在對話框里輸入一只股票代碼，10分鐘后，一份涵蓋財報解讀、估值分析和市場情緒洞察的研究報告便躍然屏上。這是當下“AI輔助炒股”產品描繪的誘人圖景。

近期，國內互聯網大廠在這一賽道上動作頻頻。上周，阿里千問官宣升級“深度研究”能力，新增財經分析模塊，接入超1.3萬只股票的行情數據；Kimi也悄悄接入了同花順iFinD、Yahoo Finance等金融數據庫。此前，還有消息稱騰訊正在內測“騰訊AI問股”小程序。

與此同時，長期專注機構客戶的萬得，也“破天荒”地上線了Wind AI個人版，并火速推出APP，直奔C端股民而去。

大廠們密集布局，并非“湊熱鬧”。這是一個背靠近2.5億投資者的巨大市場。據中國結算及上交所數據估算，截至2026年一季度末，A股投資者數量已近2.5億人。與此同時，Z世代跑步入市，加速推開了“大模型進股市”的門。

熱鬧背后，“通用大模型+金融垂類數據”的技術路徑成為一種常見的合作模式，金融信息服務商的競爭邏輯正在被AI改寫。不過，受訪的專家同時強調，對普通投資者而言，AI工具只能提升分析效率，無法替代獨立判斷。“AI輔助炒股”熱潮之下，“算法跟風”可能成為一種新的投資風險。

大廠搶灘“AI輔助炒股”

“AI輔助炒股”早已不是新鮮話題。近兩年，各大社交媒體平臺上不乏投資者分享自己使用通用大模型（如ChatGPT、豆包、DeepSeek、千問等）輔助投資決策的經驗帖。

但這些產品本身并非為金融場景量身定做。數據更新滯后、信息來源不明、分析邏輯專業性不足等短板，在用戶的實際操作中頻繁暴露。

近期，多家互聯網大廠大模型產品試圖回應以上痛點，在產品中圍繞投資場景做出了針對性的更新。

4月7日，阿里千問“深度研究”功能官宣上新，新增“財經分析”模塊。據千問官方介紹，通過與同花順合作，該模塊接入了超過1.3萬只股票的相關數據，并整合了約100萬份上市公司財報、公告等專業內容。通過預置的分析指令模板，用戶只需替換股票名稱，就能一鍵開啟深度研究。

無獨有偶，Kimi 4月6日更新的專業數據庫信息也顯示，其已接入同花順iFinD、Yahoo Finance等金融數據庫。

此外，3月下旬，還有市場消息稱，騰訊正在內測“騰訊AI問股”小程序。據稱，該小程序通過AI大模型來服務客戶，主要解決用戶咨詢證券業務范疇內的問題。

互聯網大廠爭相布局的同時，傳統金融數據終端也在“轉身”。

3月底，長期專注于機構客戶的萬得，出人意料地上線了Wind AI個人版，并火速推出了個人版APP，正式進軍C端市場。

萬得方面稱，“這是萬得26年來第一次，把AI能力直接交到個人手里。從今天開始，每個人都可以用萬得AI做投資。”

記者梳理這些產品發現，它們試圖攻克的方向，正集中在此前通用大模型在金融場景中暴露出的兩大短板。

一是數據源，解決“用什么數據”的問題。通用大模型依賴公開網絡信息，金融數據的準確性和時效性難以保證。除了Wind以自身專業數據庫為基礎外，阿里千問、Kimi等通用大模型產品，則選擇接入同花順等專業金融數據庫，將財報、公告、實時行情等結構化數據作為信息底座。

二是推理鏈，解決“怎么用數據”的問題。與日常問答需求相比，金融投資決策的對話場景更要求嚴謹的因果關系推導、多源數據的交叉驗證，以及對不確定性環境的持續判斷。

為此，千問財經分析的解法是通過Agentic架構能賦予系統自主規劃與執行的能力，解析用戶研究意圖、規劃分析路徑、自主調用實時行情與財報數據、最終整合多源信息形成結論。

Wind AI則將其能力概括為“智能內核、工具聯動、技能分身”：AI負責理解目標與規劃路徑；MCP/Agent負責調用專業能力與金融兵器；Skill則把金融人的方法論、步驟和判斷路徑，封裝成一個可以反復調用的“智能分身”。

“AI輔助炒股”何以成為“必爭之地”

大廠們密集布局“AI輔助炒股”產品，并非“湊熱鬧”。多位受訪的金融科技人士向記者表示，這背后有著清晰的商業邏輯。

從市場空間來看，這是一個接近2.5億潛在用戶的巨大市場。

據中國結算數據，截至2024年底，A股投資者總數已達2.37億人（23680.34萬人）。而據上交所披露的數據，2025年全年及2026年一季度，A股新開戶數分別為2743.69萬戶、1204.02萬戶，合計新開戶3947.71萬戶。據此按照“一人三戶”規則保守估算，截至2026年一季度末，A股投資者數量已近2.5億人（24996.24萬人）。

“個人投資者數量龐大，但長期存在信息不對稱、分析工具匱乏、時間精力有限等痛點，他們其實非常需要相應工具。”一位金融科技公司用戶研究人士指出。

用戶結構的變化，使相關產品的市場需求被進一步快速釋放。平安證券與胡潤百富聯合發布的《2025中國金融市場投資者洞見白皮書》顯示，據其抽樣統計分析數據，30歲以下投資者的占比達到30%，年輕一代正逐步成為中國資本市場的主力軍。

