ChatGPT推个人理财功能，算力租赁价稳

投资要点

有这样一种情况, 算力方面, 其租赁价格呈现出平稳的态势, 同时, OpenAI推出了GPT个人理财功能。

在2026年5月16日的时候, OpenAI推出了GPT个人理财功能的预览版本, 这是首次把通用AI接入金融隐私数据, 且是以亿级用户规模来进行的。当下, 该功能是以预览版的形式, 面向美国的GPT Pro用户开放。用户能够借用Plaid连接超过12000家金融机构的账户, 依据账户余额、交易流水以及投资负债等真实数据, 从而获得量身定制的消费分析、预算梳理以及长期财务规划, AI Agent也就从通用问答朝着个人理财助理方向进一步演进了。

在AI应用方面, Kimi每周的访问量与上一周相比, 出现了增长, 增长幅度为百分之十一点六六, 同时, GPT - 5.5首次突破了测试ProgramBench。

2026年5月13日, 编程基准测试ProgramBench, 首次被人工智能模型GPT - 5.5攻克, 在此之前, 几乎所有前沿AI模型, 在该测试中, 都交了白卷, 然而, GPT - 5.5的登场, 打破了这一僵局, 成为首个, 在这项极具挑战性的评测中, 取得实质性进展的模型。

有关AI融资方面的动态情况是, 名为Isomorphic Labs的主体, 完成了一笔额度为21亿美元的B轮融资。

2026年5月12日, 有一家AI药物研发公司Isomorphic Labs, 完成了21亿美元的B轮融资, 此次融资由Thrive Capital领投, Alphabet、GV、MGX、淡马锡、英国主权AI基金等参与投资。该公司是Alphabet旗下AI研究实验室Google DeepMind的衍生公司, 其专注于AlphaFold蛋白质结构预测模型的商业化, 而AI药物设计引擎IsoDDE是其当前重点投入的对象。

▌投资建议

2026年5月14日, 台积电于年度技术论坛正式发布了AI芯片“三层蛋糕”核心架构, 明确技术研发聚焦于高效算力运算, 聚焦于多元异质整合, 聚焦于3DIC与光子光学互连这三大核心方向, 该架构凭借成熟落地技术稳步推进产业化进程, 凭借明晰迭代节奏稳步推进产业化进程, 行业成长确定性较强, 此次架构落地, 主要依托COUPE光互连这一核心关键技术, 主要依托CoWoS先进封装这一核心关键技术。在光互连这个领域之中，那COUPE呢, 它是台积电自己研制出来的紧凑型通用光子引擎, 它可是台积电共封装光学也就是CPO方案的核心技术内容, 相关企业会在2026年这个时间量产全球首款200Gbps微环调制器。和传统的铜互联方案相比较而言, 此项技术能够把系统的能效提升到4倍的水平, 还能够将传输延迟缩减到10倍之少；要是能够达成与封装平台深度融合的情况, 系统能效最最高能够提升到10倍之多, 传输延迟下降的幅度可以达到20倍, 预计在2030年之前完成8 倍带宽密度的升级, 它将会成为未来AI数据中心建设的核心底层技术。在先进封装赛道这儿, 台积电的CoWoS技术迭代, 正一天比一天成熟起来, 当下5.5倍光罩规格版本的良率, 已经达到了98%, 其量产落地的稳定性, 处于行业头部位置。与此同时, 公司确定了中长期的技术升级路线, 打算在2028年、2029年, 陆续去迭代光罩尺寸标准, 扩大HBM集成搭载的规模, 不断巩固自身在AI算力先进封装领域的技术壁垒以及市场主导优势。

此次台积电技术论坛清晰表明光互连是AI算力架构递代的核心路径, 依据其公布的COUPE光子引擎性能优势以及算力硬件扩容趋向, CPO、OIO已然变成Token经济逻辑下行业发展的趋势。更低的传输时延能直接提高算力调度效率, 进而提升Token相关业务收益；更低的运行功耗可有效降低数据中心的用电成本, 在营收与成本两头构成双向利好。在行业背景为依托AI机柜芯片数量、整体系统功耗大幅攀升的情况下, 光互联技术产业化落地节奏将会持续加快, 下游CSP企业的相关采购需求存在较强超预期可能性。

