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AI现在我们的生活场景中，真可谓无处不在。它能帮你导航引路、打折领券、中英互译，那么，说到投资选股层面，目前市面上AI模型的威力，究竟如何呢？近期国际三方机构Nof1发起的“Alpha Arena”AI投资竞赛终局数据，就为全球AI模型的投资能力，提供了最直观的实力佐证。

一、竞赛实证：国产模型霸榜全球投资比拼​

这场历时17天的实盘对决中，全球6款顶尖大模型各持1万美元初始资金参与的自主决策交易中，结果呈现出显著的“中强美弱”格局：阿里千问Qwen以22.32%的收益率，勇夺桂冠，而DeepSeek紧随其后，位居亚军，这两款国产模型同时也是唯一实现正收益的参赛者。而GPT-5、Gemini2.5Pro等四款美国顶尖模型，同期投资成绩可以用“惨不忍睹”来形容，不但投资全部亏损，其中GPT-5的亏损幅度更是超60%，在同类模型中处于垫底位置。​

回溯赛事进程，国产模型的领先优势并非偶然。截至10月30日赛程中期，Deep Seek的投资回报率已达64.61%，历史最高收益率更是突破130%，远超同期Qwen23.63%的收益水平，而GPT与Gemini彼时已亏掉六成本金，剩余资金不足4000美元。这种差距在美股市场的平行测试中，得到进一步验证。如在香港大学AI-Trader项目的美股投资比拼中，Deep Seek依旧稳居第一，展现出跨市场的适应能力。​

值得关注的是，不同模型的“投资性格”差异是导致结果分化的关键。从100笔可回溯交易来看，Qwen采用“重仓猛干”策略，以高杠杆聚焦1-2类产品，历经市场震荡后，实现可观盈利；而DeepSeek则主打“分散稳健”路线，通过低杠杆多币种持仓控制风险，二者虽策略迥异，但均体现出成熟的投资决策逻辑。反观美国模型，Gemini呈现“高频投机”特征，交易次数突破100次，最短持仓仅1分钟，亏7美元即止损；GPT完成83笔交易，却有十余笔盈利，且收益微薄，完全印证了“快进快出终亏损”的投资铁律。​

二、优势解码：从技术积淀到生态支撑的三重逻辑​

国产AI模型在投资领域的突破性表现，绝非单点技术优势的偶然爆发，而是源于数据训练、产业协同与政策支撑的系统性赋能，构成了“技术-产业-政策”三位一体的竞争力矩阵。​

（一）训练场景的“金融基因”赋能 ​

模型性能差异的核心在于训练数据与场景适配的精准度。DeepSeek的亮眼表现与其“金融原生家庭”密不可分。其母公司幻方，本身作为深耕AI量化交易的头部机构，为模型注入了海量真实交易数据与实战经验。这种“产业级训练”模式使模型摆脱了纯理论推演的局限，能够精准捕捉市场非线性信号。瑞士百达资管量化投资主管就指出，AI量化已进入2.0时代，传统量化仅依赖价值、动量等少量因子，而先进AI模型可识别数百个高频信号并挖掘数据关联，这正是国产模型的核心优势所在。​

这一优势有效弥补了国产模型在传统金融测评中的短板，某权威AI测评平台数据显示，包括国产模型在内的全球大模型在金融领域的理论准确率普遍偏低，且国产模型曾排名垫底，但实盘表现却颠覆了这一认知。这种“卷面分”与“实战分”的反差，恰恰说明国产模型的训练更贴近真实投资场景，实现了从“理论理解”到“决策落地”的关键跨越。​

（二）算力基础设施的“自主可控”支撑​

AI投资能力的背后，是算力基础设施的硬核支撑。重要会议已经将人工智能提升至国家战略核心层级，明确提出“聚力开发高端算力芯片与新模型算法”，为国产算力产业发展划定航向。当前国内更是形成了从芯片到服务器的完整算力产业链，为模型运行提供了稳定可靠的硬件基础。​

在核心硬件领域，国产企业则实现了从“跟跑”到“并跑”的突破。寒武纪2025年前三季度营收同比暴增2386.38%，在英伟达H20国内销售遇冷背景下，成功实现国产替代。服务器端，浪潮信息以超50%的国内市场份额连续5年稳居第一，2025年与阿里签订3年280亿元大单，将供应15万台AI服务器；中科曙光AI服务器出货量同比增长120%，全球排名升至第三。这种算力自主化能力，确保了国产模型在数据处理速度、交易决策响应等关键环节，早就不必受制于人。​

（三）政策引导的“生态协同”效应​

加之“十五五”规划提出的“人工智能+”行动，正推动AI技术与金融领域深度融合，形成政策引导下的创新生态。科技部与工信部等七部门联合印发的实施方案，明确支持算力与金融、制造等产业的融合应用，为AI投资模型的研发与落地提供了政策保障。截至2024年底，我国AI企业总数已超4500家，形成了从基础研究到应用落地的完整创新链条，为模型迭代提供了丰富的产业土壤。

