文 | 周天财经

周天财经 原创出品

可见的未来是由过去造就的，未知的未来由现在铸就。

1956 年，一群不同领域科学家聚在达特茅斯开了一个学术研讨会议，商量当时八字还没一撇的东西「人工智能」。与会者包括人工智能创始级的大佬马文·明斯基，信息论创始人香农，跨学科天才司马贺（Herbert Simon）等等。会议以头脑风暴为主，前后持续了一个月。探讨的主题包括编程语言、计算机创作、神经网络、自动运行和纠错的程序等。

至于当时的计算机水平？同一年，IBM 推出第一台商用硬盘计算机，内存 5M；IBM 发布的第一个高级编程语言 Fortran，今天的计算机本科生估计很多都没听说过；UNIVAC 开发了第一台超级计算机，用于核武器模拟和科学研究。

这场会议距离 PC、MAC 和互联网，还有几十年距离。但从人工智能发展的角度回溯，会议提出的问题和思路，引导着这个新兴领域未来的发展方向。

67 年后，亚洲三大金融科技盛会之一的第二届外滩大会在上海开幕，前来参加大会的有 20 多位「两院」院士、诺贝尔奖或图灵奖得主，科技领军企业代表和专家学者，以及来自海外的科技创业者云集。从主论坛到分论坛，大模型话题几乎贯穿始终，几乎场场都在谈论生成式 AI，也几乎场场爆满，相比三年前的外滩大会，这一次的话题，空前地聚焦在人工智能领域。不论是到场的金融专家还是数字技术领军者，每个人都在急切地寻求关于大模型的共识。

美国国家工程院外籍院士张宏江就谈到，大模型的突破，是「人工智能」的 iPhone 时刻，蚂蚁集团董事长兼 CEO 井贤栋同样把大模型视为类似于 iPhone 的一次巨大产业突破口，他谈到，「iPhone 时刻」巨大的冲击，远远不是大屏幕变成小屏幕这么简单，而是通过小屏幕实现了用户「永远在线」，从而极大促进了人和服务、人和商品的整个连接。而 AI 蕴藏的机会，并不亚于此。

这几天初秋的外滩，关于大模型产业化的共识正在汇聚。麦肯锡中国区主席倪以理就在外滩大会现场推出了自己的预判：「AI 对全球经济的潜在收益将达到 25 万亿美元，是当前所有企业最重要的赛道之一，但这个时代刚刚开始。」

时代情绪震荡已久，许多人声称自己已经看不清未来，不知该向何处去，受邀演讲的科幻作家陈秋帆在大会上说，「人的思考是一个线性系统，而现实是一个非线性的规律，尤其是科技的发明」，外滩大会的诸多论断，让我们看到阔别已久的高涨斗志和饱满情绪，这背后，是高度的共识正在塑造而成，借用他的话来说，「我们去描绘一个想要创造的未来，才能够凝结共识，才能够帮助每个人去抵达的未来。」

未来感，是我对此次外滩大会的最深刻的印象。井贤栋甚至引用最近热映电影《奥本海默》的一句台词来描述 AI，「这不仅是一个新武器/技术，还是一个全新的世界」。

01 金融大模型面世

9 月 8 日，蚂蚁集团正式发布了自己的的金融大模型。这个模型的从基础底座到应用层，都是蚂蚁纯自研的。它不是其他任何大模型的扩展插件，不是 GPT plus，也不是自动画图，而是专用于金融行业、全栈布局以长线发展和创造产业价值为目标的新模型。

如果把研制通用大语言模型（LLM）比作培养 AI 中的大学生，金融大模型就是专门培养知识专注于金融领域的硕士博士生，它从 300 个真实产业场景中提取了超过 60 万高质量指令数据训练而来。

金融大模型聚焦真实金融场景需求，技能点放在「认知、生成、专业知识、专业逻辑、合规性」五大维度 28 类金融专属任务中，在「研判观点提取」「金融意图理解」「金融事件推理」等众多领域达到行业专家水平。目前，蚂蚁金融大模型已在蚂蚁集团的财富、保险平台上全面测试。

