农历蛇年开市首个交易日，A股未能如期出现全面上涨，表现差强人意。虽然A股出现明显分化，但科技阵营表现抢眼 ，在DeepSeek概念的带动下，AI、算力、信息安全等板块集体走强。从后市表现看，虽然短期市场仍存在震荡需求，但中长期向好趋势未改，业内机构也纷纷表示看好后市。
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　　节后市场继续分化
　　节前市场反弹受阻，节后市场继续分化。2月5日，上证指数高开后快速跳水，指数绿盘震荡，最终收盘将5日、10日、20日均线击穿。深证成指同样是高开震荡，虽然收盘勉强收红，但仍处在5日、10日均线下方。
　　截至收盘，上证指数报收3229.49点，下跌0.65%；深证成指报收10164.22点，上涨0.08%；创业板指报收2062.92点，下跌0.04%。两市成交量出现不同程度放大。盘面上，DeepSeek概念、算力、Sora概念、信息安全等板块涨幅居前。中特估、免税、预制菜、航运等板块则处在跌幅榜前列。大盘震荡中个股涨多跌少，涨停个股家数较节前有所增加。
　　对于市场继续弱势运行，巨丰财经分析指出，一是美国加征关税引发资本市场震荡。虽然市场此前对此已有一定预期，但这一举措还是搅动了全球资本市场。此次加征关税很可能只是开端，市场对后续贸易摩擦进一步升级仍充满忧虑，这无疑给A股市场蒙上了一层阴影；二是上市公司业绩复苏还未见到明确的信号，市场观望情绪浓厚；三是机构调仓行为拖累指数表现。大盘价值板块向来是机构重仓的主要方向，在当前市场环境下，机构可能出于短期策略考虑，选择进行调仓操作。
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　　DeepSeek概念股爆发
　　当日，DeepSeek概念股全线爆发。截至收盘，并行科技、优刻得、安凯微、安恒信息、每日互动等17股涨停，板块涨幅高达13.54%，高居涨幅榜首位。
　　春节长假期间，DeepSeek成为爆火的一款AI应用。据国内AI产品榜数据，DeepSeek应用上线20天，日活用户就突破了2000万。与OpenAI 开发的ChatGPT相比，DeepSeek不仅率先实现了媲美OpenAI-o1模型的效果，还大幅降低了推理模型的成本。其新模型DeepSeek-R1以十分之一的成本，达到了GPT-o1级别的表现，从而引发了全球人工智能产业的广泛关注。
　　中信证券表示，近期DeepSeek火爆全球，其以强能力、低成本的特点，对全球 AI 产业链带来强借鉴意义。DeepSeek新一代模型的发布，意味着AI大模型的应用将逐步走向普及，并加速AI应用的全面落地。
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　　春季行情依然可期
　　虽然短期大盘表现差强人意，但对于中长期走势，业内机构普遍持乐观态度。
　　中信证券指出，中国资产重估叙事正在形成，春季躁动行情有望进入加速阶段。首先，从A股大势来看，关税扰动落地后，外部风险在4月前将步入平静期，春季躁动行情时间窗口更为清晰，国产AI价值重估成为重要的情绪催化，产业信息和情绪的定价极为迅速，交易会更加极致；其次，从市场流动性来看，A股短期资金面增量相对有限，中长期资金入市进程和机制更值得关注。相较而言，港股的流动性改善空间更大，进攻属性更强；最后，从配置策略来看，预计市场将在春季躁动行情期间先演绎极致高波风格，后逐步向低波风格转换。
　　借鉴历史，A股春季行情年年有，驱动行情展开的因素主要有三个：政策催化、流动性宽松、基本面改善。
　　海通证券认为，从当前市场环境来看，近期出台的《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》是落实“稳住楼市股市”政策定调的又一重大举措；流动性方面，近期人民币汇率有所回升，汇率压力的边际缓释将为货币政策打开空间；基本面方面，春节期间消费数据增长明显，一季度经济数据有望实现“开门红”。综合上述因素，2025年春季行情仍值得期待。
