市場還是那個市場,周期還是曾經的周期,人性也從來都是一樣的人性。每當板塊回調浪襲來時,投資者總會嘗試用事后緊急找到的邏輯來解釋自己看不懂的盤口:ChatGPT訪問量環比下滑,讓市場充斥著AI熱度消散的聲音,但背后限制訪問只為節省算力、擴展B端API接口的邏輯卻無人提及;中報披露期或許出現的不及預期,反而讓投資者忘了之前為何財務模型沒有好轉的AI公司能被納入公募股票池。

如果具身智能是AI的延申炒作,那便證明這仍是有AI的市場;但換來的卻是,一系列市值不足百億的減速器標的需要20億成交額拉板兒。當問詢函劈至面門,市場批評那些還未變身擎天柱的汽車人,沒能力帶動諧波龍頭的賽博坦。AI橫盤漲不動的時候,投資者說運動員在季后賽之前都會輪休;但當AI開始回調,基本面卻背上了引發下跌的大黑鍋。

事實上,無論是ChatGPT開始主攻B端API接口,還是英偉達連投三家生成式AI公司,都指向了應用端慢慢轉變為AI新戰場,分時圖上CPO與AIGC指數的此消彼長卻被忽略,越來越多想要節省算力投入,卻同時垂涎私有化部署的應用端,最該尋求的就是大模型廠商的幫助。預期差是超額收益的底層來源,AH股作為零和博弈的資本游戲,你該慶幸的是:在別人沒看懂之前你已經明白了。


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越是對精細度要求越高的垂直領域,通用AI大模型就越難伺候,金融業就是最典型的代表,其對信息的私有化要求更高。我們以@百融云-W(6608.HK)這家金融AI大模型公司為例,來看看具體怎么滿足金融業應用端的需求。

關于百融云這家公司的文章,證券平臺上有很多,其以積累了多年的金融業信貸行為信息、銀行業NLP語音機器人來訓練金融AI大模型的基本情況,已經是基礎的基本面解讀。但由于金融業對精度要求極高,且需要完整的解決方案,所以能進行私有化部署、調用部分模型參數解決應用端問題、已有成型AI模型基礎上精調、節省算力成本的方式才是重點。那百融云會怎么做?

由于百融云的業務應用在金融業N多場景,所以其MaaS服務通常都會包含多種AI應用。舉個例子,比如在存貸款申請者審批領域,百融云的MaaS服務幫助銀行補足用戶畫像來提升貸款量,百融云AI大模型包含整個貸前、貸中、貸后流程的訓練信息,能幫銀行定制完整的線上自動化審批流程。

貸前環節根據AI模型訓練信息中,用戶過往的一系列經過隱私計算和保護的貸款申請行為信息來進行指標計算,同時根據每家銀行不同的客戶指標要求輸出模型結果,同時根據風險類歷史信息匯總,打造銀行用戶的反欺詐模型和信用評分。而在存款賬戶申請人信息評定領域,百融云MaaS服務當中會針對存款用戶畫像的信息來進行評定,比如某些存款賬戶開戶者曾有的不良記錄,觸及到百融云AI模型中的低等評分,那就會被直接標注為存款賬戶中高風險客戶,這個規則也會從百融云MaaS中直接提取出來針對特定場景;此外,也會根據高維用戶信息來幫助銀行確定風險等級。

那此時就會涉及一個問題,如果一家銀行業客戶,只需要針對財富營銷、汽車金融線上化、存貸款審批、智能運營其中任意一個單一領域應用,怎么辦?因為傳統的AI深度學習模型在訓練時,單個樣本的輸入就意味著整個大模型都要被激活,但隨著模型參數的增加,這種全局性的運行方式所帶來的處理成本也越來越高,也就會增加銀行業AI私有化部署的算力成本。那百融云可能會怎么解決這個問題呢?參考8個220B模型組成、總參數量達1.76萬億的GPT-4,MoE(混合專家模型架構)是一種解決思路。

與模型蒸餾技術路線不同的是,MoE的核心思想是將神經網絡劃分為不同的“子模型”,每個子模型只針對特定類型的任務或信息。這里的“子模型”就像人類不同領域的專家,這樣AI大模型在面對不同任務時,只由最擅長該領域的訓練信息來進行處理,而且后續還可以進行模型精調。因此在訓練階段,根據輸入訓練的向量數據不同,大模型可僅觸發并更新某一部分而非全局數據集;在推理時,針對不同的下游任務將大模型拆解為體積更小但效果更好的子模型,這樣就可以達到金融AI既要“精度”也想“省算力”的要求。

那百融云有沒有資本做這個事兒?成立了9年的百融云,第一大業務就是針對金融業客戶的“智能分析與運營”;其中財富管理類業務線能幫國有大行的營銷轉化率提升2-3倍,肯定也是基于存量運營的信息積累;同理也出現在財富營銷的客戶偏好預測、汽車金融線上化當中。所以針對金融AI的私有化部署和針對性應用,累計為7000家金融機構提供信息服務的百融云,自然能用大模型的MoE辦得到。

雖然百融云的中報還沒有發布,但金融AI的業績起碼可以“線性外推”,因為90%以上的客戶留存率,就是線性外推的分母。在2023年一季度,百融云已經實現營收5.66億元,同比增幅25%;基于自研AI平臺的第一大業務“智能分析與運營”收入同比增幅41%至2.81億元;百融云自身的AI產品線“智能運營服務”,收入較去年同期增長68%。券商報告最擅長的一件事,不就是拍腦門算業績嘛?

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