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政策引导更催生了“算力-数据-应用”的协同创新模式，像工业富联作为英伟达GB200核心代工厂，正在推进CPO新一代ASIC及1.6T交换机研发，适配AI集群算力带宽升级需求，2025年第二季度AI服务器营收同比增长超60%。科大讯飞则通过自然语言处理技术优化金融文本分析能力，2025年第三季度净利润同比增长202.40%，实现盈利质量显著提升。这种产业链各环节的协同发力，构建了国产AI模型发展的独特优势。​

三、价值展望：从模型优势到产业机遇的传导路径​

国产AI模型在投资领域的突破，不仅重构了全球AI投资的竞争格局，更开启了“AI+金融”与算力产业的双重投资机遇，其价值正沿着“模型能力-产业应用-生态升级”的路径持续释放。​

（一）金融科技效率“加速度”​

目前，AI模型对投资行业的改造已进入实质阶段。传统量化投资受限于因子数量与分析维度，难以适应复杂多变的市场环境，而AI模型可通过数百个高频信号的实时分析，实现风险与收益的精准匹配。从应用场景看，目前国产模型已在量化交易、风险定价、智能投顾等领域实现落地。部分券商正借助DeepSeek的风险识别能力优化信用评级模型，将违约预警准确率提升30%；还有基金公司通过Qwen的市场情绪分析模块，使组合调仓效率提高40%。​

监管层面的审慎引导，也在不断为行业发展保驾护航。中国人民银行明确持续打击数字货币炒作的同时，动态跟踪境外稳定币发展，这种“疏堵结合”的监管思路，为合规AI投资应用预留了发展空间。未来随着“人工智能+金融”试点政策的落地，国产模型有望在财富管理、资产管理等领域形成规模化应用，推动金融行业向“精准化、高效化、低风险”转型。​

（二）算力产业链的“价值重估”机遇​

AI投资模型的性能突破，直接拉动了上游算力基础设施的需求爆发，形成“应用牵引技术，技术反哺应用”的良性循环。从产业景气度看，算力板块已呈现出业绩与订单双高增长的特征。相关上市公司中，浪潮信息预计2025年营收达1800-2050亿元，同比增长50%-70%；工业富联800G交换机营收达2024全年的3倍，算力硬件制造业务持续高增。这种增长绝非短期脉冲的一次性偶然现象，而是源于AI模型训练与运行带来的刚性需求。毕竟，单一大模型训练一次即需消耗数亿元算力成本，后续随着模型迭代加速，算力需求将常年保持较高增速，已经是不争事实。​

投资视角下，算力产业链的机会已从单一芯片扩展至全链条。机构研报指出，当前AI发展已进入“软硬结合、跨界融合”新阶段，除芯片与服务器外，先进封装、高速互联、高带宽内存等细分领域同样具备高成长性。中科曙光在浸没式液体相变冷却技术的突破，工业富联在CPO技术的布局，均代表了算力产业链的创新方向，有望在国产替代进程中实现价值重估。​

（三）全球竞争的“中国话语权”提升​

国产AI模型在投资领域的领先，标志着我国正在重塑全球AI竞争格局。与美国“技术引领+生态垄断”的发展路径不同，中国走出了“应用驱动+自主可控”的特色道路，凭借庞大的市场场景与政策支持，在落地层面形成独特优势。这种优势已延伸至国际市场。无论是DeepSeek，还是Qwen的模型投资能力得到国际机构认可，后续有机会被机构运用在跨境金融资产管理领域。​

值得注意的是，国产模型的突破并非封闭发展的结果，而是在开放竞争中的自主创新。在保持核心技术自主可控的同时，国内企业通过开源社区、国际合作等方式吸收全球先进经验，形成了“自主创新+开放融合”的发展模式。这种模式既避免了“闭门造车”的局限，又保障了产业安全，为我国在AI投资领域持续领跑奠定了基础。​

四、结语：理性看待优势，把握长期机遇​

国产AI模型在投资竞赛中的亮眼表现，正成为我国AI产业发展的重要信号，它印证了“中国制造”在AI垂直应用领域的硬核实力，更打破了“国外模型技术领先”的固有认知。我们还需清醒认识到，单一竞赛的胜利不等于全面领先，在基础算法创新、全球生态构建等方面，国产模型仍有提升空间。​

从更宏大的视角看，这场胜利的真正价值，在于验证了我国“政策引导+产业协同+场景创新”的AI发展路径的正确性。随着“十五五”规划中“人工智能+”行动的深入推进，算力基础设施的持续完善，以及金融等垂直领域的场景深化，国产AI模型的投资能力将实现从“竞赛领先”到“产业普惠”的跨越。对于投资者而言，这不仅意味着算力产业链的潜在机遇，更预示着AI重构金融投资逻辑带来的长期价值。那就是，紧紧把握“自主可控”与“场景落地”两大主线，才能在这场AI驱动的投资浪潮中占据先机。