爱喜香烟购买攻略:轻松找到心仪的烟品,尽享吸烟乐趣!

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爱喜香烟购买攻略:轻松找到心仪的烟品,尽享吸烟乐趣!

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徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)




大同市(城区、南郊区、新荣区)




咸宁市(通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县)




昭通市(威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县)




宿州市(埇桥)




镇江市(京口、润州、丹徒)




三明市(梅列、三元)️




南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)




佳木斯市:郊区(部分区域未列出)、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。




葫芦岛市:龙港区、南票区、连山区。




白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)




宝鸡市(渭滨、日照台)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




宜春市(袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道)




徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)




无锡市爱喜香烟购买攻略:轻松找到心仪的烟品,尽享吸烟乐趣!电话-400各市区电话(梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山)




 淮安市(淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇)




南充市(顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区)




南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)




焦作市(解放、中站、马村、山阳)




湛江市(遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇)




吉林市(昌邑、龙潭、船营、丰满)




大连市(中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州)




双鸭山市:尖山区(部分区域未列出)、岭东区和宝山区(部分区域未列出)、四方台区和集贤县(部分区域未列出)。




贵州省安顺市(西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县)




宿迁市(宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




张家界市(永定、武陵源)




白山市:浑江区、江源区。




来宾市(象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县)




桂林市(象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县




威海市(环翠)




新莆田市(城厢、涵江、秀屿)




承德市(双桥、双滦)




丹东市:振兴区、元宝区、振安区。




新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)




乐山市(市中、沙湾、五通桥、日照口河)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):




长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。




桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




广州市(越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区)




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




临沂市(兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县)




铁岭市:银州区、清河区。




桂林市(秀峰、叠彩、象山、随州、雁山)




商丘市(睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




朝阳市:双塔区、龙城区。




张家界市(永定、武陵源)




成都市(武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市)




柳州市(柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇)




赣州市(南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县)




长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。




丹东市:振兴区、元宝区、振安区。




南白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)




益阳市(南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县)




佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)




锡林郭勒盟(多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗)




常州市(天宁、钟楼、新北、武进、日照坛)




宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)




南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区) 成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)




南通市(崇州、港闸、通州)




遵义市(红花岗、汇川)




岳阳市(岳阳楼、云溪、君山)




桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)




银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区)




巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县)




宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)




南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)




宁波市(鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区)




邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)




宜春市(袁州)




邢台市(邢台县、南和县、清河县、临城县、广宗县、威县、宁晋县、柏乡县、任县、内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、平乡县、巨鹿县)




南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、靖边县、定边县、米脂县、佳县、吴堡县、清涧县、绥德县、子洲县、榆阳区、横山县、镇坪县、榆林县、山阳县、佳县、白河县)




景德镇市(昌江、珠山)




大连市:西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。




桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)




桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




大庆市(萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同)




合肥市(蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站)




成都市(锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县)




日照市(五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区)




德州市(陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区)




临沂市(兰山、罗庄、河东)




漳州市(芗城、龙文)




常州市(钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市)




桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)




扬州市(广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇)




石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)




铁岭市:银州区、清河区。




辽源市:龙山区、西安区。




安庆市(迎江、大观、宜秀)




张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)




宜昌市(西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区)




湖州市(南湖、秀洲)




牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。




镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇)




南昌市(青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




遂宁市(大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区)




桂林市(叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




本溪市:平山区、明山区、溪湖区、南芬区。




桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)




贵阳市(南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河)




嘉义县(朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




湛江市(遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇)




绵阳市(江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区)




襄阳市(樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县)




鞍山市:铁东区、铁西区、立山区、千山区。




青岛市(市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨)




鹤岗市:向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。




张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)




襄阳市(樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇)




大理白族自治州(云龙县、剑川县、祥云县、洱源县、永平县、弥渡县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县、南涧彝族自治县、大理市、鹤庆县)




甘肃省兰州市(城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区)




济南市(市中区、市辖区、长清区、商河县、济阳县、历城区、章丘市、天桥区、槐荫区、历下区、平阴县)




郴州市(宜章县、嘉禾县、永兴县、汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、临武县、安仁县、资兴市)




佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)




南昌市(南昌县、进贤县、安义县、鄱阳县、东湖区、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、红谷滩新区、经济技术开发区、昌北区)




