4月7日，阿里巴巴旗下AI助手千問宣布升級“深度研究”能力，新增財經分析模塊。
通過與同花順合作，千問接入了超過1.3萬隻股票的分鐘級實時行情數據，以及約100萬份上市公司財報、公告及機構研報。
更值得關注的是，千問選擇將這一高階功能向所有用戶免費開放。而在當前，深度研究功能因極高的算力成本，整個行業正在走向付費模式。
從功能設計上看，千問的財經模塊考慮了不同用戶的需求。
投資新手可以使用預置的分析指令模板，替換股票名稱即可生成分析報告；專業用戶則可以深入挖掘估值變化、成本拆解等底層財務細節。
生成的報告支持自動生成可視化圖表，並可導出Word或PDF格式，所有關鍵數據均標明原始來源，實現了可追溯分析。
在技術層面，此次升級的核心依託是千問的Agentic架構。
與傳統AI問答的“一問一答”模式不同，Agentic架構賦予系統自主規劃與執行的能力：用戶提出研究需求後，系統會解析意圖、規劃分析路徑，自主調用實時行情與財報數據，整合多源信息形成結論。
在正式輸出報告前，系統會先展示分析框架，讓整個研究邏輯透明可見，這在一定程度上降低了AI分析結果的“黑箱”感。
千問並非第一個涉足金融投研領域的AI助手。字節跳動的豆包早在2025年6月就上線了“深入研究”功能，具備類Agent能力，用戶輸入指令後可生成可視化網頁或文檔形式的報告。
DeepSeek憑藉其強化學習驅動的推理能力，在量化金融、風險建模和複雜金融預測方面表現出色，多家券商已將其用於投研分析、財富管理等核心場景。
Kimi也在金融投研領域有所布局，有券商使用Kimi K2構建智能投研系統，每日處理10萬篇文檔，策略生成時間從4小時縮短至10分鐘。
Wind等專業金融數據服務商也在通過Agent技術賦能投研場景，推出了面向機構投資者的智能金融操作系統。
不過，一個值得思考的問題是，AI生成的財經分析和研報，在實際投資決策中到底能發揮多大的價值？
千問產品經理提到，深度研究功能的使用呈現出明顯的專業化與PC場景特徵，PC端用戶規模是移動端的2倍，用戶把其當作嚴肅產品來使用。
但嚴肅使用並不等同於有效使用。大模型在金融領域的應用仍面臨諸多挑戰。有業內人士指出，目前大模型在風控、業務等核心模塊中的作用不宜高估，還需要進一步觀察。
AI投研工具的免費開放，確實降低了普通投資者的信息獲取門檻。專業金融終端年費普遍達數萬元，免費公開渠道的研報信息零散滯後。
千問此次免費開放，理論上讓更多個人投資者有機會接觸到機構級別的數據和基礎分析能力。但問題是，分析工具的門檻降低之後，決策質量的提升是否必然發生？
對於缺乏金融基礎知識的投資新手而言，面對一份AI生成的專業研報，能否真正理解其中的關鍵信息和風險提示？
AI系統能否準確識別財報中的會計舞弊信號或行業特有的風險因素？這些都是尚未被充分驗證的問題。
千問的免費策略可能會對行業產生一定衝擊。當基礎分析能力成為免費的基礎設施，其他AI助手和金融數據服務商將如何應對？
目前，豆包的“深入研究”功能同樣向用戶免費開放體驗，DeepSeek的開源路線也降低了使用成本。
價格競爭正在發生，但真正決定行業走向的，可能還是AI投研工具能否在複雜決策場景中持續證明自己的可靠性。
對普通投資者來說，千問財經模塊的上線意味着一個免費的研究入口。但使用這個入口時，保持獨立的判斷力或許比依賴AI的結論更為重要。技術降低了信息獲取的門檻，但投資決策的責任始終在用戶自己手中。