中长时期里, 提议留意那专注于诸如半导体这类高端制造业范畴的罗博特科（股票代码 300757.SZ）, 对新能源业务呈现高增长态势且给科尔摩根等全球电机领域头部企业进行供货的唯科科技（股票代码为 301196.SZ）予以关注, 关注身为 AI 智能文字识别以及商业大数据方面顶尖企业的合合信息（股票编码 688615.SH）, 还要关注致力于工业AI和软件业务且长时间为高端装备等领域的主要客户开展服务的能科科技（股票代码 603859.SH）。

▌风险提示

1）AI底层技术迭代的速度, 并没有达到预先所期望的那样。2）存在着政策方面进行监管以及版权上的风险。3）AI应用在实际落地时所呈现出的效果, 没有达到预期的状态。4）有推荐公司业绩无法达到预期的那种风险。

1、 在算力方面呈现出的动态情况来瞧, 算力租赁的价格是处于一种平稳的状态, 而OpenAI推出了能用作GPT的个人理财功能。

1.1

Tokens跟踪

按照OpenRouter公布的数据, 在二零二六年五月十一天到五月十七天期间, 周度Token的消耗数量有了一定程度的提升, 其被调用的数量是二十六点九T, 与上一周相比, 按照环比计算增加了百分之四点六七。位居 Tokens 规模 Leaderboard 前五名里, 处于榜首位置的, 是 Tencent 的 Hy3 preview 凭借 2.66T tokens 达到该名次, DeepSeek 的 DeepSeek V4 Flash 以 2.06T tokens 处在第二的名次, Anthropic 的 Claude Sonnet 4.6 以 1.55T tokens 位列第三；位列第四之人是, Anthropic 的 Claude Opus 4.7 以 1.54T tokens 获取该第四名次；Google 旗下的 Gemini 3 Flash Preview 以 1.15T tokens 处于第五的名次。

依照市场份额的维度予以察看 , 占据15.8%份额的DeepSeek因4.25T tokens位列首位, Anthropic怀揣4.15T tokens拥有15.4%份额 排于占第二位, Google与OpenAI还有Tencent分别凭借3.97T 2.66T 2.66T tokens对应占有14.8% 9.9% 9.9%的市场份额。

在5月11日这天, 有个叫面壁智能的, 联合了清华大学以及OpenBMB开源社区, 发布了新一代的端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。经过实验得出的数据显示, 要是把该模型的参数规模拿来跟Qwen3.5-0.8B作比较的话, 它完成的Token吞吐量是Qwen3.5-0.8B的1.5倍, 而在计算Token方面它的消耗仅仅只是Qwen3.5-0.8B的2.5% , 由此可见它的参数规模更大, 然而运行效率却更快。当下, 该模型已经在GitHub和Hugging Face等这些平台进行了全面的开源。

5月12日那一天, 小米技术官方做出宣布, 启动的是“MiMo Orbit 100T Token计划”, 有着这样的计划, 要在30天之内, 面向全球范围内的AI用户, 免费进行100万亿Token的发放。在同期的时候、有着数据显示, 近一周的时间当中, Hermes Agent的调用量, 已超过了1.75万亿之多, 同一天的Token调用量, 达到了2910亿, 它是目前全球范围内、增长速度最快的开源Agent框架。在模型调用量这个方面, 近一个月里, MiMo累计贡献出了1.45万亿Token, 在排名上位居第一。

5月14日, 腾讯云宣告正式将TencentDB Agent Memory开源, 这项技术目标在于借助上下文卸载以及Mermaid任务画布, 达成Agent在长任务情形下的短期记忆压缩以及长期个性化记忆, 实验表明, 该方案于多任务连续Session情境里, Token消耗最多能够降低61%, 长任务成功率同时得到提升。

1.2

数据跟踪：火山引擎发布业界首个Agent套餐包

火山引擎于2026年5月11日正式发布Agent Plan, 在提供主力类型的编程模型的订阅服务的情形底下, 增添了更多种类的模态模型以及Harness工具的应用呢。