吉林市:船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。




廊坊市(安次、广阳)



DeepSeek搅动金融圈

DeepSeek搅动金融圈

  文|《财经》记者 张欣培 黄慧玲 特约撰稿人 康国亮

  编辑|陆玲

  来自中国的DeepSeek以迅雷不及掩耳之势席卷了整个AI界,同时也在资本市场掀起AI巨浪。

  值得注意的是,DeepSeek过去并无任何融资历史,这让一级市场投资人深感遗憾。截至目前,尚未有消息显示DeepSeek有开放融资的迹象。

  而在二级市场上,DeepSeek成为A股春季躁动的催化剂,多只DeepSeek概念股出现大幅上涨,相关基金亦实现不错收益。

  “DeepSeek推出的模型在性价比、开源及推理能力等方面均展现出显著优势。它代表了AI产业的技术革新和突破,重塑了产业的技术标准和竞争格局,有助于提振国内科技领域的信心,带动整个AI产业链的发展。”泰信基金的基金经理董季周告诉《财经》。

  此外,DeepSeek正以迅猛之势向各个行业渗透,越来越多的企业开启了对DeepSeek系列模型的应用探索。在金融领域,券商、基金、银行、保险等一众机构均陆续部署了Deepseek大模型。

  DeepSeek将助力整个金融行业的AI变革。以证券行业为例,DeepSeek可提供更高效、精准的数据分析能力,帮助券商更快地识别市场趋势、优化投资策略,并提升风控能力,从而增强决策支持和智能化服务水平。

  “DeepSeek为人工智能在金融领域的创新与应用提供了更多可能性,助力行业探索新业务模式、开发创新型金融服务,为行业增长带来新的动力。”国金证券相关负责人表示。

  但是,金融机构在使用DeepSeek中依然面临诸多挑战。包括对DeepSeek模型的本地化部署以及适配性测试,需要不断对模型进行优化更新;在使用模型处理大量数据时,要确保数据的安全性与隐私性,防止数据的泄露与滥用;需要建立有效的模型风险管理体系,更好地应对“幻觉”问题(即生成不准确或误导性信息)。

  “大模型的幻觉问题是固有缺陷,目前没有特别完美的解决方案。所以在使用模型时,必须谨慎对待其生成的信息。”中泰证券人士告诉《财经》。

  DeepSeek掀起AI投资热潮

  横空出世的DeepSeek,在资本市场如鲶鱼般搅动风云,让一级市场投资人深感遗憾,同时在二级市场上受到追捧,成为A股春季躁动的催化剂。

  企查查显示,DeepSeek大模型由深度求索公司开发。深度求索公司成立于2023年7月17日,注册资本1000万元,作为一家成立不到两年的大模型公司,深度求索公司此前无论在融资、技术进展还是舆论层面都相对低调,过往并未有过任何融资历史。

  DeepSeek走红后,一级市场创投机构集体反思,“为什么没有投到DeepSeek这只超级独角兽”?有业内人士遗憾道,中国的风险资本错过并忽略了DeepSeek很是不应该。

  “DeepSeek爆火之前其实在一级市场创投圈就已经有被关注到,只是没有投资机会。”一位一级市场投资人对《财经》表示。

  DeepSeek此前并未开放外部融资的原因,深度求索实控人梁文锋在之前的一次访谈中曾提及,其在决定做大模型之后,也曾接触过投资机构,但由于自身技术理想主义与资方商业化诉求不相符,最终没有达成一致,因此并没有一家创投机构投进DeepSeek。

  然而,在DeepSeek春节假期爆火之后,DeepSeek开始被一级市场投资机构包围。有业内人士表示,仅春节期间,就有近百家投资机构试图接触DeepSeek,看后续有没有机会进行投资。

  2月7日,曾有消息称阿里计划以100亿美元估值,投资10亿美元认购DeepSeek10%的股权,引发市场关注,不过随后这一消息被阿里否认。曾经一度对AGI持怀疑态度的知名投资人金沙江创投董事总经理朱啸虎在今年2月的一次访谈中也表示,如果DeepSeek开放融资,他肯定会投,价格已经不太重要了,关键是参与在这里面。不过,《财经》了解到,截至目前尚未有消息显示DeepSeek有开放融资的迹象。

