从“AI炒股大赛”到“AI涨乐”：AI正式杀入证券业

最近两个月，“AI炒股大赛”几乎成了财经圈每天的固定节目。大家一边盯着AlphaArena榜单刷新，一边调侃榜单瞬息万变。

这种奇妙的竞技氛围，让“AI炒股”一瞬间成了全民看戏的场景。最终两款中国模型成为全场唯二盈利的大模型，而美系四大模型则全线失守，最多的亏损60%。

大家一边感慨AI的“聪明”，一边又隐隐觉得哪里不对劲——为什么它们推理路径看似严谨，一进真实市场就显得轻飘飘？

原因其实很简单：

通用大模型天生就不是为了金融市场设计的。

这场热闹，正推动行业正视一个严肃问题——如果通用模型不行，那么金融到底需要什么样的AI？

而第一个给出现实答案的，是华泰证券。

就在上个月，华泰证券上线了国内首个AI原生证券交易APP——AI涨乐。早于AlphaArena引发全网关注之前，华泰已经完成第一次布局。这是我们第一次看到：不再是往原有APP里“塞AI功能”，而是直接重写App，从入口、服务逻辑到交易链路全面基于AI来构建。

在一个所有券商都还在“体验AI”、“试点AI功能”的阶段，这个动作显得特别“野”——因为这相当于把证券服务的底层结构推倒重来，让一个大模型真正参与金融服务链路，包括选股、盯盘、条件单、语音辅助交易。

如果把AlphaArena算作模型的“青春期实验”，那AI涨乐就是中国金融AI的第一场“成人礼”。

01从模型炫技的实验时代，进入金融AI的“可用时代”

在讨论 AI 涨乐之前，必须认清一个事实：通用大模型在金融场景的“不适症”根源于其底层设计。

它们被训练来理解世界，但不是理解市场。斯坦福大学在《自然机器智能》上发表的研究警示，大语言模型仍无法可靠区分信念与事实。这种特性在金融等高危领域尤为致命——一个细微的“幻觉”或事实错误，就可能导致真实的投资损失。

其次，通用大模型依赖公开网络信息进行训练，存在金融垂类数据的滞后性和专业性缺失问题。此外，金融行业极高的合规性要求，使得“黑箱”决策的模型受到质疑。有资深业内人士坦言，新技术出现时，监管态度往往需要观察，模型的可解释性和幻觉问题给监管带来了压力和挑战。

这些局限性决定了通用大模型可以作为金融领域的辅助工具，却无法直接成为核心业务系统。金融行业真正需要的是一套完整的专业AI体系。华泰证券与火山引擎等合作伙伴共同完成了包含四个关键层级的能力构建。

第一层是专业信源能力。证券机构拥有金融行业最稀缺的数据资源，包括研报、公告、实时行情、交易数据。这些数据不是互联网的信息流，而是华泰此类券商多年积累的结构化数据库，构成了一个通用模型完全无法接触的深层知识池。

第二层是专业分析框架。金融判断从来不是“复述信息”，而是“解释因果”。估值框架、行业周期框架、公司经营分析框架、宏观政策传导框架、策略体系——通用模型根本没有这些结构化知识，它们更多是总结式、文本式的表达。而券商恰恰在这一点有无可替代的优势。AI涨乐里的华泰证券自研的金融大模型正是基于这些框架训练，使得模型的输出不是“看似有道理”，而是“真正符合行业方法论”。

第三层是合规与可控。金融业的关键是边界，而大模型的关键是泛化。这是两个逻辑体系。券商在合规体系、投顾体系、风控体系、审核体系方面的积累，使得任何一个模型的输出都必须经过审查、过滤、解释、追踪。火山引擎为AI涨乐构建的大模型安全防火墙，让模型具备了“对用户输入和AI输出的内容进行双向审核，有效拦截违规信息”的能力，尽力解决金融AI中的风险点。

最后，整个系统须具备交易级的工程能力，证券行业的技术要求是毫秒级延迟的交易执行、极高稳定性的实时推理、可随时扩展的算力调度、容灾机制、监控体系。

这些苛刻的要求，恰是头部券商的核心资源禀赋。当金融AI的四层需求与券商的独有优势严密对齐，一个真正的证券业首款AI原生应用就出现了。

02AI涨乐：金融AI做到“能用、敢用、愿意用”

AI涨乐不是在传统APP中嵌入AI模块的“局部智能”，而是从底层重构服务逻辑、能够处理完整投资链路的AI。它的意义不是“把AI接入交易”，而是“AI重塑交易体验”。

打开AI涨乐的瞬间，你会意识到它不是一个“功能更丰富的App”，而是一个“以对话为入口的金融界面”。这是一种全新交互范式：人不再去找功能，而是告诉AI自己的意图，让AI去找功能。

在此基础上，应用的服务逻辑被彻底重写：

首先，是信息体系被重写，从“看信息”到“让模型过滤信息”。

传统证券APP是一个“信息收集器”：用户要自己去看研报、新闻、自选股异动、公告、交易数据。而AI涨乐做的是“信息过滤器”：它先帮你理解，然后再决定给你什么。

此次，AI还第一次接上交易链路，重塑选股、盯盘、条件单、语音辅助下单等过程。

首先是选股。在传统App中，用户要么必须自己从海量资讯中筛选事件，要么依赖固定策略。AI涨乐的热点选股助手，可以在用户直接问“今天的热点是什么”的情况下，App会利用大模型的分析能力，做到智能捕捉热点，并挖掘关联板块，给出合乎逻辑的结果。

