券商大模型生产落地：跨越部署与应用的关键跨越

「AI重塑证券业」之二：AI如何重塑研究能力——从信息搬运到认知增强

「AI重塑证券业」之三：AI驱动的投资决策——从信号到执行的智能链路

「AI重塑证券业」之四：AI让财富管理更懂客户——客户旅程的智能化重构

「AI重塑证券业」之五：AI赋能投行业务——从项目承揽到存续管理的效率革命

券商AI的真正分水岭，不在于谁先引入大模型，而在于谁能让大模型7×24小时稳定运行在实际业务中。从概念验证到实际生产，中间存在一道难以逾越的鸿沟。

2025年初，DeepSeek强势登场，不到一个月便有近二十家券商完成本地化部署，堪称券商科技发展史上罕见的"竞赛"。到2026年4月DeepSeek V4（1.6T参数）发布，行业已从"抢部署"进入"比应用深度"的新阶段。但"部署"和"生产"之间，隔着一道深不见底的沟壑——部署一个开源大模型，一个工程师半天就能完成；让它稳定服务上千名投研人员、日均调用十万级、幻觉率控制在可接受范围——这才刚刚起步。

券商AI基础设施面临三重结构性挑战：

多数券商走了"混合"路线，但"混合"二字背后是棘手的工程问题——模型如何在不同算力间无缝切换？数据如何在本地与云端间安全流转？推理请求如何在多云间智能路由？没有标准答案，只能在工程实践中反复打磨。

国信证券2025年2月即采用本地+云端混合部署策略——本地部署DeepSeek-R1-Distill-32B保障数据安全与响应速度，同时引入云端DeepSeek-V3和R1提供更强推理能力，构建"1+N"技术底座体系。

一年后的V4部署潮中，行业策略已明显分化。国泰海通2026年4月24日在DeepSeek V4发布当日即完成国产芯片（昇腾）适配及本地化部署，成为业内首家Day0接入的券商，V4已在其自研Novastation研究工作台与代码助手中展开场景验证（