文 | 外参财观 文 | 外参财观 在区域银行竞争日趋白热化的当下，作为湖南省城商行“领头羊”的长沙银行，在2025年上半年交出了一份营收微增、利润承压的成绩单。财报显示，2025年1–6月，长沙银行实现营业收入132.49亿元，同比增长仅1.59%；实现归属于母公司股东的净利润57.21亿元，同比增长2.83%。尽管资产规模突破万亿，达1.12万亿元，较年初增长7.2%，但营收增速已连续多个季度在低位徘徊，远低于2021–2023年平均双位数增长的水平。 对比同期湖南银行营业收入89.34亿元、同比增长4.12%，以及三湘银行依托科技赋能、营收增速达8.5%的表现，长沙银行的这份“成绩单”显得成色不足。在湖南农商行系统内规模居首的长沙农商行，虽未上市，但凭借深耕县域、存款成本低的优势，净息差长期稳定在2.5%以上，盈利能力不容小觑。 摆在长沙银行新一届董事会面前的，不仅是同业追赶、利润空间收窄的挑战，更是区域经济转型、信贷需求分化、资产质量承压的多重考验。 增速“失速”问题？ 今年上半年长沙银行的营收增速有所放缓，一是利息收入的空间被压缩了，二是中间业务没太大起色，另外部分贷款的投放进度也比预期慢了一些。 不过客观来看，公司在一些关键指标上表现还是挺稳的。到今年6月底，不良贷款率是1.16%，跟年初基本持平；拨备覆盖率则保持在309.42%的高位，明显超出行业平均水平，应对风险的能力仍然比较充足。还有一个亮点是存款，总额突破了8200亿元，比年初增长超过9%，而且低成本存款的比例在提升，负债结构其实是在优化的。 但深层次的问题也在慢慢浮现。最明显的就是净息差，上半年只有1.81%，比去年同期又降了12个基点，这已经是连续多个季度往下走了。虽然银行也在努力调整贷款结构、控制负债成本，可整个市场利率在走低，企业信贷需求又不够旺，想稳住息差确实非常困难。 更关键的是，长沙银行的业务结构还是太依赖对公贷款和地方政府相关业务。到6月末，对公贷款占总贷款比例超过65%，而这里面又有近一半投向了基建、房地产和它们的上下游产业链。这类业务虽然单笔金额大、风控也相对成熟，但随着地方债务化解和“房住不炒”政策的推进，长期增长空间会受到限制，而且容易受到单个行业波动的影响。 另一边，零售金融虽然是战略重点，但上半年零售贷款只增长了5.8%，增速还不如对公；零售业务对营收的贡献也仍然低于30%。不管是信用卡、消费贷还是按揭，都面临湖南本地银行、农商行，还有互联网平台的激烈竞争。 中间业务算是一个明显的短板。上半年手续费及佣金净收入11.52亿元，还比去年同期下降了3.2%。在财富管理、投行、交易银行这些高附加值领域，长沙银行和全国性股份制银行比，产品力有差距；跟三湘银行这类本土机构比，科技响应速度又不够快，导致中收增长一直没什么起色。 竞争与转型的双重挤压 今年5月21日，长沙银行召开股东大会，完成董事会换届选举，赵小中再次当选为董事长。新一届董事会由原来的10席扩容至11席，结构进一步优化，形成“1名董事长+1名执行董事+1名职工董事+4名股东董事+4名独立董事”的新格局。 展开全文 摆在面前的不仅是管理层的交接，更是一场战略转型的双重考验。既要守住前任依靠政商关系和网点规模打下的基础，继续保持在存贷款市场上的份额；又要加快补齐业务结构和数字化转型的短板，推动一场真正深入的市场化改革。 从最近的动作来看，长沙银行确实在努力寻求改变。比如加大了科技投入，优化手机银行APP的功能；也开始试水财富管理业务，推出更多净值型理财产品。同时，银行还提出要聚焦“湖南主战场”，推进“县域金融”和“智慧金融”战略，希望在本土市场挖掘更多潜力。 不过，目前这些转型举措看起来还是“雷声大、雨点小”。