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金融科技生态网加速成型!九方智投控股旗下AI公司九方智擎扎根“模速空间”启新程

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AI中国

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8月15日, 九方智投控股(9636.HK)旗下上海九方智擎科技有限公司(下称:九方智擎)正式入驻上海徐汇区大模型创新生态社区“模速空间”,并举办“证券领域的AI赋能”美好共建仪式。

聚变效应——五分钟创新生态圈的能量释放

对于成功入驻模速空间,九方智投控股创始人、董事会主席兼CEO陈文彬着重强调了合作生态的重要性。他回顾了九方智投控股及旗下品牌在证券领域多年的深耕历程,指出随着科技的飞速发展,尤其是AI技术在金融领域的渗透,单打独斗已无法满足行业日益增长的需求。

图:九方智投控股创始人、董事会主席兼CEO陈文彬致辞

在模速空间这座充满创新活力的建筑里,打造的“五分钟创新生态圈”正在释放着惊人的聚变效应。步入园区,映入眼帘的不仅是现代化的办公环境,更是一个充满温度的企业服务平台。模速空间运营团队为每家入驻企业都建立了详尽的“数字档案”,从技术需求到人才储备,从融资规划到市场拓展,事无巨细地记录着企业成长的每一个关键节点。

自揭牌以来,模速空间超10万平方米孵化载体,吸引近200家企业入驻,形成了“上下楼即上下游”的飞轮式发展格局。“九方智擎以开放之态破局,今天不仅是物理空间的融入,更是技术、资源、产业的碰撞与交融。未来,我们可以把产业链上下游也请来,在同一屋檐下共生共振。”陈文彬表示。

协同效应——携手共绘智能新图景

在当今数字化与智能化深度交织的时代,人工智能解决方案正成为全球经济社会发展的核心驱动力。而2025年被广泛称为“智能体元年”,各行各业的智能体如雨后春笋般涌现。

九方智擎总经理闫开元在入驻仪式上分享了公司2025年取得的多项突破,并强调了未来的AI战略愿景。他认为:“打造覆盖全生命周期服务的智能体,需要跨越技术、数据、场景的多重壁垒,这离不开产业链伙伴的深度共创。”

而模速空间“上下楼即上下游”的独特生态,恰好为这种共创提供了天然土壤——在茶水间接杯水的功夫,就能遇到处于产业链上下游的“邻居”,几句寒暄间或许就会迸发合作灵感。这种高频次、近距离的交流场景,能快速打破信息壁垒,让技术互补、资源匹配的合作机会自然生长。

图:公司AI战略分享

入驻仪式现场,在九方智投控股创始人、董事会主席兼CEO陈文彬与腾讯云高级副总裁徐翊鸣的共同见证下,九方智擎与腾讯云达成战略合作,充分体现了技术协同与生态共建这一理念。在模速空间的“生态磁极”下,双方将以“紧密相邻的战略伙伴”姿态,形成深度互补的协同效应。

在技术联创层面,九方智擎与腾讯云可聚焦突破三方面。一是加速AI赋能工具提效,腾讯云提供底层算力支持九方智擎构建AI原生企业效率工具,重塑服务流程;二是助力AI人工智能应用新范式,结合GPU算力与大模型API,共同筑牢智能云底座;三是深化云原生技术联合创新,共同探索数据库层和微服务领域应用。

图:九方智擎与腾讯云战略签约现场

在技术联创层面,九方智擎与腾讯云可聚焦突破三方面。一是加速AI赋能工具提效,腾讯云提供底层算力支持九方智擎构建AI原生企业效率工具,重塑服务流程;二是助力AI人工智能应用新范式,结合GPU算力与大模型API,共同筑牢智能云底座;三是深化云原生技术联合创新,共同探索数据库层和微服务领域应用。

生态效应——多维协同的长效动能

九方智擎将生态体系拆解为多条并行跑道,确保每一类参与者都能精准找到加速位,实现技术、场景、资源深度耦合的协同体系。

在场景落地层面,九方智擎未来可能与记忆张量、博查搜索等伙伴构建场景共享共创机制,形成垂直领域的服务闭环。比如将记忆张量的记忆工程技术植入证券智能服务解决方案,通过模拟人脑记忆与反思逻辑,优化大模型对用户投资习惯的动态适配能力;整合博查搜索的精准检索能力,打造“自然语言交互—海量数据萃取—结构化分析”的全链条服务,显著提升决策支持的精准度与用户体验的舒适度。

在生态活力层面,九方智擎还可通过生态圈广泛吸纳大模型技术与应用领域的优秀人才,比如借助模速空间、博士后创新实践基地的资源对接全球顶尖科研力量。这种模式不仅响应了国家关于加强产学研合作的政策导向,更通过人才与技术的持续迭代,为生态体系注入长期发展动能。

九方智擎携手各界伙伴,以构建可持续发展生态圈为纽带,整合技术、场景与资源,一个以“模速空间”为支点的证券领域AI生态网络正加速成型。当生态的雪球开始滚动,它终将覆盖整座山脉。九方智擎入驻“模速空间”美好共建仪式已圆满收官,但一场关于AI与金融深度融合的长跑,才刚刚鸣枪起跑。

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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!