东吴证券：【AI金融新纪元】系列报告（二）：AI+金融大模型的两条技术路线

核心观点 当前AI与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型+金融语料训练金融大模型，②金融垂类大模型。1）双方优劣具有相对性。通用大模型优势：泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势：特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长；金融垂类模型优势：领域专业性、针对性的解决方案、高精度和合规性。劣势：适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。2）通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模型 可能性较小。通用大模型在行业数据量，性价比，精确性、适用性、实时性、推理速度，合规性和风险控制等方面表现欠佳。 通用大模型“百模大战”，头部模型国外领先较大，平均水平国内外差距较小，中文上国内表现更优。1）国外通用GPT4-Turbo遥遥领先。 OpenAI震撼发布GPT4-Turbo，开启新一代人工智能模型的大门；谷歌将在谷歌云上部署Claude，并于推出自研的大模型LaMDA的聊天机器人Bard；AWS推出自有基础模型Titan和AIGC服务Bedrock，以及AI编程助手AmazonCodeWhisperer。Anthropic推出Claude，是最接近ChatGPT的商业竞品；xAI发布其首个