和传统模型订阅不一样, 和传统算力套餐也不一样, Agent Plan有开创性举动, 把Model与Harness能力深度整合, 为适配Claude Code、可适配OpenCode、能适配TRAE、可适配OpenClaw、能适配Hermes Agent等编程和Agent平台, 完成初始配置后, 就能够自动调用。

在模型覆盖范畴内, Agent Plan不但整合了归属于字节跳动系列的SOTA模型且包括Doubao - Seed、Doubao - Seedance、Doubao - Seedream, 它能够支持针对文本、代码、图像、视频等多种模态的任务去进行处理, 同时还涵盖了涉及GLM - 5.1、Kimi - K2.6等的主流三方模型, 以一站式的方式进行聚合, 并且借助Auto模式达成智能调度, 进而带来了更多的模型选择以及灵活性。

在Harness能力这一方面, Agent Plan能够提供实时联网搜索, 以此来保证所获取信息具备实时性以及可靠性, 并且其里面还内置了Doubao - embedding - vision模型, 借助这个模型可以协助提升Agent在复杂场景之下召回信息的准确性, 进而提升跨轮次上下文追踪能力以及整体效果, 最终让任务处理表现得更加可靠同时更加高效。

与此同时, Agent Plan导入AFP, 也就意味着Agent燃料值, 将其用作统一资源计量单位, 以此来提高资源计费透明度, 再提供用量面板, 致使每一回模型调用以及工具运用都能清晰呈现, 方便开发者实施管理。

当下, Agent Plan涵盖四种阶梯式订阅组合, 分别是每个月四十元的Small套餐, 每个月二百元的Medium套餐, 每个月五百元的Large套餐，还有每个月一千元的Max套餐。其中, Large套餐与Max套餐的Token数量更多, 更适宜用于Agent长程任务。

1.3

要点汇总: OpenAI推出GPT个人理财功能, 其中AI Agent正朝着金融理财场景进行渗透, 这属于产业动态方面的情况。

2026年5月16日, OpenAI进行GPT个人理财功能预览版的推出, 通用AI助手首次凭借亿级用户规模进入金融隐私数据情形之中。当下, 此功能借助预览版本的形态对处于美国境内的GPT Pro用户予以开放, 其覆盖范围涵盖了数量在12000家之上的金融机构, 这当中有Schwab、Fidelity、Chase、Robinhood、American Express、Capital One等等之类机构, 用户能够借助金融数据连接服务Plaid来衔接对应的金融账户, 基于余额、交易、投资以及负债等相关数据, 进而获取消费分析、预算梳理以及长期财务规划辅助。

每月, 约2亿用户已向GPT咨询金融财务类问题, 这是OpenAI官方数据所显示的情况。从通用问答发展到个人理财助理, 其间的数据通道因新功能诞生而恰好补齐。自此, GPT给出的答案不再是通用模版一套, 而是量身定做的方案一组。此次发布时, OpenAI同时上线该功能的web端。与此同时, OpenAI还上线该功能的iOS端App。有关功能的边界问题, 官方表示, 该新功能不仅不是专业财务建议的替代品, 而且也不替用户做决定。

在数据授权这块, OpenAI不是直接去接入银行, 而是借助关键中间层Plaid来接入, 以此获取结构化的财务数据, 并且OpenAI自身没有权利去共享用户登录凭证。在安全架构这一方面, OpenAI把功能权限严格限定在了只读的范畴, 所以GPT能够查看账户余额、交易记录、投资持仓以及债务负债, 然而却没办法查看完整账号、修改账户信息, 还有进行转账或者投资操作。另外, 于数据保护机制方面, 临时对话不会接入金融账户, 并且, 当用户断开账户连接后, 已同步的财务数据会在30天内从OpenAI系统删除, 同时, 会话留下的记忆信息能够在财务页面单独进行查看还要能操作删除。

