 记录用户指令细节如商品类型 价格上限和触发条件 [8] - 支持两种场景流程：人在场时需实时签署"购物车授权指令" 人不在场时可预签"意图授权指令"实现全自动购买 [12][13] - 通过x402支付轨道整合稳定币支付 使AI智能体具备加密钱包地址 支持小额高频微支付场景 [14][15] 生态合作 - 合作方覆盖支付巨头(万事达 美国运通) 技术服务商(Salesforce ServiceNow)和区块链机构(以太坊基金会 MetaMask) [17] - 协议设计兼容信用卡与加密货币支付 避免技术碎片化 为全球智能商务提供互操作基础 [21] 应用前景 - 当前支持实物商品和常规服务 医疗教育等复杂资质领域尚未接入 [22] - 欧盟将协议纳入高风险AI类别 要求交易记录保存至少10年并配备实时监管接口 [22] - 推动智能体经济发展 未来可实现AI代理全流程自主购物与服务采购 形成机器驱动的微服务市场 [23]

行业趋势 - 人工智能正在进入"智能体群"时代，并推动各行业"技术平权" [1] - 金融AI正从"秘书级"信息归纳迈向"专家级"决策辅助 [1] - 数量庞大的智能体之间彼此交互、执行任务、交换数据将构成"智能体经济" [1] - Agent（智能体）将重塑企业流程，"超级个体+agent"会带来巨大的结构性变革 [1] 技术路径 - 依赖单一超大型大语言模型的技术路径在金融领域暴露出难以调和的内在矛盾 [1] - AgentBull提出了"多智能体交互框架"作为破局路径 [1] - 该框架构建一个由各领域顶尖"专家"组成的协同作战团队，而非打造一个"通才" [1] 产品方案 - AgentBull将复杂的投研任务拆解，由数据抓取、产业链逻辑、量化分析与风险预警等多个专精智能体协作完成 [1] - 该产品标志着金融投研的"技术平权"正在逐步落地 [1]

人工智能发展趋势 - 人工智能正进入以持续学习为核心的"经验时代" 需要智能体与世界直接交互生成新数据源[2] - 人类数据红利逼近极限 现有方法不能生成新知识且不适合持续学习[2] - 人工智能是宇宙演化的必然下一步 将来自去中心化协作[2] 产业规模化发展 - 大模型"规模定律"仍然有效 智能体与经济结构转型将深刻重塑社会[3] - 人类进入"智能体群"时代 数量庞大的智能体彼此交互执行任务构成"智能体经济"[3] - 模型和GPU算力成为未来组织核心资产 企业需要扩大算力使模型更强大数据更丰富[3] 能源需求与解决方案 - 人工智能用电量目前占地球1.5% 预计将增长至20%以上 产生巨大能源缺口[4] - 核聚变是满足AI能源需求的解决之道 1克核聚变燃料释放能量相当于8吨石油[4] - 核聚变领域处于商业化落地黎明前夕 AI技术助力解决技术难点[4] 技术变革影响 - Agent将重塑企业流程 "超级个体+agent"带来巨大结构性变革[3] - 核聚变实现将带来能源革命并引发工业革命 是迈向更高阶文明的关键一步[4] - 资本积极布局核聚变赛道 视为终极能源解决方案[4]

AI发展范式转变 - 人工智能正从数据驱动向体验驱动范式转变 图灵奖得主理查德·萨顿提出"经验时代"概念 标志着AI进入新阶段[2] - 规模定律仍主导AI发展轨迹 大模型"规模定律"持续有效 推理模型塑造"推理规模定律"新曲线[4] - 2025年美国主要科技公司AI相关资本开支预计超3000亿美元 AI数据中心产业链经历大规模建设热潮[4] 智能体经济与开放生态 - 人类进入"智能体群"时代 数量庞大的智能体间交互执行任务 构成全新"智能体经济"[4] - 开放资源成为AI竞争关键变量 从代码开放扩展到数据与计算资源开放 开源成为行业前进不可或缺环节[4][7] - 阿里云创始人王坚强调 人工智能时代开源已不仅是代码开放 更是数据和计算资源的开放[7] 能源需求与技术瓶颈 - AI当前用电量占全球1.5% 根据人脑能耗类比 最终可能达到全球总电量20%以上 将产生巨大能源缺口[5] - 技术落地存在巨大鸿沟 具身智能面临高质量数据短缺和模型算法挑战 多模态数据融合与模态对齐仍是难点[6] - 核聚变被视作终极解决方案 1克核聚变燃料释放能量相当于8吨石油 可通过AI自主探索聚变堆设计[8] 伦理治理与组织变革 - 人工智能触及社会中枢神经系统 数字官僚体系扩张将决定权移交算法 需建立全球协作和自我修正机制[6][10] - AI时代企业需要新型管理模式 人员规模扩大会降低协作效率 需探索更高效的组织管理方式[6] - 历史学家赫拉利强调 任何重塑社会的系统不应"先上线再治理" 需保证快速而安全地运转[8] 前沿应用与未来展望 - 太空计算开启AI新前沿 之江实验室首次将12颗卫星同时发射 实现太空部署8B AI模型 卫星间完整互通互联[8] - 强化学习带领进入经验时代 但需持续学习和元学习技术释放全部潜力 "经验"指观察、行动和奖励三种信号传递[8] - 创新创业门槛大幅降低 AI工具可实现新创意 小组织爆发力越来越强 荒漠中终会长出参天大树[8]