

> 面对直接交易转化的低迷表现，OpenAI选择后撤至流量上游，通过构建标准化的代理商务协议，试图在复杂的电子商务生态中确立其作为核心研究与决策辅助平台的地位。

## 转化率低迷促成战略转向

生成式人工智能在尝试颠覆传统电子商务链路的过程中遭遇了现实的商业阻力。OpenAI周二正式对外宣布将进行重大的电商战略调整，全面下线并放弃此前在ChatGPT中高调推出的即时结账功能。这一决定标志着该公司试图将聊天机器人直接打造为端到端闭环交易平台的激进尝试陷入了阶段性的瓶颈。

即时结账功能自去年底上线以来，本意是打破传统网页跳转的繁琐步骤，允许用户直接在对话气泡界面内无缝完成从商品挑选、添加购物车直至最终付款的全部流程。然而根据内部监测数据的反馈，由于初始版本在处理复杂订单修改、多规格选择等交易灵活性上表现严重不足，用户通过机器人完成实际订单支付的转化率远低于行业平均水平。基于这一现实，公司管理层决定大幅降低该独立交易组件的开发优先级，将核心研发精力重新聚焦于前端的产品发现与决策辅助体系。

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## 携手Stripe布局代理商务协议

在剥离了繁重的支付网关开发任务后，OpenAI正在致力于将ChatGPT彻底转型为一个集中心化的消费者信息研究中枢。为了实现这一目标，公司正在与金融科技巨头Stripe深度合作，共同开发一套名为代理商务协议（ACP）的开放型电子商务标准。

未来ChatGPT将依托这一标准化协议，深度整合参与合作商户的结构化商品数据。系统将不再急于催促用户下单，而是利用大语言模型的优势，为消费者提供包括跨平台产品对比、历史价格追踪、深层功能参数解析以及全网真实评论汇总在内的深度研究工具。尽管系统依然允许商家通过内置的小程序集成结账功能或将流量引导至独立站完成支付，但ChatGPT自身的角色定位已经得到了明确的修正，即从直接的交易入口全面回归至决策辅助工具。

## 铺路未来的自主AI购物代理

这一深刻的战略转变，实质上反映出当前的人工智能技术在垂直电商领域面临着用户信任与消费习惯的双重挑战。行业调研机构的数据表明，现阶段ChatGPT带来的引荐流量尚未能转化为电商网站的实质性营收利润。

通过强化横向的数据对比与直观的视觉化呈现，OpenAI正试图在错综复杂的全球电商生态中占据消费研究链路的最顶层。放弃短期的支付抽佣利润，转而投入精力构建底层的ACP标准协议，这一长远布局无疑是在为未来更加高级的人工智能代理（AI Agents）铺平道路，使机器自主执行复杂购物决策成为可能。

OpenAI重构电商战略 放弃即时结账转向决策信息中枢


> **导语**
> 蚂蚁科技集团通过全资子公司入股大模型初创公司“西湖心辰”，进一步深化其在人工智能领域的资本布局。此次投资不仅为这家杭州本土 AI 独角兽注入资金活水，更预示着蚂蚁将在金融科技与智能服务场景中，加速底层大模型技术的应用落地。

## 资本注入与股权变更

企查查 APP 最新工商信息显示，杭州西湖心辰科技有限公司发生关键股权变更，新增股东为上海云玡企业管理咨询有限公司。穿透股权结构可见，该新增股东系蚂蚁科技集团的全资子公司。

西湖心辰作为杭州本土崛起的人工智能研究机构，长期专注于大模型技术的底层研发与商业化探索。此次蚂蚁集团的入局，被视为双方在技术基因与资源互补上的深度契合。这不仅是对西湖心辰技术实力的背书，也为这家初创公司在激烈的“百模大战”中提供了关键的资金弹药。

![Google_AI_Studio_2026-01-29T03_08_11.371Z.png](https://static.downly.cn/images/27e415edc14cf656bc87a6651fdb34da.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 金融科技的智能化跃迁

蚂蚁集团此次投资并非单纯的财务行为，而是其整体科技战略的一环。长期以来，蚂蚁一直致力于利用前沿科技重塑金融服务体验。随着大模型技术展现出惊人的理解与生成能力，将其引入金融客服、风险控制及财富管理等核心业务场景已成定局。

通过与西湖心辰的深度绑定，蚂蚁有望获得更具定制化的大模型能力支持。双方未来的合作重点预计将聚焦于如何将通用大模型技术“特化”为适应高精度、高安全性要求的金融行业模型，从而在智能服务领域构建差异化竞争优势。

