对话「熵简科技」费斌杰：DeepSeek-R1大幅降低投研模型训练成本，AI涌现推理过程支持投资决策

主要观点总结

本文介绍了熵简科技创始人费斌杰对AI辅助投研领域的深度洞察和展望。熵简科技利用AI技术帮助金融机构实现投研效率的提升，推出了一系列基于AI辅助投研的产品和服务。文章涵盖了熵简科技在AI辅助投资决策演进、金融领域AI新投资范式产生、DeepSeek模型的应用和发展趋势等方面的内容。

关键观点总结

关键观点1: AI辅助投研在向AI辅助投资决策演进

熵简科技推出的AlphaEngine产品已经实现了多步推理问答、精准资料溯源和融合分析师思维等功能，帮助投资机构提升投资效率。DeepSeek模型的应用使得AI在投研领域的应用更加广泛，提高了金融机构的投资收益。

关键观点2: DeepSeek模型在金融行业的应用价值

DeepSeek模型的出现为金融行业带来了新的机会，通过强化学习解决具有明确反馈的问题，如推荐股票等任务。此外，DeepSeek模型的应用还能够帮助第三方AI服务商更精细地服务客户需求，提高部署模型的效率。

关键观点3: 金融机构对AI人才的需求

金融机构需要引进懂算法的人才，具备彻底操盘大模型的训练能力，熟悉架构和算法优化的人才更受欢迎。同时，具备SaaS化订阅服务能力的海外客户也更容易获得金融机构的认可。

关键观点4: AI对金融资管领域的改进和未来发展

AI在金融服务领域的应用正在从辅助投资决策向普惠和平权发展，有助于推动优质投研能力的普及。此外，AI技术还可以帮助金融机构更好地理解宏观政策，提高投资策略的稳定性和市场的透明度。

文章预览

AI辅助投研在向AI辅助投资决策演进。 本文为IPO早知道原创 作者｜罗宾 微信公众号｜ipozaozhidao    在金融领域，DeepSeek已经在加速AI新投资范式产生。近日，IPO早知道对话了智能投研服务商「熵简科技」创始人、CEO费斌杰，他分析了DeepSeek如何驱动投研AI应用带来效率突破，提升投资的超额收益。 今年春节期间，熵简科技基于DeepSeek-R1模型对FinGPT进行了定向蒸馏训练，以有限的算力支持大量用户访问。公司推出了国内首个具备深度推理能力的金融大模型FinGPT Deep，并搭载于熵简科技的智能投研平台AlphaEngine。 FinGPT升级后，AlphaEngine实现了1）多步推理问答；2）精准资料溯源及3）融合分析师思维，展示完整投研分析过程的功能，让投资线索主动浮现。作为金融专业人士的AI搜索引擎，AlphaEngine已有超40000名机构投资者用户。 在DeepSeek于今年1月发布的论文 ………………………………