在金融行业的浪潮中，一场由DeepSeek引领的技术革命正悄然改变基金行业的面貌。从初步的技术试水，到如今的全场景渗透，DeepSeek正推动着基金行业迈向智能化的新纪元。
今年，DeepSeek在金融领域大放异彩，凭借其卓越的逻辑推理与多模态处理能力，吸引了多家头部公募基金和量化私募的目光。2月初，汇添富、富国、国泰、中欧、诺安、永赢等头部基金公司率先宣布完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署，紧随其后，量化私募巨头也迅速行动，宽德投资招募AI人才，九坤投资则与微软团队合作发布AI相关论文，市场反响热烈。
这些基金公司不仅将AI技术深度融入投研、风控、客服等核心业务链，更将目光投向了通用技术领域的研究，而非仅限于量化投资。这一技术竞赛的背后，是基金行业对效率提升和业务创新的迫切需求。
DeepSeek的开源模型与私有化调优策略，成为基金巨头们积极拥抱AI的关键。包括天弘基金、景顺长城基金、万家基金、博时基金等在内的近20家公募机构，已完成或即将完成DeepSeek系列开源模型的私有化部署。博时基金作为早期布局者，率先将DeepSeek模型部署于昇腾服务器，并持续升级，探索其在投研报告生成、量化策略优化等场景的应用。兴证全球基金则自研AI交易员“兴宝”，通过DeepSeek实现语义识别与指令生成，交易效率显著提升。
万家基金推出的自研大模型项目“万Chat”平台，通过智能知识库与Agent技术，将DeepSeek的本地模型与业务场景深度绑定，实现了投研决策支持与客户交互体验的双重升级。兴业基金、诺安基金、汇添富基金等也各自在代码生成、风险合规、智能助手等方面进行了差异化布局。
DeepSeek的引入，正在重塑基金行业的价值链条。从“人脑决策”到“人机协同”，从“经验依赖”到“数据驱动”，AI技术正深刻改变着资管行业的业务逻辑。投研智能化方面，DeepSeek能够实时解析非结构化数据，提取关键信号并生成投资建议，显著提高了投研效率。风控体系也得到了升级，从“事后应对”转向“主动预判”，DeepSeek能够自动识别披露文件中的潜在风险点，优化风险收益比。客户服务方面，智能客服能够7×24小时响应，降低人工成本，提升客户满意度。
然而，AI技术的应用并非一帆风顺。多家基金公司在引入DeepSeek模型的过程中，面临着算力成本高、数据脱敏与本地化部署、业务场景差异化需求、跨部门协作兼容性等挑战。兴证全球基金因英伟达GPU供应紧张，采用蒸馏版本DeepSeek-R1，但效果略逊于完整版。诺安基金和招商基金也面临着算力资源投入、数据质量、隐私保护、模型适配性等问题。
尽管如此，多家基金巨头对DeepSeek系列开源模型仍给予了高度评价。它们认为，AI技术的应用大大提升了工作效率，为业务创新提供了有力支持。未来，随着技术的不断发展和应用的深入，AI技术有望在基金行业发挥更大的作用。
在这场技术革命中，基金经理们也在经历着角色转型。他们纷纷进行策略调整，利用AI技术进行调研、纪要整理、信号挖掘等工作，将更多精力聚焦于策略验证和投资决策。AI已成为基金经理投研工作的“标配”。然而，这也对基金经理的职业能力与核心竞争力提出了更高的要求。只有不断学习和适应新技术，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
