科技浪潮持续翻涌，人工智能发展势不可当，它正引领着各行各业历经前所未有的深刻变革。近日，新加坡国立大学创新论坛 (NUS Innovation Forum, NIF) 盛大开幕。本届论坛由新加坡国立大学校友会主办，高盈金融、高盈科技董事长吴超先生（以下简称“吴总”）受邀出席主题为《人工智能驱动的行业变革与投资新机遇》的圆桌论坛驰盈策略，与美高域集团副总裁及CTO邓思宇女士、幂方健康基金创始人及管理合伙人周玉建先生、WBW.AI联合创始人兼首席执行官刘钦才先生深入探讨人工智能技术的最新进展、行业应用及未来趋势，为与会者带来前沿洞察与深刻思考。
当前，人工智能正重塑全球科技生态格局，以大模型、生成式AI为核心的技术突破加速多领域融合，推动技术、产业与政策协同演进。算法迭代、算力跃升与数据爆发构成行业变革的核心驱动力，推动企业数字化转型与消费场景智能升级。基础层、应用层投资机遇不断涌现，同时行业亟需构建包容性创新、安全可控的技术路径，并通过全球协作建立可信AI治理框架，方能实现技术红利与社会效益的平衡共生。
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基于上述背景，在圆桌论坛环节，嘉宾们围绕“AI技术落地和产业升级的核心驱动力”、“非共识但潜力巨大的细分方向布局机遇与风险”、“AI从实验室走向大规模商业化‘最后一公里’”等问题展开激烈讨论与智慧碰撞。
吴总回顾了人工智能的发展历程，指出算力与数据基建对量化交易正在产生颠覆性改变，随着运行AI大模型的边际成本逐渐下降，AI技术在各行业会引入新的技术浪潮。他重点阐述了AI技术如何应用于高频量化领域。他强调，通过依托高性能计算平台和超低延迟交易通道，凭借速度优势、实时优化和收益累积的技术优势，高频做市策略能在多空博弈中抓住细微波动驰盈策略，从微小价差中积累利润。
谈到AI投资的差异化机会与风险预判时，吴总表示，他看好“边缘AI算力”在分布式交易系统中的潜力与价值。边缘AI算力是指将人工智能（AI）算法和模型直接部署在靠近数据源的边缘设备上，而非依赖于云端或中心化的计算平台。这种架构能够实现实时数据处理和低延迟决策，提高数据隐私和安全性，降低能耗和运维成本，这对于需要快速决策的交易场景至关重要，如高频交易，能够确保交易指令的即时执行。
此外，Deep Seek-R1大模型横空出世，更加凸显“算力成本与收益的平衡”已经成为AI生态进程中不可忽视的议题。吴总指出，当前，AI走向大规模商业化的最大瓶颈是成本控制问题。Deep Seek在算法优化和软硬件协同方面的创新实现极致性价比，是一个非常好的样本。深耕十多年，借助分布式交易系统，高盈科技在算力资源管理、共享与调度方面的技术也取得了一些降本增效的成果，未来有望进一步提升资源优化与调度的空间。
展望行业AI未来发展，量化投资已经从1.0时代的线性多因子模型，发展到2.0时代的机器学习算法模型，如今正迈向3.0时代。尤其是LLM和神经网络模型的应用，正在改变量化投资的范式。LLM模型通过自然语言处理（NLP）技术，能够处理海量的非结构化数据，如财经新闻、社交媒体评论、分析师研报等。这些数据可以转化为投资信号，用于情感分析、市场情绪预测和因子挖掘。神经网络模型，尤其是深度学习模型通过多模态融合，强化学习算法（如DQN），优化投资策略和交易执行，实现收益最大化和风险最小化。目前，高盈科技与高盈金融正在不断加码这方面的投入。
最后，吴总总结道，金融AI的核心是平衡创新与风险。高盈金融的投资理念是“科技赋能、模型驱动、概率取胜、科学量化”，依托海量结构化与非结构化数据，如交易记录、信用历史、市场趋势等。利用大数据、云计算与AI科技赋能，通过强大的算力支撑、优秀的算法系统驱动捕捉转瞬即逝的交易机会。高盈金融所有金融科技创新，始终坚持一个原则“在安全合规的前提下，提高投资效率与胜率。”
伴随AI浪潮重塑全球科技生态格局，高盈科技和高盈金融乘势而上，将继续秉承初心，坚持创新驱动未来的发展战略，运用大数据、云计算、人工智能等一系列信息技术，不断提升技术创新能力与基金产品服务体验。
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