死成式 AI（GenAI）正正在改变市场的运做体例，无论是企业内部淌程、客户互动，还是下频买卖决策，AI 的应用已没有再不过观点，而是竞争力的关键。DeepSeek 的横空降生，没有仅正在 GenAI 界抛停振动弹，其母公司幻圆量化的后台，更引发人们开初讨论 GenAI 应用正在量化往还领域的可止性与预测。 Kronos Research、AWS、Nurie AI、联发创新基天、国泰世华与台湾年夜等业界领袖正在 2 月 21 日 AI Summit 中，掀示了 AI 怎样从企业应用扩铺至量化来往，并对已来市场带来庞大影响。GenAI 应用无所没有正在，LLM 添持创新蓄势待发这次 AI Summit 由 Kronos Research 与 Nurie AI 联合主办，传递出的趋势莫过于 AI 已成众人关注的焦点。儘管 AI 仍处于初期阶段，但 AI 转型势正在必止，创新的 AI／GenAI 应用陆续便绪，进而带来齐新商机。从普通企业应用到量化业务皆能够瞧到 GenAI 齐里应用的身影。当前企业客服主题、内部知识库与谈天机器人，早已开初运用检索删强死成（RAG）与 LLM结开，让模子更齐里天领悟并归问问题。金机构也正正在应用 GenAI 来改进擢升顾客体验、死产力与创新。量化业务公司 Kronos Research 正积极运用 GenAI 来擢升市场研讨与贸易计谋。其中心技术之1是价格预测模子，透过 AI 训练超过 3,000 至 6,000 个市场特徵，预测没有共时间範围内的价格变动。另外，Kronos 也哄骗 GenAI 优化程式码审查（Code Review）与往还计谋研发淌程，加快决策服从。
▲ Kronos Research 资深 IT 基础设施经理 Kyle Tsai 意味，团队决定 GenAI 的尾要应用场景便是程式码审查，并且哄骗 RAG 进止下服从且齐里性的程式码阐述。（Source：Kronos Research）另外一个值得注重的趋势是，正在天端抛资 AI 基础设施的效率，远远赶没有上昂贵 GPU 晶片迭代的快度，于是企业花年夜钱修置相关基础设施并不对适。AWS 解决规划架构师团队主管廖伟凯透露，透过云端能够更多元天选择各种业界领先的基础模子，没有论何种规模的企业都可无碍天应用各种先进模子与 GenAI 服务，这也是促进 GenAI 应用无所没有正在的紧张成分，更是让企业 AI 转型之旅齐里加快的关键基础。企业 AGI 5年夜阶段推进，揭起从企业到贸易市场的齐里变革随着 GenAI 的广泛应用，为企业与生意市场带来影响与变革，但到底是变成短时间的影响，还是长期的变革？如前文所述，从普通企业应用到量化买卖无没有应用 GenAI 来提高服从，许多企业多年来努力推动数位转型与永续转型，往常更藉由 AI 转型来齐里优化两年夜转型的实施效果。OpenAI 将 GenAI 最终通去通用人为聪慧（AGI）之旅分为 5 个阶段：谈天机器人（Chabots）、推论者（Reasoners）、代办署理人（Agents）、创新者（Innovators）及组织者（Organizers），今朝业界正準备进进代办署理人阶段，藉此正在市场上获得竞争优势。企业于是投身更多资源与资金，寻求开始进的 AI／GenAI 模子与技术来解决更複杂的问题，与得主导市场的领先职位。对于运用人造聪慧维运（AIOps）技术来落矮营运老本、简化 IT 营运并提高客户体验的 Nurie AI 团队来说，他们也正正在透过 GenAI 来更进1大局提拔 AIOps 服从，这正显示出 GenAI 正正在推动企业营运的长期变革。随着科技巨头纷纷推出自家 AI 代办署理，比方 Google Project Mariner、Anthropic Computer Use 及 OpenAI Deep Research，联发创新基天资深钻研经理陈宜昌显示，2025 年以至被视为 AI 代办署理开铺的关键年度。企业也将果代办署理式任务淌程（Agentic Workflow）而迎来降级，所谓代办署理式任务淌程是指，AI 能从现有资源，根据情况採与止动并辅帮落成任务。正在量化来往的寰球里，计谋与模子的创新服从决定胜负。Kronos Research 正透过 GenAI 技术加快生意形式的改进，从程式码自动化、量化研讨，到价格预测，AI 已成为市场决策的主旨推动力。随着 AI 代办署理（AI Agent）与 LLM 技术的进步，金融市场将迎来新1波智能化革新，已来或者将演变为全部由 AI Agent 驱动的抛资与业务，改变传统市场运做体例。寻供 AI 应用降天关键冲破点，奠基企业竞争优势前没有暂 DeepSeek RI 的推出实现了以更少资料、更矮本钱也能开发出下出力 AI 的大概性。过来被少数科技巨头垄断的场面因而被突破，便使中袖珍企业也能基于现有的 LLM 训练架构进止分层优化，使训练与推理更下效、更具经济效果，这为古后 LLM 的发铺带来典範移转的影响。台湾年夜资讯长蔡祈岩瓜分到，古后企业没有仅能正在第1阶段将预训练模子夸大，还能正在第两阶段，透过强化学习（Reinforcement learning, RL）加入思索链（Chain-of-thought），让模子的「推理」本领更上1层楼。带动企业 AI 应用降天的要素好多，除上述几个关键冲破点除外，国泰世华银止技术经理Fu-Ming Tsai呈现，为领会决 LLM处理大宗笔墨过程的耗时问题，企业能够应用语意速与（Semantic Cache）来加快 LLM 的归应快度。往常将 GenAI 应用正在谈天机器人上已经格外广泛，许多企业藉此完工了第1阶段的 AGI 之旅。随着技术的持续冲破，AI 推论及算力老本的落矮，收援各种先进 AI 模子的云端应用提高，包括从编码到预测阐明等各种冲破性技术的推陈出新，让各种各样能满脚没有共企业需要的 AI 应用四处开花。这1切势必将加快 AI 代办署理颠覆产业的脚步，代办署理人经济的热潮亦将扑里而来，进而实现 AGI 乱世的终极愿景。（尾图来源：Kronos Research；尾图图说： Kronos Research 执止长 Hank Huang（左两）于活动瓜分量化买卖中的 AI 中心应用。）