零售业务的占比提升不明显，财富管理也还没形成有影响力的品牌；“智慧金融”虽然听起来前景不错，但要真正形成规模化和差异化竞争力，仍需时间。更关键的是，长沙银行似乎还没找到一条能兼顾对公业务传统优势和零售、中间业务发展的平衡路径。战略上常常在“固守传统”和“被动追热点”之间摇摆，影响了实际效果。 长沙银行目前最大的底气，仍然来自于它在湖南省内，尤其是长沙地区广泛的网点覆盖和深厚的政企关系。这些资源确实为它构筑了一道护城河。但也要清醒地看到，区域优势和关系壁垒并不是永久不变的，特别是在金融改革不断深化、异地银行加速渗透、金融科技公司不断涌入的今天。 湖南银行、长沙农商行、三湘银行等本地对手，也正在各自擅长的领域持续发力。湖南银行凭借合并后的规模效应和更均衡的网点布局，对公业务做得扎实；长沙农商行则靠贴近社区、服务小微的灵活机制，形成了独特的本土竞争力；三湘银行则专注于产业数字金融，在供应链和科技赋能方面走出了一条差异化路线。尽管长沙银行目前的区域龙头地位依然稳固，但领先优势确实正在被逐渐追赶。 长沙银行如何破局？ 整体来看，长沙银行的基本盘依然稳固，不仅资产规模突破万亿、网点遍布全省，而且在政府资源和品牌认知方面具备深厚基础。不过，眼下区域经济增长有所放缓，金融脱媒趋势加剧，利差也在持续收窄，这些外部变化都给银行的增长带来了现实压力，转型已经非常迫切。 对公业务方面，不能只靠规模扩张，必须转向“结构优化”。一方面要继续稳住政府平台、基建这类传统业务，另一方面也要加快对科技创新、先进制造、绿色金融等新兴领域的信贷投入。虽然今年上半年科技贷款增长了28%，绿色贷款增长了35%，增速确实亮眼，但目前这两块加起来占对公贷款的比例还不到15%，基数仍然偏低。接下来怎么在风险和收益之间做好平衡，特别是针对新经济企业建立有效的风控模型，是银行必须解决的现实课题。 零售金融是银行必须攻克的“第二增长曲线”。目前零售存款占比已经超过40%，但零售贷款的比例仍然不高。下一步的重点应该放在个人经营贷、消费贷和财富管理这三大板块。尤其是财富管理，长沙银行客户数量虽然庞大，但管理的客户资产规模与招商银行、平安银行等领先同行相比还有明显差距。要补齐这块短板，就需要加快搭建开放式的产品平台，提升自身的投研和资产配置能力。 最后，资产质量是银行的生命线。尽管目前不良率总体稳定，但关注类贷款占比已升至2.85%，比年初略有上升；同时，房地产行业贷款的不良率也达到了2.31%，后续风险仍需警惕。在经济下行的阶段，能否做到风险“早识别、早预警、早处置”，非常考验整个银行的风控能力和应对定力。 结语： 当下的长沙银行，正处在一个关键的十字路口：一边是过去依赖的“规模扩张”老路，另一边则是面向未来的“价值驱动”新路。继续走老路，或许还能维持一段时间规模上的体面，但增长的潜力和市场的认可度，恐怕会越来越低；而选择新路，虽然挑战重重，却是一条通向高质量、可持续发展的必经之路。 经过多年发展，长沙银行已经成为湖南金融业的一张名片。如今，以赵小中为核心的管理团队需要认真思考的是：如何让这面规模领先的旗帜，进一步转变为一个更有活力、更善创新、更具竞争力的现代金融服务集团。 没有哪家银行能仅靠单一优势实现长青。长沙银行并不缺网点、不缺客户基础，更不缺地方政府的支持；它真正需要的，是一场深刻的战略重塑，从一家靠规模取胜的“大银行”，进化成一家靠价值引领的“好银行”。只有完成这场蜕变，才能在未来多变的环境中行稳致远，真正从“湖南的银行”，升级为整个银行业中“代表湖南水准的标杆”。返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多