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單元一

DeepSeek的核心技術突破與行業意義

1. DeepSeek的技術架構解析*

1.1) MOE（專家混合模型）與MLA（多頭潛在注意力）算法的創新。  

1.2) 參數規模與算力效率：V3模型6710億參數中僅激活370億，訓練成本557萬美元的顛覆性意義。  

 **案例**：對比Meta Llama3與DeepSeek-V3的算力需求差異（H800 GPU數量減少87.5%）。  

**討論課題**：證券機構如何通過低成本AI模型降低技術投入門檻？  

2. 性能評測與商業化潛力  

2.1) 在MMLU、DROP等評測中超越GPT-4o的關鍵表現。  

2.2) 開源模式對OpenAI閉源壟斷的挑戰：技術民主化與生態共建。  

單元二

指令模型與推理模型的差異

1. 指令模型的核心邏輯 

1.1) 基于用戶指令生成結果，強調任務執行的準確性（如傳統GPT系列）。  

1.2) 局限性：缺乏動態推理過程，依賴大量監督微調數據。  

2. 推理模型的范式革新  

2.1) DeepSeek-R1的強化學習訓練：跳過監督微調，直接通過邏輯鏈生成解決方案。  

2.2) 關鍵能力：文檔分析、數學推理、代碼生成（AIME2024測試成績79.8% vs. OpenAI-o1的96.7%）。  

**案例**：某券商測試中利用DeepSeek-R1優化量化交易策略的回測效率。  

單元三

證券行業的AI應用場景重構

1. 投資研究與資產管理 

1.1) 自動化研報生成與多因子模型優化。  

1.2) 實時市場情緒分析與事件驅動策略。  

2. 客戶服務與合規風控  

2.1) 智能投顧的交互式決策支持（如“思考過程”可視化）。  

2.2) 反洗錢與異常交易識別的動態推理能力提升。  

**案例**：奇安信利用DeepSeek-R1實現安全威脅研判效率提升30%。  

單元四

AI成本優化與算力需求演變

1. DeepSeek對算力生態的影響  

1.1) 訓練成本降低20%-40%對資本支出的釋放效應。  

1.2) 推理算力需求增長：從訓練密集型向應用密集型的轉變。  

2. 證券行業的算力策略

2.1) 混合云部署與國產算力替代（如海光信息、浪潮信息）。  

**討論課題**：如何平衡推理算力需求與GPU供應鏈風險？  

單元五

行業競爭格局與開源生態的機遇

1. OpenAI與DeepSeek的路線之爭 

1.1) 閉源收費 vs. 開源生態：技術壁壘與商業化閉環的博弈。  

2. 證券機構的開源策略**  

 2.1) 參與社區共建 vs. 自主模型微調的路徑選擇。  

**案例**：阿里云、騰訊云快速集成DeepSeek模型的開源實踐。  

3、企業部署模型和使用模型的成本將大大降低。

單元六

推理模型的未來趨勢與高階能力預測

1. 復雜決策與動態交互能力  

1.1) 多模態融合：文本、數據、圖表聯動的投資決策支持。  

1.2) 實時自適應學習：基于市場波動的策略動態調整。  

2. 倫理與風險挑戰 

2.1) 模型幻覺的進一步降低與可解釋性提升。  

2.2) 監管科技（RegTech）與AI合規框架的協同演進。  

單元七

AI的這種變化下，企業和職員該如何應對

AI大模型的時代下復合型人才需求的持續攀升

要求學習能力越來越強，尤其是對技術邏輯、

業務理解和技術工具的使用能力。

3、某些工作流程的重塑可能性