  “以现在Deepseek的影响力和流量,如果开放融资,完全可以谈到非常好的条件,创始团队可以很低的资金成本及条件,保持对公司的控制力。同时DeepSeek未来进一步发展还是有一定的融资必要性,如果后续开放融资也并不会感到意外。”前述一级市场投资人对《财经》表示。

  二级市场上,DeepSeek成为投资者不可错过的投资主题。春节之后A股明显升温,除了《哪吒2》的票房不断走高带来影视行业的轮番大涨,DeepSeek更是如魔童闹海,点燃了A股各个AI细分赛道。

  多只与DeepSeek相关的上市公司股价出现了大幅上涨。Wind(万得)数据显示,截至2月13日,今年以来每日互动上涨281.38%,青云科技-U、优刻得-W、美格智能上涨幅度均超过100%。

  二级市场上的相关主题基金也实现不错收益。根据Wind数据,2月5日以来,已有32只基金收益超过20%,排名居前的基金主要聚集在信息技术、动漫游戏、软件服务等AI相关主题ETF中。今年以来收益超20%的基金更是多达143只,其中有不少是主动权益类基金。

  从投资视角看,基金经理们主要关注哪些AI投资机会?

  首先是AI基础设施(算力)。中欧基金刘伟伟认为,从产业发展逻辑看,大模型的持续迭代,以及AI应用端爆发后新增的推理侧需求,是AI算力需求持续增长的重要支撑。近期海外云厂商公布的最新资本开支超出预期,显示推理侧需求推动AI基础设施持续增长,国内企业在光模块、PCB等细分领域占据全球主要份额,将深度受益。此外,国产算力芯片取得显著进展,从上游代工到下游芯片设计企业也将涌现出很多重要的投资机会。

  其次是AI软件应用。在海外,AI教育、AI广告、AI办公、AI安全领域等AI应用普遍迎来爆发期,并驱动上市公司取得良好业绩;在国内,AI搜索、AI办公、AI文生视频等垂直领域应用也正进入市场。

  汇丰晋信基金经理周宗舟认为,头部互联网大厂产业链原本有场景和壁垒的应用将诞生较多AI升级提价的机会。

  第三个方向是AI硬件。刘伟伟看好AI端侧硬件(AI手机、智能化可穿戴设备)、自动驾驶以及人形机器人三大应用载体的投资潜力。其中全球人形机器人龙头的供应链与汽车供应链有较高的重叠度,中国制造业深度参与人形机器人的研发、设计、量产,将充分享受该行业爆发的历史性机遇。

  鹏华基金权益投资三部总经理闫思倩也强调,人工智能的核心领域是机器人。华为等科技巨头的机器人业务以及DeepSeek等技术的赋能,将推动机器人行业快速发展。“2025年有望成为机器人的元年,从技术进步到商业应用,万亿空间刚刚起步。”

  “当前处于AI的时代机遇下,是全球共振,也是中国科技蓬勃发展的机遇。”闫思倩总结,“从云端到端侧眼镜手机,从B端到C端,工业到消费、到医疗、到智驾,从科技巨头投资到街边店接入DeepSeek,AI+百花齐放。”

  行业应用方面,AI医疗被认为是除了汽车行业之外,目前全球资本愿意投入且终端成果会比较明显的一个行业。邵洁分析,AI医疗影像、AI辅助诊断等技术的快速发展,为医疗行业带来了新的变革。“目前医药行业已回调近四年,不少公司的现金价值和业务成长价值已经凸显,保守预测未来三年收入端会有较为可观的增长,利润端也会随着费率的改善有所提高。有点类似于2022年底的半导体行业。”

  在AI的叙事热潮中,部分资金且战且退。2月12日,华夏中证动漫游戏ETF、华夏国证半导体芯片ETF、华安创业板50ETF等呈现净流出。2月5日至今,净流出份额最多的是华夏恒生互联网科技业ETF、华夏上证科创板50ETF,流出份额超过60亿份。

  “目前AI应用仍然处于比较早期的试错阶段,很难左侧预判具体哪个方向会在何时出现爆款,短期在事件带动下应用和端侧呈现普涨,但考虑短期内应用的方向无法得到来自财报的持续验证,后续随着情绪退潮可能也会有相应股价回落,然后随着各公司业务进展的推进而呈现股价走势分化。”万家基金的基金经理耿嘉洲分析。

