今天小编分享的财经经验：基金巨头积极拥抱AI，需警惕效率狂飙下的“隐忧”，欢迎阅读。
文 | 拾盐士，作者 | 多面金融工作组
从技术试水到全场景渗透，DeepSeek 影响基金行业迎来 " 智 " 变。
今年年初，国产大模型 DeepSeek 凭借其强大的逻辑推理与多模态处理能力，在金融领網域掀起了一场技术风暴。其中，多家头部公募基金和量化私募纷纷下场，积极布局 AI 领網域，热度一波接着一波。
拾盐士关注到，继 2 月初汇添富、富国、国泰、中欧、诺安、永赢等十余家头部基金公司宣布完成 DeepSeek 系列开源模型的私有化部署后，多家知名量化私募也迅速行动起来。日前，百亿量化私募宽德投资宣布为旗下智能学习实验室招贤纳士，而量化私募巨头九坤投资则携手微软团队发布了 AI 相关论文，引发市场热议。
不难发现，这些基金公司不仅将人工智能深度嵌入投研、风控、客服等核心业务链，还向着通用技术领網域的研究，而非具体的量化投资研究进发。而这场技术竞赛的背后，是基金行业对效率提升与业务创新的迫切需求。
开源模型 + 私有化调优，基金巨头积极拥抱 AI
当 AI 大模型成为大国科技博弈的竞争高地，如今各行各业都在积极拥抱 DeepSeek，金融行业也不例外。今年以来，各大基金巨头都踩准这轮 AI 热潮，积极拥抱 AI 技术，这也显示出这一领網域对于 AI 前景的看好。
据不完全统计，目前包括天弘基金、富国基金、诺安基金、国泰基金、中欧基金、景顺长城基金、万家基金、博时基金、永赢基金等近 20 家公募机构已完成或即将完成 DeepSeek 系列开源模型私有化部署。
作为最早布局 DeepSeek 的机构之一，博时基金在年初便嗅到了其在代码生成与逻辑推理领網域的潜力。公司率先将 DeepSeek-v1 模型部署于昇腾伺服器，并逐步更新至 v2 版本。2025 年 R1 模型发布后，博时进一步探索其在投研报告生成、量化策略优化等场景的应用。博时技术负责人表示，R1 模型的低算力需求与高推理效率，使其成为业务创新的核心驱动力。
无独有偶，兴证全球基金自研的 AI 交易员 " 兴宝 " 通过 DeepSeek 实现语义识别与指令生成，交易效率提升超 30%；投研端则借助大模型打破数据孤岛，构建全景化分析框架，每日自动生成涵盖个股与行业的深度报告。此外，公司推出的 DeepSeek+Word 智能插件，将文档处理时间缩短 50%，成为内部效率革命的 " 隐形引擎 "。
万家基金则推出了自研大模型项目—— " 万 Chat" 平台。据了解，该平台通过智能知识库与 Agent 技术，将 DeepSeek 的 32B 本地模型与业务场景深度绑定，实现投研决策支持与客户互動体验的双更新。
此外，不少基金公司的 " 差异化 " 技术布局也颇有看点。
比如，兴业基金聚焦代码生成与风险合规，利用 DeepSeek 优化量化因子库；诺安基金推出 " 诺安 AI 助手 "，整合语音、影像等多模态功能；汇添富基金覆盖投研、销售、合规全场景，打造 "AI 中台 " 体系；景顺长城将 DeepSeek 应用于知识管理，构建行业首个智能投研知识图谱；招商基金基于 DeepSeek 开源架构，完成系列开源模型的本地化部署，并在内部场景中验证其效率和表现优势。
此外，近期宽德投资、九坤投资等多家私募巨头也迅速跟上节奏，积极招募 AI 相关人才，并推出相关科研论文。
观察上述基金巨头动作也不难发现，在具体应用方面，这些头部基金机构普遍采用 " 开源模型 + 私有化调优 " 模式，既保障数据安全，又通过行业数据蒸馏形成差异化能力。这场部署竞赛不仅拉开了技术代际差距，更预示着未来行业格局可能洗牌。
不过，北京一家公募机构中高层相关人士认为，目前各家公司对 DeepSeek 的私有化部署还处于初步阶段，真正能带来业务、部门及岗位人员等方面哪些更为实质性的改变还无法量化。
AI 或重塑资管行业价值链条？还需警惕效率狂飙下的 " 隐忧 "
有业内人士告诉拾盐士，DeepSeek 的引入，可能让基金行业的业务逻辑发生根本性转变。从 " 人腦决策 " 到 " 人机协同 "，从 " 经验依赖 " 到 " 数据驱动 "，AI 正在重塑资管行业的价值链条。
首先便是业务上带来的三大场景的颠覆性突破：
第一是投研智能化，从 " 信息过载 " 到 " 决策提效 "。传统投研中，研究员需耗费 70% 时间处理数据。而 DeepSeek 可实时解析非结构化数据（如财报、舆情），提取关键信号并生成投资建议。例如，某头部基金通过模型监测 5000 只个股舆情，预警准确率提升至 85%，投研效率提高 3 倍。