　　兴业证券认为，节后A股有望迎来新一轮上行走势。我国AI产业的实质性突破、关税风险整体可控以及基本面和政策面的积极变化，都将成为A股市场走强的重要支撑。
　　■延伸阅读
　　DeepSeek入局银行业
　　未来机遇与挑战并存
　　■蔡恩泽
　　DeepSeek横空出世后，迅速在金融领域掀起波澜，多家银行启动深度研究测试。
　　DeepSeek作为人工智能领域的新力量，其技术优势显著。从技术架构来看，它基于混合专家系统（MoE），通过动态路由机制将输入任务分配给不同领域的“子模型专家”。这种架构在保证性能的同时，显著降低了算力消耗。例如，DeepSeek-R1模型采用超大规模稀疏化设计，参数总量达万亿级别，但激活参数仅占20%，推理效率提升3倍以上。这对于银行业这种对数据处理效率和成本控制要求极高的行业来说，具有极大的吸引力。同时，DeepSeek还突破了Transformer架构的上下文长度限制，开发了“无限上下文（Infinite Context Window）”技术，通过位置编码优化与记忆压缩算法，使模型可处理超过百万token的输入序列，在长文本分析、代码生成等场景中展现强大连贯性。这为银行处理复杂的金融合同、报告等文本提供了有力支持。
　　多家银行迅速启动对DeepSeek的深度研究测试，有着多方面的考量。
　　从业务层面来看，银行的业务流程复杂，涉及大量的数据处理和决策分析。在智能客服方面，DeepSeek具备强大的逻辑推理和自然语言处理能力，能使客服对话更自然、精准，更好地理解客户问题，提升客户服务体验。江苏银行依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，成功本地化部署微调DeepSeek-vl2多模态模型、轻量DeepSeek-r1推理模型，实现了合同质检智能化、托管资产估值对账自动化的创新。在风险评估与管理层面，DeepSeek可以整合客户多维度数据，包括个人基本信息、财务状况、交易记录、信用记录等，更准确地评估客户的信用风险。
　　从行业发展趋势来看，发展数字经济和数字金融已成为推动银行业数字化转型、拥抱新一轮科技革命的重要途径。DeepSeek的出现，为银行提供了一个提升竞争力的契机。
　　然而，DeepSeek在银行业的应用也面临诸多挑战。数据安全是首要问题。银行拥有大量客户的敏感信息，如个人身份信息、账户余额、交易记录等。大模型的运行依赖大量银行数据，一旦数据泄露将导致客户隐私曝光，引发信任危机。模型的可解释性也是一个难题，大模型基于数据黑盒输入输出，存在一定不可解释性，这对金融业务安全有影响。在复杂业务场景中，大模型虽能处理大量数据，但对复杂业务场景上下文理解有限，在处理结构化融资、新兴金融衍生品交易等复杂业务时，人力的经验和判断力依旧不可或缺。
　　面对这些挑战，银行需要采取一系列应对措施。在数据安全方面，建立严格的数据质量管理体系，确保数据的加密存储、传输和使用，加强对数据访问的权限控制。对于模型的可解释性问题，加强对DeepSeek模型的理解和解释，开发可视化工具，使模型的决策过程更加透明。在业务应用中，合理平衡人工智能与人类决策的关系，充分发挥人工智能的数据处理和分析能力，同时重视人类在复杂情感、伦理道德和创造性决策方面的独特价值。
　　总之，DeepSeek的出现为银行业带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断发展和银行对其应用的深入探索，有望重塑银行现有的业务流程和服务模式，提升银行业的整体效率和服务质量。但在推进过程中，银行必须谨慎应对各种挑战，确保技术的安全、可靠应用，实现人工智能与银行业务的深度融合与可持续发展。
（文章来源：金融投资报）