金融大模型首先加持了两款蚂蚁的未来产品 ——「支小宝 2.0」、「支小助」。前者定位是 ToC 的智能金融助理，能帮助普通用户和个人投资者，有分析行情、资产配置、持仓诊断等功能；后者定位是 ToB 的金融产业助手，可阅读研报并提取逻辑和观点，对金融事件的推理和归因，还能编写金融代码的金融产业助手，在其辅助下，理财顾问和保险代理人的有效管户半径人均可扩大 70% 以上。

金融是一个感性和理性交织的领域，是服务业，更是一个技术含量很高的科技行业。提升服务的人效和标准化当然是有必要的，但更好连接投资者和平台、基金管理人，保证投资者收益，规避风险，可能才是行业立足之本。现场就有业内人士谈到，市场异动常常会带来投资者的心态起伏，投资者情绪得不到安抚，往往会基于情绪做出非理性的投资决策，会加剧行情大起大落。如果有大模型加持的投资、理财顾问，帮助更好回应用户的需求，做出基于市场数据的理性判断，或许能建立更加良性的投顾生态。

蚂蚁的率先应用，是大模型真正走向产业应用的极具价值的探索。选择大模型作为技术路线的基础研究，中国产业界晚了几年，但中国企业一旦形成关于大模型用于产业的共识，从后发状态瞬间实现弯道超车，这就像二维码技术原本始于欧美国家，但是被支付宝和微信支付大规模应用于移动支付，把技术用于产业，是中国企业的独有优势，又比如，物联网技术亦最早提出于国外，但大规模用于共享单车和智能门锁，又是中国独有。

蚂蚁推出自己的金融大模型，并不是简单的「跟风」赶时髦。

蚂蚁投入人工智能研发，差不多有 10 年时间，再加上本身就有丰富的 AI 业务场景。蚂蚁集团首席技术官、平台技术事业群总裁何征宇在接受采访时介绍，从 2022 年底选择了大模型的技术路线一开始，就坚决投入了大模型底层基础设施，目前，作为金融大模型的基座，蚂蚁基础大模型平台具备万卡异构集群，其中千卡规模训练 MFU 可达到 40%，集群有效训练时长占比 90% 以上，RLHF 训练在同等模型效果下训练吞吐性能相较于业界方案提升 3.59 倍，推理性能相较于业界方案提升约 2 倍，处于业界先进水平。

金融大模型符合这次外滩大会的圆桌会议所提及的一大趋势：未来金融业务将会高度 AI 化，包括银行、咨询、合规业务、会计等等，都会使用智能员工（AI-Agent），将现有的流程重新打造。「驱动银行发展的核心动力正发生变化，以前是规模驱动，现在是新技术驱动。」蚂蚁集团资深副总裁、网商银行董事长金晓龙在现场表示。

02 向数智化的堡垒进发

金融领域面临的难题是新命题，也是老命题，例如风控、用户画像和效率提升。时代在变，工具箱里的工具在变，蚂蚁经历了 PC 互联网时代，移动互联网时代，和如今的新数智化时代。蚂蚁终于等到了一件趁手的工具。

在 PC 互联网时代，蚂蚁解决了电商交易的信任问题。

20 年前，为了解决早期电商「先付款还是先发货」的信任问题，阿里巴巴的几位先驱创业者，绕开当时全球最大最成功的在线支付 PayPal 和腾讯 Q 币系统，创造了第三方信用担保模式，即支付宝的前身。信任问题首次有了技术解决方案。

在移动互联网时代，它通过「移动支付」的创新参与重构了中国的商业生态，二维码推出，揣一部手机走天下，当代人的消费习惯几乎都是被移动支付塑造的。

不仅消费者如此，商家也一样。在线移动支付诞生以前，现金收银和 POS 机刷卡支付非常琐碎，对账统账核算也是个问题，更别提风险。因此，长期以来，实体经济大规模跨地域经营管理难以实现。今天，从让全民刷屏、开出 1 万家门店的瑞幸，到整个零售业、新能源汽车门店，都可通过一张二维码，款项直达，管理成本大幅下降，零售触角得以大幅下沉。由支付宝开创的移动支付，不知优化了多少商业实体的商业模式，让多少品牌实现规模化扩张。

