計算機行業觀察：OpenAI發佈GPT-5；銀行AI應用場景爆發

2025年8月4日至8月8日，全球AI領域迎來多項重要進展。OpenAI發佈新一代大模型GPT-5，性能與成本優勢顯著提升；國內政策持續加碼人工智能應用，金融行業AI場景探索進入新階段。

一、GPT-5模型性能與成本優勢凸顯

技術升級推動應用普及

8月8日，OpenAI正式發佈GPT-5，該模型在數學、編碼、視覺感知及健康領域表現突出，幻覺率降至前代模型的1/6，顯著提升了輸出可靠性。GPT-5的輸入和輸出價格分別爲每百萬token1.25美元與10美元，API成本大幅低於ClaudeOpus4.1等競品，性價比優勢進一步凸顯。這一突破爲AI應用的規模化落地提供了技術支撐，尤其在編程、數據分析等場景中潛力巨大。

政策支持加速生態構建

7月31日，國務院常務會議審議通過《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確提出推動政府部門和國有企業開放場景支持技術落地，強化算力、算法和數據供給。政策信號的明確性爲國產AI生態發展注入動力，國內企業正加速將技術優勢轉化爲商業化能力。

業績驗證產業趨勢

2025年上半年，多家國內AI應用企業業績表現亮眼。例如，美圖公司預計經調整歸母淨利潤同比增長65%-72%，邁富時實現扭虧爲盈，第四範式減虧幅度達68%-73%。這表明AI技術在企業降本增效中的作用已逐步兌現，產業趨勢持續得到驗證。

二、銀行AI應用探索加速與挑戰並存

場景落地進入深水區

銀行業AI應用正從智能客服向複雜業務場景延伸。中國銀行業協會報告顯示，31%的遠程銀行已完成大模型部署，應用於模糊語義識別、話術優化等領域。部分銀行通過AI實現“對話即服務”，用戶可通過語音或文字指令完成賬戶管理、理財諮詢等操作。工商銀行等機構正搭建智能體（Agent）平臺，推動多AI協同工作流，以解決複雜金融需求。

技術融合面臨多重阻力

儘管進展顯著，銀行業AI應用仍面臨算力、合規與人才瓶頸。例如，中小銀行受限於算力投入，難以支撐大模型訓練；銀行內部流程複雜，AI項目需經過多輪安全審查，創新效率受限。此外，大模型在金融場景中的推理準確性與嚴謹性仍需提升，技術團隊需兼具業務理解與技術落地的複合能力。

國產大模型加速商業化

國內廠商正通過開源與行業深耕推動技術落地。百度、阿里等企業持續開源模型，降低技術門檻；上半年國內大模型中標項目金額突破64億元，覆蓋政務、金融、製造等領域。頭部企業如百度智能雲、科大訊飛在重點行業市場份額領先，技術競爭逐步從“參數競賽”轉向“場景適配”，推動“雲—邊—端”閉環形成。

當前，AI技術的性能提升與政策支持形成共振，驅動應用場景持續深化。金融、醫療、製造等行業的AI滲透率提升，標誌着產業從技術驗證邁向規模化落地的新階段。

本文源自：金融界

作者：觀察君