  “我们对持仓进行了相应调整,对算力特别是英伟达链条算力品种进行了一定减持,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,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。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。”上海一位人工智能主题基金的基金经理表示。

  券商基金竞相部署

  诞生于头部量化基金的DeepSeek,不仅点燃了资本市场的投资热情,也成为券商、基金等机构推动数字化转型的机遇。

  春节前后,越来越多的金融机构发布完成DeepSeek本地化部署的消息。

  2月10日,国泰君安表示,春节前已完成DeepSeek R1模型的本地化部署。该模型的引入,将赋能和拓展“君弘灵犀”在智能问答、智投服务、行业研究、市场分析、合规风控等多个核心业务场景的应用。

  同日,广发证券宣布其机构客户综合服务平台“广发智汇”正式上线DeepSeek客户服务模型。其在春节前已完成DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的接入。

  中泰证券相关负责人介绍,DeepSeek R1推出后,中泰证券本地化部署DeepSeek R1多个模型,正在进行问答、文档、投顾、投研、代码生成等场景的测试研究,计划未来应用于财富管理、投行业务、投研分析、研发辅助等方面。

  根据《财经》不完全统计,目前已有国泰君安、国金证券、兴业证券、光大证券(维权)、华福证券、中泰证券、国元证券、华安证券、广发证券等超过15家券商推进DeepSeek接入或完成本地化部署。

  与此同时,基金公司也在积极行动。《财经》了解到,包括易方达、汇添富、招商基金、永赢基金等在内的十余家机构已通过私有化部署、模型优化与技术融合,推动行业迈向“AI+金融”的新时代。

  例如,目前,招商基金已完成系列开源模型的本地化部署,新增部署R1量化版本,相对于全参数版本降低部分算力成本,后续将持续优化模型与业务场景的深度融合,重点探索其在投研逻辑链推理、合规文本自动化审核、智能问答等领域的落地。

  相比之下,私募行业的接入动作较少。“对于我们中小私募来说,太贵了。”一位私募人士告诉《财经》。

  《财经》了解到,各家金融机构接入的版本或各有不同,因而成本也各异。“参数越高,对算力要求也越高,因此成本也更贵。”一位券商人士表示,“大券商算力比较充足,因此选用的版本相对较高,有的中小券商选择的是精简些的。”

  目前,DeepSeek基本上发挥辅助功能,更多功能仍在探索中。此外,值得注意的是,DeepSeek目前主要集中在赋能员工、提高员工工作效率等方面,并没有对个人投资者开放使用。

  实际上,金融机构在使用DeepSeek时也面临着诸多挑战。“券商在合规性与准确性方面有严格要求,但DeepSeek是个语言大模型,有很多发散性的文字,对数据的准确性有很大挑战。尤其是在投顾环节,如果使用DeepSeek导致出现投资失误,谁承担责任?”一位券商人士表示。

  尽管DeepSeek模型具有强大的性能,但是仍存在模型风险,如模型预测结果不准确或存在偏差。因此券商需要建立有效的模型风险管理体系,对输出结果进行验证和监控。“大模型的‘幻觉’问题是固有缺陷,目前没有特别完美的解决方案,券商在使用模型时,需要谨慎对待生成的信息。”中泰证券人士表示。

  据多家基金公司人士反馈,DeepSeek带来的难点主要包括噪音数据的精准提取、隐私泄露风险、模型与业务场景适配性、算力资源与实时性冲突、合规与可解释性要求等。

  此外,监管对AI决策透明度的严苛要求与模型“黑箱”特性矛盾,DeepSeek的链式推理(CoT)能力虽部分缓解此问题,但复杂场景仍需人工介入验证。

  不过,随着DeepSeek的逐渐完善,其在应用场景的巨大影响也会逐步显现。广发证券认为,DeepSeek大模型的技术革新给整体AI行业带来的影响是积极且深远的。DeepSeek将赋能证券、基金、银行等金融行业的业务发展,推动整个金融行业的数字化转型、智能升级,助力行业的AI变革。

发布于:北京市
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