“這批在移動互聯網和社交媒體環境中成長起來的年輕投資者，對工具化、自動化分析的接受度較高。尤其是Z世代，幾乎就是‘AI原生代’。伴隨著Z世代跑步入市，‘AI輔助炒股’產品的獲客成本和用戶教育成本正在快速下降，相關需求也大幅提升。”上述用戶研究人士進一步分析。

市場空間是前提，但真正驅動大廠下場的，是這一場景的變現能力。

有來自頭部互聯網公司的金融科技產品經理向記者指出，金融場景具備“三高”特征：高頻使用——投資決策需要持續跟蹤信息；高用戶黏性——一旦形成依賴，遷移成本較高；高付費意愿——用戶愿意為投資決策付費。這“三高”，恰恰是互聯網公司在AI商業化探索中稀缺的資產。

記者注意到，目前千問的深度研究—財經分析功能每天的使用上限為5次。Kimi接入同花順等專業數據庫則需要升級會員獲取Agent額度，不同額度和功能權限的會員每月費用在49元~699元不等。

問道“AI+金融”最優解

在不同的產品和變現模式背后，一個值得注意的共同趨勢是：“通用大模型+金融垂類數據”成為大廠“AI輔助炒股”產品的常見技術路徑。

為什么是這種模式？

“互聯網公司、大模型公司擅長算法和推理，但缺乏高質量、結構化的金融數據；而金融數據廠商擁有底層數據庫，但在大模型技術和產品表現還比較弱勢。雙方互補，一拍即合。”受訪的金融科技人士向記者分析。

多位業內人士指出，這種分工在現階段是一個相對優解。頭部互聯網公司提供通用大模型作為“大腦”，同花順等專業數據商提供“養料”，雙方通過API接口或更深度的合作綁定，各取所需，既提供了更有效的工具，也觸達了更廣泛的用戶，實現“低成本、高效率”。

不過，也并非所有玩家都選擇“聯姻”。萬得就還在堅持“自給自足”的路線，在自有金融數據庫基礎上，依托自研AI能力直接觸達C端用戶。

對此，受訪的金融科技人士提出，作為一家長期服務金融機構客戶的公司，除了專業數據資源之外，萬得對金融投研工作流的理解本身也是一種壁壘，“他們熟悉機構人士怎么看財報、搭模型，這些方法論沉淀也是一種稀缺能力。他們的自研AI本身也有一定專業優勢。”

無論是與互聯網公司的跨界合作，還是堅持“自給自足”，一個行業共識是，金融信息服務商的競爭邏輯正在被AI改寫。

中央財經大學中國金融科技研究中心主任張寧向記者指出，AI正在重構金融信息產品的核心競爭力。傳統行情軟件僅做數據展示的模式逐漸失效，行業競爭從渠道能力轉向智能解讀與決策效率，不具備AI能力的工具將被快速邊緣化。

這一趨勢不僅影響作為工具的金融信息服務商，也將對投顧行業產生深層沖擊。張寧進一步分析，AI大幅壓縮基礎投研與咨詢空間，傳統人力投顧的優勢被削弱，行業將加速分層：低端服務被快速替代，僅資產配置、個性化規劃等環節仍具價值。未來的競爭將從經驗轉向算法與數據，人機協同將成為新主流。

“AI輔助炒股”熱潮下的“算法跟風”風險

“AI輔助炒股”產品正在快速迭代，但距離“可靠”仍有不小距離。

記者在實測中發現，盡管千問財經分析模塊接入了同花順的專業數據，但在生成的分析報告中，仍會引用今日頭條等自媒體平臺的信息，有時甚至引用過時的數據。

這種“雜糅式”的信息來源，折射出當前此類產品的一個深層問題：模型在調用專業數據庫的同時，并未完全屏蔽公開網絡中的低質量信息。當專業數據與自媒體信息被混合訓練或生成時，輸出的可靠性便打了折扣。

張寧則指出了更根本的技術局限，“大模型始終是依賴歷史數據訓練，難以應對黑天鵝事件、政策突變和市場情緒博弈。‘幻覺’問題和過擬合現象在金融場景中同樣存在。”

合規風險同樣不容忽視。張寧表示，隨著“AI輔助炒股”日漸普遍，相應的合規約束和責任歸屬還有待進一步明確。例如，AI直接給出個股買賣建議或價格預測，可能觸及證券投資咨詢的資質門檻；一旦AI建議失誤導致用戶虧損，責任歸屬尚不明確。

而對投資者本身來說，“AI輔助炒股”亦是一把雙刃劍。張寧指出，過度信任AI會弱化投資者的獨立判斷能力，散戶可能更容易陷入跟風追漲殺跌的循環。

“AI輔助炒股工具對散戶而言，短期是抹平信息差的利器，長期卻可能放大羊群效應。”張寧分析，一方面，它能快速拆解財報、研報與輿情，讓普通投資者獲得接近機構的信息處理效率。但另一方面，主流模型的訓練邏輯和數據來源高度趨同，當大量用戶沿用相似的AI建議時，買賣信號容易趨同，形成集中化交易。

更值得警惕的是，當機構反向利用這種算法一致性時，跟風AI的散戶反而可能成為被精準預判的對象，追漲殺跌的節奏可能比以往更劇烈。

張寧強調，對普通投資者來說，AI工具只能提升分析效率，無法替代獨立判斷，過度依賴只會讓散戶從 “盲目跟風” 轉向 “算法跟風”，投資本質風險并未消除。

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