## 前瞻性布局与行业影响

从行业视角来看，互联网巨头通过投资初创团队来补齐技术拼图已成常态。蚂蚁集团的这一举措，既是对自身研发能力的补充，也是在全球 AI 竞赛中抢占身位的防御性布局。

随着资金与场景的双重落地，西湖心辰有望加速技术迭代，而蚂蚁集团则能更快地将前沿 AI 技术转化为用户可感知的服务体验。这种“资本+场景”的双轮驱动模式，或将成为未来一段时间内金融科技行业技术演进的主流路径。

蚂蚁集团落子杭州 战略投资西湖心辰加码AI版图



> **导语**
> 面对金融行业对数据准确性的苛刻要求，腾讯近日开源了评测工具 finLLM-Eval。该工具首创“无 GroundTruth”评测法，利用 AI Agent 自动进行逻辑与事实核验，准确率高达 96%，为大模型在金融领域的安全落地提供了关键的一把“标尺”。

## 填补金融评测的真空

在容错率极低的金融领域，大模型的“幻觉”问题一直是阻碍其大规模应用的核心痛点。腾讯推出的 finLLM-Eval 正是为了解决这一行业难题。作为行业内首个专门针对金融场景设计的评测工具，它不仅填补了市场空白，更为高风险场景下的 AI 应用建立了一套标准化的质量控制体系。

finLLM-Eval 的核心优势在于其高度的专业性。它包含逻辑一致性与事实准确性等多个评测模块，能够自动化输出包括千字幻觉率、错误点分布在内的详尽报告。这使得金融机构在部署大模型前，能够对其风险边界有一个清晰、量化的认知。

![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_26.414Z.png](https://static.downly.cn/images/3b7ab767eaf2c755b8e3b95be2fd88f4.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 告别繁琐人工 AgentAsJudger登场

finLLM-Eval 最大的技术突破在于引入了“AgentAsJudger”自动化评测机制。传统的金融数据评测往往依赖大量昂贵且低效的人工标注（GroundTruth），而腾讯的方案通过智能提取金融事实三要素——“标的 × 时间 × 指标”，实现了评测流程的自动化。

在这个系统中，AI Agent 扮演了裁判员的角色。它能自动提取事实点与逻辑链，并直接与内部金融数据库或相关上下文进行比对验证。实验数据显示，这一自动化流程的准确率已超过 96%。这不仅大幅降低了评测成本，更保证了评测结果的客观性与一致性。未来，随着对非金融指标核验能力的拓展，该工具工具有望成为金融科技基础设施的重要组成部分。
![Google_AI_Studio_2026-01-20T04_01_31.408Z.png](https://static.downly.cn/images/437d322f3f4c14e40308e661cb824150.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

腾讯开源 finLLM-Eval 解锁金融AI评测新范式


> **导语**
> 中国量化私募领军者九坤投资跨界发布 IQuest-Coder-V1 模型，凭借独特的“代码流多阶段训练”策略，在 SWE-Bench 榜单上超越 GPT-5.2 等国际顶流，展现了金融算法团队在通用 AI 领域的惊人爆发力。

## 金融战队逆袭 性能霸榜

科技圈的焦点近日被一家非典型 AI 公司抢占——专注量化交易的九坤投资推出了自研大模型 IQuest-Coder-V1。该系列模型在权威的 SWE-Bench Verified 榜单上大放异彩，其 40B 参数版本以 81.4% 的通过率，将 Claude Opus-4.5 和 GPT-5.2 甩在身后。

IQuest-Coder 系列提供了 7B、14B 和 40B 三种规格，精准覆盖了从轻量级代码生成到复杂软件工程的各类需求。值得一提的是，该模型对硬件极其友好，单张消费级 4090 显卡即可流畅运行，大大降低了开发者的部署门槛。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 动态训练逻辑 捕捉演变过程

IQuest-Coder 的成功并非依靠单纯的参数堆叠，而是源于方法论的创新。团队摒弃了传统的静态代码训练模式，转而采用“代码流多阶段训练”。

这种方法让模型模拟代码从雏形到成熟的演变过程，使其能够理解软件逻辑的动态变化。在官方演示中，无论是构建复杂的粒子文本动画，还是开发实时像素沙盒游戏，该模型都展现出了超越同类产品的逻辑连贯性。这种从量化策略中迁移而来的“动态捕捉”思维，为代码大模型的研究提供了全新视角。

![Google_AI_Studio_2026-01-05T02_55_58.791Z.png](https://static.downly.cn/images/56df275174ba8067057a3d3dd134c332.png)
 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 跨界启示录 算法的通用性

九坤投资自 2012 年成立以来，一直是中国量化领域的隐形冠军。此次跨界成功，引发了行业对于“人才密度”与“算法通用性”的深度讨论。

虽然官方谨慎提示目前生成的代码仍需沙盒验证，但 IQuest-Coder 的出现证明了顶级算法团队在不同领域间的降维打击能力。这不仅是中国 AI 技术的一次重要突围，也预示着未来 AI 赛道的竞争者可能来自任何一个数据密集型行业。

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