支付宝的名气在国外更有存在感，因为蚂蚁在不同市场积淀的各种技术、案例，实际改变的业务，已经让多国的科技行业受到鼓舞和启发，开启变革。

外滩大会论坛上还分享了一个案例，以说明蚂蚁将数字科技发扬广大到海外：为了缩小农村和城市人口之间的受教育差距，鼓励青年人积极学习，印尼政府设立了在线职业培训项目「待就业卡」，涉及上千万来自农村的无业人员，向完成培训的学员发放奖学金，总奖金池 30 万亿印尼盾（约 21.3 亿美元）。如何保证资金安全发放，又是一个信任问题。

蚂蚁用基于支付宝实名认证体系发展而来的 ZOLOZ 可信身份认证等技术搞定：学员在 2 分钟内就完成注册认证流程，免去人工审核成本、还能精准地识别虚假身份，还能防范欺诈冒领等问题。最终 1700 万人完成了在线职业培训并因此受益。该项目上榜联合国可持续发展目标加速计划之一。

新数智化时代，随着人工智能和数据科技的发展，蚂蚁将在金融级场景和多样化需求下淬炼的数据科技能力发挥出来，已经突破了一家金融科技公司的边界，成长为真正的数字科技公司。从最难的金融场景中所抽象出来的能力，经得起其他行业的考验。因此，我们也认为，金融大模型，仅仅是一个开始。

上一波由 AlphaGo 引领的 AI 浪潮中就是由大量的机器学习数据推动的，到大模型时代，GPT 的训练数据量的范围覆盖到了几乎全互联网内容，下一个时代，不同领域的行业数据、科学数据、人类活动的数据都会源源不断地生产、收集和应用，如何利用这些资源，对不同的业务降本增效，甚至实现革新，就是数字科技的目标。

在未来，小到个人消费抉择的分析，大到行业甚至宏观经济、社会、环境的公共抉择，如果能能以数字工具为支撑展开，会诞生新的科技和商业模式。未来，人类思考的方式，公司组织运行的方式，可能会被数字科技改写。

司马贺曾经定义人是一种「有限理性」的存在，人的学习能力吸收能力，时间，注意力等有限资源，不可能遍历近乎无穷生成的数据——今天，对于一个稍大的网站，你甚至不可能把每日更新的帖子浏览完，更别提在其中寻找模式，处理和计算。但 AI 可以，且擅长，AI 就是因数据而生的造物。基于数据和 AI 的一切基础架构，无限理性有可能成为奠定未来科技的基石。

在未来，行业运作的方式当然也会巨变。互联网延续着工业时代的逻辑，通过一个线上形成的时空体，来交互协作、进行生产、管理人员。但在数智时代，生产本身，以及参与生产的单位，其中的组件，都会越来越自动化、智能化。

比如，蚂蚁在本次外滩大会上公布的隐私计算、基于区块链的物联网技术、数字人民币等技术的运用，就像是一种新尝试。这些技术能够让产业链上下游企业的数据交换、收集，产业协作，业务流对接，资金链等等过程，进入一个更新更安全的由数字科技打造的「通道」中。过去采购订货发送要用微信或者电话，以后可能是一整套囊括 OA 系统在内的新技术整合，产业的效率会通过技术变革得到提升。

可以说，这一系列数字科技对于产业互联网的价值，就好比移动支付对于消费互联网的价值一样。

随着领域业务的扩张，以及大模型成为跨行业的应用底座，数字科技公司变成新的第三方平台，蚂蚁会从一家主要为消费者直接服务、偏消费互联网的 2C 公司，逐渐转变成为一家兼有消费互联网和产业互联网的公司。