此外，位居资金页面的涨停猎手等功能，则让用户第一次能够用自然语言获取到策略级别的分析能力。

其二是盯盘。在传统应用中，盯盘意味着你必须盯着屏幕；而AI涨乐的盯盘意味着你只需要通过模型盯盘，系统就会持续监控并在发生关键事件时提醒。它不倦怠、不走神，没有情绪，接受指令之后就在后台按规则执行，将用户彻底解放出来。

其三是条件单。在交易里，“什么时候卖”往往比“什么时候买”更困难。AI涨乐让你用语言描述风险条件，让模型自动转化为条件单，监控达成情况，并帮助你执行。这是一种从“人盯市场”过渡到“市场条件触发执行”的自动化方式，让风控逻辑第一次完全平滑地嵌入个人投资者的行为里。

其四是语音辅助下单。这不再是噱头，能直接使下单过程变得轻松简单。用户说“买入100股苹果”，模型自动抓取价格、数量、标的、方向，再提示用户二次确认。整个过程既自然又安全，兼顾效率与审慎。

所有这些能力拼在一起，形成了一个此前从未出现过的体验：从意图到交易的完整交易链路由AI贯穿，不中断，不碎片，不需要跳转，也不需要手动拼接逻辑。这是证券行业第一次让AI从讲知识的工具，变成“懂你并值得信赖的AI投资助手”。

更值得一提的是，AI涨乐试图加强“陪伴式体验”重构与用户的关系，尤其是吸引Z世代投资者。应用一改传统券商APP的严肃画风，提供了二次元风格的AI投资助手形象，如擅长刷研报、盯盘面的Yomi和熟悉各行业、热门板块的Domi。这种年轻化的设计，旨在打破刻板印象，让投资建议以更轻松、互动的方式触达用户。其内置的“早点听”播客功能，能基于用户兴趣生成财经播报并转化为对话式AI播客，契合了年轻人碎片化获取信息的习惯。

由此可见，AI涨乐不仅仅是一个增加了AI功能的APP。它代表了证券行业首次系统化地将AI技术整合为一套“可用、可控、可闭环”的产品体系。

03技术支撑：从实验到产品的关键一跃

AI涨乐要成为真正可用的产品，必须经历严格的工程化、风控和合规化过程。字节跳动旗下云和AI服务平台——火山引擎在这一过程中提供了关键的技术支撑。

首先，算力是基础。证券业务关乎真金白银，任何系统延迟或中断都可能造成资金风险。火山引擎为AI涨乐构建了私有化的算力底座，满足金融级数据安全与合规要求，确保7x24小时服务可靠性。

其次，构建外部信息补充能力是提升产品体验的重要一环。金融决策不仅需要内部的专业数据，更需要对市场动态的实时捕捉。通过火山引擎的联网问答Agent能力，让今日头条、抖音等大规模内容体系，成为一个持续更新、实时调用的互联网信息池，为华泰内部数据库之外提供另一条高效、实时、丰富的信息管线。热点事件、行业新闻、舆情变化、政策发布被模型实时吸收，并与华泰的专业数据库合并，使AI涨乐能够具备“市场实时感知”能力。这是通用模型难以达到的深度。

此外，AI涨乐不是依赖某一个大模型，而是依赖模型集群。华泰自研模型确保核心投资分析与判断的专业性与准确性；豆包大模型则更擅长处理财报、舆情、公共政策等互联网碎片化信息的关键提炼与摘要，并将其转化为直观的决策参考。

综上所述，火山引擎在整个 AI 涨乐项目里，从来不是一个简单的产品和技术提供方，而是一支深度介入业务、和华泰站在同一侧、一起啃最难行业问题的战略伙伴。

04

华泰与火山引擎的实践，为行业提供了首个可复用的样本。行业智能化进程正在加速，2026年多家大型券商将推出专属AI化APP。这似乎预示着行业的“iPhone时刻到来”——证券行业正从“数字化”迈入“AI原生”的深水区。

在此过程中，不同类型的券商依据自身资源禀赋，正走向差异化的演进路径。

对于大型券商而言，路径将是“自研金融模型+全场景AI化”。头部机构凭借其深厚的投研积累、庞大的客户数据和强大的科技投入，必然要自主掌握核心的金融大模型能力，旨在将AI深度融入从投研、投顾、交易到资产管理的全业务链条，构建全方位的智能服务护城河。而它们的底层，将需要与火山引擎这类企业合作，提供极致性能、高稳定性的基础设施，以确保自研模型能在生产环境中稳定、高效地运行。

而对于数量众多的中小券商，现实路径则是“借助AI技术厂商，实现能力普惠”。自建AI团队和算力集群的高昂成本与技术要求，使得它们难以独立复制华泰的路径。它们的未来，在于借助火山引擎这样的AI技术厂商，通过API或模块化方案，快速获取已被头部券商验证过的AI能力（如智能资讯、智能客服等），以较低的成本和风险快速跟上AI时代的步伐，实现“智能平权”。火山引擎方面也曾表示，正在探索将核心能力标准化，为证券行业提供更简单、更经济的解决方案。

AI涨乐给了跟随者们重要的启示：AI能够被深度嵌入核心业务主链路，并经受住高要求的证券服务体系的考验。

展望未来，证券业的竞争维度已从传统的“网点多、人员多”，转向以数据、算法和算力深度融合为核心的“AI体系竞争”。对于整个行业而言，AI的深水区，正是像华泰这样敢于创新的券商们，与火山引擎这样的“基建工程师”，正在共同铺设的前方道路。