新加坡国立大学创新论坛聚焦AI驱动的行业变革与投资机遇

科技的迅猛发展正以惊人的速度改变着我们生活的方方面面，尤其是人工智能（AI）技术的崛起，正在为各个行业带来深刻的变革。最近，新加坡国立大学创新论坛（NUS Innovation Forum, NIF）在此背景下隆重召开。本届论坛由新加坡国立大学校友会主办，吸引了众多业内专家与学者的参与，其中包括高盈金融、高盈科技董事长吴超先生，他受邀参加以《人工智能驱动的行业变革与投资新机遇》为主题的圆桌论坛。

吴总与美高域集团副总裁及CTO邓思宇女士、幂方健康基金创始人周玉建先生、WBW.AI联合创始人兼首席执行官刘钦才先生等业界精英，围绕人工智能的技术进展、行业应用及未来趋势展开了深入探讨。他们共同探讨了AI对传统行业的影响，如何推动数字化转型，以及在这一过程中所涌现出的重要投资机会。

随着大模型和生成式AI技术的飞速发展，人工智能正在重塑全球科技生态格局。吴总在论坛中指出，算法的不断迭代、算力的飞速提升和数据的爆发性增长，目前已成为推动行业变革的三大核心驱动力。这些因素不仅推动了企业的数字化转型，还导致了消费场景的智能升级。吴总强调，作为市场参与者，企业必须及时抓住这些变化带来的投资机遇，同时也需要构建包容性创新和安全可控的技术路径，以实现技术红利和社会效益的平衡。

论坛期间，吴总分享了他对人工智能领域未来发展的独特见解，尤其聚焦于“边缘AI算力”在分布式交易系统中的潜力与价值。他指出，通过将AI算法直接部署在靠近数据源的边缘设备上，可以实现快速的数据处理和低延迟决策，这对于高频交易等需要即时反应的场景至关重要。这种架构还可以提升数据隐私和安全性，降低能耗及运维成本，是未来发展的重要方向。

深层次的讨论使与会者意识到，AI技术在推动行业转型的同时，也提出了诸多新的挑战。其中之一便是如何平衡算力成本与收益。吴总提到，当前AI大规模商业化的瓶颈在于成本控制。一个成功的案例是Deep Seek-R1大模型的出现，展示了算法优化和软硬件协同的创新如何实现极致性价比。吴总表示，高盈科技在算力资源管理、共享和调度方面的探索，也为降低成本和提升效能开辟了新的可能。

吴总进一步展望了量化投资的未来方向，强调其已经从1.0时代的线性多因子模型发展到2.0时代的机器学习算法模型，正迈向3.0时代。尤其是大语言模型（LLM）和神经网络模型的应用，正在显著改变量化投资的领域。通过自然语言处理技术，LLM能够处理大量的非结构化数据，提取有价值的投资信号。而神经网络模型则通过多模态融合与强化学习优化投资策略，助力实现收益最大化与风险最小化。

在环节，吴总强调金融AI的核心在于平衡创新与风险。高盈金融始终坚持“科技赋能、模型驱动、概率取胜、科学量化”的投资理念，以海量结构化与非结构化数据为基础，利用大数据、云计算及AI技术不断提升投资的效率与成功率。在安全合规的基础上，持续推进金融科技的创新，以应对瞬息万变的市场环境。

随着AI浪潮的不断升温，新加坡国立大学创新论坛为与会者搭建了一个分享前沿理念和技术的。吴超先生与众多业界专业人士探讨了数字经济时代如何通过技术创新实现共赢，展望未来，在艺术与科学的交汇之处，AI将继续成为推动各行各业变革的关键力量。高盈科技与高盈金融将乘势而上，保持初心，全面提升技术创新能力，为行业发展注入源源不断的动力。