为什么我们如此需要数据技术？最近我一位餐饮行业的自身从业者朋友给我带来了一个他自身的经历，他开了一家螺蛳粉，第一家店就大获成功，正准备融资扩张，却不想触动了附近街区同赛道选手的利益，随后，铺天盖地的差评开始占据其在不同平台的评论区，让这家店的生意急转直下，最终以亏本 30 万的代价收场，整个过程中，朋友并非没有自救，人工客服的路径几乎申诉不通，于是找到了一家平台企业的华南区高管，想通过人情关系来挽救门店，最终也没有见效。本来快要成功的创业，以遗憾收场，损失的是 30 万，也有一家小微企业的未来。

这其中，我看到了大模型的可能性，特别是金融大模型作为数据技术的集大成者，以先进技术更有条件去实现 know your customer、风险识别与反欺诈。我猜想了一下，如果这些技术能够以大模型形态普惠到类似于餐饮这样的传统行业，更高概率识别餐饮企业的真实经营状况，避免被虚假评论掩埋，或许会有更多的优秀项目突破障碍，自己跑出来。数字科技理应有金融以外的更多用武之地。

03 老革命的新问题

纵观外滩大会，蚂蚁的金融大模型只是数字科技的冰山一角。很多黑科技，也是本次大会上的焦点。大会上也展示了全球首个脑纹核身核验技术，该技术由蚂蚁安全实验室联合中国信通院、硬件商博睿康共同研发，可实现基于脑电波识别波形特征的身份识别，为未来穿戴设备场景下的身份识别应用做好技术储备。观众现场穿戴脑机设备，体验基于稳态视觉刺激密码输入，实现脑电波对应生成视觉与密码数字识别交互；还可以解锁场景互动挑战，体验未来脑机身份无感识别，全过程做到隐私保护。

在工业化时代，影响人类生产力的四大核心要素分别是土地、劳动力、资本、技术。人类最近 200 年所取得的非线性进步，更多来源于技术本身。进入数字经济时代，数据要素成为第五要素，它像是技术本身不停迭代产生和抛出的可利用新资源，源源不断地涌现出来。二十大报告也将数字经济和数据技术上升到国家战略高度。

全链路的数据技术，还包含了芯片等底层硬件技术，「传统」计算机科学发展而来的新数据库、隐私计算、图计算、区块链、绿色计算等数字化根技术，以及安全科技等应用层技术。释放数据全周期生命力的关键，是每一个环节都有相应的技术支撑。而现在除了生长在比特流之上的互联网以外，其他行业的「数智」之路还任重道远。

蚂蚁集团资深副总裁、数字科技事业群总裁蒋国飞在演讲中详细地描绘了数智时代的进军地图：产业数字化包括机构数字化和产业协作数字化，困难和漫长的过程在于后者，因为产业协作涉及多个参与方，环节众多、流程复杂，容易因为缺乏信任造成协作不畅——和当年支付宝创建之初的问题类似，但更大更复杂。

产业如此，科研也一样。中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾认为，「AI 时代」，「单打独斗」已不适应大科学时代的科技创新，要进行「有组织科研」，布局建设大平台，建立机制，打通信任。

今天蚂蚁的数字科技产品，大部分就是为了解决帮助千行百业解决了产业协作中的断点和堵点，建立了全新的数字信任，已经服务了超过 1 万家机构和企业客户，覆盖公共服务、航运物流、工业制造、互联网、零售快消、文化传媒等重要行业。

产业数字化是最大的确定性机会，而关键就在于科技构建的数字信任。继续凝聚信任，也让今天的蚂蚁又重新站在了自我变革的新起点。

站在外滩大会的会场之中，我感受到的是未来的风已经吹到了现在，每个人都在谈论未来的可能性，新的体验，新的业务，乃至新行业的诞生。置身于新的「达特茅斯会议」，又一场开启 AI 进程的讨论，又一次眺望未来的机遇。

我想起了很久以前，鼻祖级科幻作家威廉·吉布森的那句脍炙人口的名言 「未来已在此处，只是分布不均」。