9月23日-24日，备受瞩目的S创上海2025大会在上海西岸😡艺术中心举行。本次大会汇聚了来自全球40多个国家的顶尖创新者🚀，共同探索人工智能、生物科技、清洁能源等前沿领域的无限可能。🌟 Airwallex空中云汇（以下简称：空中云汇）首席❤️营收官吴恺受邀出席本次大会，并作为嘉宾参与“AI Agent😡的‘寒武纪大爆发：万物皆可Agent’”的圆桌论坛，与和暄资😅本、华为云、MRS.ai等机构企业共同探讨AI Agent的😴发展趋势及落地应用。吴恺结合空中云汇在“AI代理金融”领域的😂创新实践，分享了AI Agent如何突破传统金融服务的边界，😘为全球企业客户带来颠覆性的变革。 AI Agent市场😅持续扩大，预计增至3.3万亿 AI Agent技术的爆❤️发式增长正将人类带入一个“万物皆可Agent”的时代。根据亿💯欧智库报告，Al Agent市场规模持续扩大，预计从2023🔥年的574亿元增长至2028年的33009亿元。 面对😀智能体的爆发，通用型Agent以及垂直专用型Agent二者的💯发展潜力正在成为当下人们讨论的热点。吴恺认为，二者各有各的应😁用场景，各自具备独特长处。“通用型AI的应用范围很广阔，可通😢过生成式 AI 与工作流自动化，为企业整体运营效率提升提供支⭐持，这也是我们已经应用的。比如在生成式AI的帮助下，我们的K😉YC工具的准确率和对语境的感知能力得到了大幅提升。垂直Age🌟nt则专注于特定领域的深层知识和数据。当下空中云汇正在打造的😢‘AI 代理金融’便是典型的垂直行业专用的AI Agent，😍可直接为客户CFO完成财务工作流程。”他表示。 “目前😡agent竞争激烈，可谓是‘血流的护城河’。”吴恺表示，Ag🤯ent落地的重点是需要做到全流程闭环，且重视场景的区分和搭建😎，比如支付生态的场景等。空中云汇在了解了众多Agent后，选😜择了自建Agent。 吴恺以公司目前的实践为例，空中云🎉汇将AI Agent与企业金融场景深度融合，开创了“AI代理🚀金融”（AI Agentic Finance）这一全新业务类🥳别。他指出：“构建AI Agentic Finance的难点😍除了找到适用场景还要符合严格的监管要求。为了避免不同市场间标😉准差异带来的潜在风险，从数据存储规范、客户准入，乃至整体风险😴控制等，空中云汇主动将合规的高标准推广至全球各个区域。” 🤩 据其介绍，这不仅仅是提供一套执行财务工作流程的SaaS工😎具，更是一种范式上的革新。这一智能代理能够借助AI理解企业独🤯特的财务历史、偏好和合规要求，并通过调用工具来执行具体的财务😉操作，帮助企业真正实现资金管理的智能化。 “我们的目标⭐是打造能直接为企业CFO完成财务工作流程的AI Agent，😅从而开拓千亿美元级的企业金融服务蓝海。吴恺表示。 打造🤩真正“AI原生”的金融科技企业 吴恺进一步阐释，在AI🤩 Agent浪潮之下，布局AI已上升至企业战略层面，空中云汇😜正加速向“AI原生”的金融科技企业转型，这不仅是将AI作为一😎种工具，更是将其系统性地融入运营、研发和增长的各个环节，使其😜成为企业发展的内生动力。“目前，我们已号召全员将AI工具融入👍工作流，以优化工作流程，提高效率。”他说道。 在日常运😆营中，空中云汇正以合规的方式运用AI提升效率，优化用户体验。😊比如，公司将AI应用于智能客服，这不仅大幅提升了客户满意度，❤️也高效识别了系统性改进机会。 AI还可以驱动客户增长，🤔空中云汇的销售团队通过AI模拟培训、实时通话辅助及自动化调研🤩，提升了客户转化效率。市场端则利用AI高效产出内容，实现全球😆高效触达。Agentic自动工作流的引入，实现了竞品监控、活🤯动追踪和简报编写等全流程自动化，加速了市场执行。 依托🙄全球60多个国家和地区的金融服务牌照，以及覆盖全球80%GD😘P的合规矩阵，空中云汇正在为企业提供强有力的“出海金融基础设😆施”支持。 据了解，S创上海自2015年落地中国以来，🔥已举办超过10场重量级国际科技盛会，累计汇聚数万名专业科技人👏才。2025年正值其十周年，这不仅是一场行业聚会，更是一次回😍望与再出发的里程碑。与此同时，今年也是空中云汇成立十周年，其😆成长历程与中国科创生态的繁荣发展同频共振。 活动最后，🔥吴恺强调了空中云汇开放的合作理念。他表示，未来，公司愿与AI😘 Agent领域的创业公司、投资人及大企业共同探索更多应用场😀景，携手推动“AI代理金融”生态的成熟与发展。 更多对🤯全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察，欢迎访问 😀返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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