第二是风控体系更新，从 " 事后应对 " 到 " 主动预判 "。有研究显示，在合规审查中，DeepSeek 可自动识别披露檔案中的潜在风险点，错误率低于 0.5%；在组合管理上，其通过深度学习动态优化风险收益比，某量化基金的年化波动率因此下降 2 个百分点。
第三是客户服务重构，将从 " 成本中心 " 到 " 价值中心 " 进行转变。例如，智能客服 " 小钢 "（某基金与上海钢联合作项目）借助 DeepSeek 实现 7 × 24 小时响应，从而降低人工成本，并提升客户满意度。
其次，AI 大模型的应用门槛正在重塑行业竞争格局。一直以来，头部机构凭借资金与人才优势，快速构建私有化 AI 平台；中小机构则面临 " 用不起、用不好 " 的困境。
对此，富国基金直言，未来 3 年技术领先的机构将吃掉 60% 的市场增量。
景顺长城基金表示，DeepSeek 在投资研究、风险管理、产品运营、軟體开发、客服营销、公司知识库管理及运营提效等多个领網域均展现出应用价值。其中，DeepSeek 为工作效率提升、知识管理和流程优化带来了更广阔的应用前景。
博时基金也指出，DeepSeek 的 R1 模型推理能力出色，有助于提升工作效率、支持业务创新。而且，该模型对算力的需求有所降低，为其进一步推广应用创造了有利条件。
可以看到，从当前的使用情况来看，多家基金巨头对 DeepSeek 系列开源模型给予了高度评价，并一致认为 ai 技术的应用大大提升了效率。
但值得注意的是，虽然多家基金公司在引入和应用 DeepSeek 模型的过程中收获了显著成果，但在实际应用中也面临着诸多挑战。
兴证全球基金表示，DeepSeek-R1 在性能上优势突出，这使得它在金融数据分析、风险特征分析以及投资组合优化等关键领網域大显身手。然而，该模型对 GPU 资源需求巨大，受英伟达 GPU 供应紧张的影响，资源获取困难重重。为解决这一问题，兴证全球基金采用蒸馏版本 DeepSeek-R1，但实测效果略逊于完整版。
在使用效果方面，大模型在基金领網域的应用主要存在四大难点：
一是金融数据的敏感性要求严格的隐私保护机制，需通过数据脱敏和本地化部署解决；二是业务场景的差异化需求需针对性优化调整；三是跨部门协作中需平衡技术迭代与现有业务流程的兼容性；四是完整版模型对硬體资源要求较高，对公司在算力资源的投入有一定要求，其次是数据之殇。
同样，诺安基金在引入 AI 技术的的过程中，也面临着算力成本高、与现有系统融合困难等问题，这对其技术团队的专业能力提出了极高要求。
而招商基金引入 DeepSeek 系列开源模型后，虽然取得了一定的成果，但也遇到了不少难题。比如金融数据质量参差不齐、隐私保护难度大，模型与金融业务场景适配性不高，算力资源需求与实时性要求之间存在矛盾，以及合规和可解释性方面存在挑战。
总体来看，DeepSeek 系列模型在业务与行业改革中不仅提高效率也兼顾便利，但在应用过程中，各基金公司还需克服算力、数据、技术融合等诸多挑战，通过不断探索和创新，实现 AI 技术与基金业务的深度融合，推动行业智能化发展。
在颠覆中寻找新平衡，基金经理开启 " 忙碌模式 "
从另一个角度来看，当 DeepSeek 掀起 AI 行情时，基金经理们也正经历着从业以来剧烈的角色转型——从 " 信息处理者 " 变为 " 策略指挥官 "。
首先，基金经理们纷纷进行策略调整。2025 年春节后，市场发生风格骤变，算力板块遇冷，应用端标的受捧。多位基金经理迅速调仓，例如减持英伟达产业链，加仓数据与牌照壁垒高的 AI 应用企业。
上海一位重仓 AI 的基金经理此前向券商中国记者透露：" 我们对持仓进行了相应调整，对算力特别是英伟达链条的算力品种进行了一定的减持。但我们此前配置就相对均衡，在应用和端侧方面也有一定布局，所以本次并不打算在情绪推动下追高，特别是短期市场由活跃资金定价，个股涨幅并不由基本面主导，我们更倾向于保留一部分现金并在后续分化中选择长期看好、有较强技术能力和行业壁垒的标的进行配置。"
其次，基金经理们的工具进化，AI 成为投研 " 标配 "。调研、纪要整理、信号挖掘……这些曾占用基金经理大量时间的低效工作，正被 DeepSeek 逐步接管。某百亿基金经理表示：" 现在晨会前，模型已生成前日关键事件分析，我们只需聚焦策略验证。" 更有机构将 AI 用于反向验证投资逻辑，通过模拟市场反应减少决策偏差。
不过，市场上也有不少声音，认为 DeepSeek 的深入应用可能改变基金行业的从业结构，这也对基金经理的职业能力与核心竞争力提出了更高的要求。
正如华南某公募高管所言，AI 不会取代基金经理，但会用 AI 的基金经理将取代不用 AI 的人。这场技术革命终将推动行业从 " 经验依赖 " 跃迁至 " 智能增强 " 的新纪元。
