ChatGPT即将出世满周年。在这一年内，面对全新的市场，诸多公司涌入大模型赛道，形成“百模大战”的盛况。“狂飙”的大模型，并不囿于通用领域，也正以飞快的速度向各个场景渗透。其中，金融领域已成为目前大模型最先落地的场景之一。经北京商报记者不完全统计，已有十余家A股上市公司欲涉足金融大模型，其中走得比较快的公司，其研发的金融行业大模型已然亮相。不过，机遇同时也是挑战，面对入局大模型所需要的高昂成本、技术及人才储备，以及未来回报的不确定性，都让投资者对大模型的未来持担忧态度。

纷纷涉足

在深交所互动易平台，以“金融大模型”作为关键词进行检索，目前可检索出近400条结果。一方面，上市公司在金融大模型方面的探索逐渐深入；另一方面，投资者对金融大模型的关注度也愈发高涨。

拓尔思是获得投资者提问数量较多的一家企业。据拓尔思介绍，今年9月，拓尔思拓天大模型已通过中国信通院“可信AI”标准符合性验证，公司利用拓天大模型及AI分析技术已成功赋能浙商银行、天津银行等多家金融机构消保管控平台建设，有效提升了消保管控质效。除了在金融领域，拓尔思还在媒体、政务、舆情等领域发力，推出相应行业大模型。

相比之下，金证股份更聚焦于金融领域。金证股份于今年5月与旗下专注于智能金融AI产品及解决方案的子公司金证优智正式达成金融领域特定场景大模型开发协议，双方将联手开发支持金融领域内细分场景的垂直领域独立大模型，旨在面向各业务端人员打造AI智能金融助理。金证股份表示，将在金融AI大模型、RPA+AI、智能客服、智能投资、智能投顾、智能风控、智能投行、智慧运维等方面加速推动人工智能技术在金融垂直领域的落地应用。

恒生电子金融大模型探索相对走在前列。今年6月，恒生电子就已发布金融行业大模型LightGPT以及基于大模型技术的数款数智金融新品。今年10月下旬，恒生电子发布了金融大模型LightGPT最新的能力升级成果，LightGPT在整体模型效果上提升15%，安全合规性上提升13%，推理速度上提升50%，并面向金融机构实现LightGPT-7B的开源，推理和训练全面适配华为昇腾系列。

此外，还有东华软件、京北方、宇信科技、先进数通等十余只个股同样涉足金融大模型领域，其中多家企业系与华为、百度等大模型“头部玩家”进行合作。

成本压力

对于布局金融大模型的企业来说，是否具有足够的筹备资金，是企业首先需要考虑的问题。

“金融大模型的研发和应用需要大量的资金和人力资源投入，同时需要面对市场竞争和不确定性，因此需要权衡成本和投资回报的关系。”中关村物联网产业联盟副秘书长、专精特新企业高质量发展促进工程执行主任袁帅如是表示。

实际上，在A股市场上，已有多家相关企业抛出了定增募资计划。诸如，拓尔思拟募集资金不超过18.45亿元，用于拓天行业大模型研发及AIGC应用产业化项目。从募资详情来看，拓尔思将45.57%的资金投向软硬件购置，拟投入募集资金8.41亿元；占比第二多的项目为研发人员薪酬，拟投入5.1亿元，占比为27.66%；此外，13.95%用于租赁费，10.73%用于数据资源购买，剩余2.09%为铺底流动资金。

算力成本及人力成本都将是相关企业面临的重要考验。在袁帅看来，金融大模型需要处理大量数据，包括金融市场、行业和产品以及客户的数据等。数据的获取、处理和分析都是非常复杂的，需要专业的技术和团队支持。此外，金融大模型的研发和应用需要具备跨学科的知识和技能，同时需要具备丰富的实践经验。这使得人才短缺成为布局金融大模型的一个挑战。

值得一提的是，由于市场供不应求，近期算力成本进一步增加。其中承接算力服务的汇纳科技已率先提价。公司11月14日公告显示，由于内嵌英伟达A100芯片的高性能算力服务器算力需求大幅增加，相关高性能运算设备持续涨价，算力资源持续紧张，汇纳科技拟将所受托运营的内嵌英伟达A100芯片的高性能算力服务器的算力服务收费上调100%。

此外，Co-Found智库秘书长张新原认为，上市公司布局金融大模型的难点主要体现在技术、数据难以满足移植、模型精度和效用等方面。在技术方面，需要掌握复杂的数据分析和机器学习等技术。数据方面，大规模数据获取和清洗以及数据共享与整合能力是亟待解决的难题。模型的精度和效用需要不断优化和验证。

领域特性

与通用大模型相比，上市公司布局金融大模型，更应该关注金融领域的特性。

“开发金融大模型的公司，一定要更懂金融。”国武传媒推广中心总监戚嘉富如是说。

据了解，通用大模型更注重一般自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。金融大模型针对的是金融领域的任务，因此需要充分考虑金融领域的特性，如金融市场、行业和产品的规则、惯例和变化等。

比起通用大模型，上市公司布局金融大模型更需要关注数据及隐私的保护。金融大模型需要处理大量金融数据，包括客户数据、交易数据等敏感信息。袁帅表示，由于金融领域的交易和决策涉及到大量资金和资产，金融大模型需要具备较高的安全性，防止黑客攻击和恶意行为。张新原也提到，数据泄露、网络攻击等安全问题是上市公司布局金融大模型时需要重视的一大挑战。

此外，张新原表示，由于金融领域具有重要的社会功能，金融大模型的操作需要符合各类金融相关法规与监管要求。

大模型极大地点燃了投资者对相关概念股的热情，不过，也需要警惕“蹭热点“的情况。在天使投资人、资深人工智能专家郭涛看来，对相关概念股，投资者需要仔细甄别是否具备相应实力。首先，可以观察公司的业务布局和战略规划是否与金融大模型相关，是否有相关的技术和数据积累；其次，可以关注公司的合作伙伴和客户情况，是否与金融机构有合作关系或已经成功应用金融大模型的案例；此外，可以关注公司的财务状况和业绩表现。