文｜财联社绍兴橡塑胶

通用大模型与金融数据的度融迈出了关键步。

4月7日，千问App官微信公众号发布消息称，千问“度研究”业能力完成升，新增财经分析等模块，正式接入1.3万只股票的实时行情以及约百万上市公司的财报数据。几乎同时间，Kimi也宣布接入了同花顺iFinD金融数据库。

不可否认，通用大模型接入行情数据，是AI动投研“平权化”的又个里程碑。从机构属的金融数据终端，到几乎代码的OpenClaw智能体，如今再到人人手机里的千问和Kimi，金融数据的获取成本正在限趋近于，分析门槛也在以前所未有的速度降低。

面对通用大模型的“跨界”，券商AI与业金融数据平台AI迎来新的机遇与挑战。业内人士多认为，通用大模型并不会取代券商AI，未来反而格局会加清晰，通用大模型负责广度和便捷，券商AI多负责度和闭环。这也将为券商带来机遇，券商可以将自身度、规的AI投顾能力以插件或智能体形式接入通用大模型生态。

通用大模型完成金融进化

过去绍兴橡塑胶，普通用户想要用大模型分析股票，往往需要自行编写提示词、通过插件调用外部数据接口，或者像技术好者那样本地部署OpenClaw并配置金融Skill。整个过程往往需要定的技术认知。

而这次，通用大模型千问和Kimi直接接入股票行情。千问在升后的“度研究”模式中，用户可以直接询问某只股票的实时行情、历史走势，或者要求基于新财报进行财务健康度分析，模型将自动调用后台的股票数据和财报数据库，给出带有数据支撑的回答。

同样，Kimi接入同花顺iFinD后，其金融信息检索与理能力得到了业数据库的加持，用户不再需要在不同软件之间反复切换。

这种变化的本质，是将金融数据从“外挂”变成了“内嵌”。通用大模型不再只是会聊天的文本生成器，而是具备了实时股票数据感知能力的“投研助理”。对于数以亿计的普通投资者而言，这意味着他们可以用日常的对话式，获取股票研究和行情分析，而这在过去，往往需要先付费使用Wind、Choice等终端数据再进行分析和研究。

投研门槛的“二次坍塌”

年初，OpenClaw等开源框架的爆火，让具备定动手能力的技术型投资者率先实现了“手搓”分析助手，近期通用大模型原生接入行情数据，万能胶生产厂家则将AI投研的能力直接到了每个手机用户的指。

这两种路径形成了有趣的互补。个人自建AI助手以OpenClaw为代表绍兴橡塑胶，优势在于度定制化、数据本地化以及可以接入社交媒体等异构信源，适对隐私和灵活有要求的进阶玩。而千问、Kimi等通用大模型则走的是“开箱即用”的大众路线，用户需任何部署、需配置API密钥，开App就能问股票。

“这就像是业相机和智能手机的区别。”受访人士向记者比喻道，“OpenClaw类似单反，强大但需要定技术门槛；而千问、Kimi接入股票行情后就像手机计摄影，普通人随手拍也能得到不错的结果。两者共同的结果是，多人开始‘拍照’。”

从数据上也可以看到这趋势的加速。据记者了解，春节后国内金融数据平台Tushare新增用户与接口调用量大幅上涨，单日新增用户峰值接近4000人。而随着千问、Kimi等通用大模型直接内嵌行情数据，金融数据的触达人群将扩展到数亿普通股民。这种量的跃升，可能带来资本市场信息传播与决策模式的刻变化。

券商AI与通用大模型是竞还是替代？

面对通用大模型的“跨界”，早已布局AI投顾的券商作何感想？

记者梳理发现，华泰证券的AI涨乐、国泰海通的灵犀APP、广发证券的易淘金等券商应用，近年来已完成了AI原生化改造，不仅提供智能诊股、财报解读，还通了交易闭环。这些券商AI的核心壁垒在于持规、垂类大模型等/p>

通用大模型的优势则在于泛化能力和用户基数。千问和Kimi本身拥有数千万甚至上亿的活跃用户，接入行情数据后，它们能够以低的边际成本为海量用户提供基础投研服务。

对于券商而言，这既是种挑战，部分付费AI投顾需求可能被通用大模型分流，也是种机遇，券商可以将自身度、规的AI投顾能力以插件或智能体形式接入通用大模型生态。

“我不认为通用大模型会取代券商AI。”券商分析师表示，“未来，通用大模型负责广度和便捷，券商AI多负责度和闭环。”

事实上，金融数据提供商也在积拥抱这趋势。万得出了WindClaw，同花顺iFinD出了MCP金融数据服务，Choice上线了妙想Claw。这些业工具不仅服务机构，也开始通过友好的交互式向个人用户渗透。通用大模型与业金融数据平台的边界，正在变得模糊。

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