于底座模型这一方面, 新功能通常将会默认去调用GPT - 5.5 Thinking模型, 而Pro用户呢, 是可以调用处于更高一个档次的GPT - 5.5 Pro模型的。为核查模型具备的能力, OpenAI邀约了超50位源自主流金融机构的专业人士一块儿去设计个人理财基准性测试, 测试所呈现的结果显示, GPT - 5.5 Thinking得到了79分, GPT - 5.5 Pro取得了82.5分, 这般的分数是在满分100分情况当中的结果, 它们都高于了GPT - 5.4 Thinking的76.6分, 而且相较于GPT - 5.5 Instant的65.1分以及5.3 Instant的59.4分, 展现出了更为明显的领先态势。此外, OpenAI没有针对金融场景专门去训练专用模型, 而是直接选用通用旗舰底座，此次实验证实了其多变量上下文推理能力已经足够支持专业理财规划, 并且GPT - 5.5正变为OpenAI垂直化的通用底座。

AI应用方面的动态情况是, Kimi的周访问量, 相较于之前一个阶段, 呈现出增长态势, 增长率为环比增加了11.66%, 同时, GPT - 5.5首次突破了测试ProgramBench。

2.1

周流量跟踪：Kimi周访问量环比+11.66%

本时期（2026年5月9日至2026年5月15日）涉及AI相关网站的流量数据情况是, 访问量处于前三位的分别是GPT（1313.0M）、Bing（813.7M）以及Gemini（662.3M）。而访问量环比增速排在首位的是Kimi（11.66%）。平均停留时长处于前三位的分别为Character.AI[时长为00:14:56]、Discord[时长为00:11:01]还有Kimi[时长为00:08:26]。平均停留时长环比增速排在第一位的是QuillBot（1.79%）?

2.2

产业方面有动态, GPT - 5.5首次突破了测试ProgramBench, 人工智能的编程能力, 开始从参数据堆砌的方向, 转向了推理深度之上。

2026年5月13日，编程基准测试ProgramBench首次被人工智能模型GPT-5.5攻克。在此之前，几乎所有前沿AI模型在该测试中都交了白卷，然而世界杯2026直播平台，GPT-5.5的登场打破了这一僵局世界杯直播平台，成为首个在这项极具挑战性的评测中取得实质性进展的模型。

ProgramBench之所以诞生, 是专门为了去应对传统编程评估方式存在的不足, 以往的评测标准, 像SWE-bench或者HumanEval, 从本质上来说, 更加趋向于“修bug”此类, 或者说是“补全函数”这样的任务, 它们常常会给出一个已经存在的代码库, 并且指明问题究竟处在什么地方, 而后让模型去进行修复, 然而这样的方式, 实在是不容易真实地体现出模型从完全没有一丝雏形开启构建程序的能力。而ProgramBench作出了规则上的改变没错: 它只会给出一单份已经编译好的可执行文件还有与之相应的文档, 提出要求让模型在既不凭借求助源代码、又不在进行反编译的操作、更不去连接网络条件的前提下, 再次从最起步完全重新写出整套完整毫无或缺的程序全程进程历程。整个需要测试的集合具体内含有200项任务工作, 既覆盖包含有像比较轻量级便捷的工具比如是jq、ripgrep这类, 也包括涉及到大型项目工程像FFmpeg、SQLite甚至到PHP这个编译器这样的。在这之前, 所有那些通过不正当手段刷到榜单上靠前位置的AI众多所涉及特定能力模型在这些所给定的任务方面全部都失败了, 一直要到GPT - 5.5出现才彻底改变扭转了目前这样的一种局面态势状况情形。

首个被GPT-5.5攻克的题目是cmatrix, 它是一个经典的终端“黑客帝国”数字雨效果程序, GPT-5.5在两种不同的推理级别, 也就是high和xhigh上, 分别运用完全不一样的编程语言去解决问题, high版本借助C语言实现, 而xhigh版本选用了Python, 最终, 这两个版本均顺利通过了全部行为测试。其一, high版本运用了极具系统性的策略。它先是用十轮探索测试了四十多种flag组合, 借此摸清了原始程序的CLI行为, 而后一次性写出了完整的C语言实现, 仅经过五次微调修补便完成了任务。其二, xhigh版本更为彻底。它开展了二十七步探索, 逐个摸清了每一条CLI路径, 随后直接写出了完整的Python版本。

在那种没有把高推理模式开启起来的状态当中, GPT - 5.5所展现出来的表现仅仅就是比Claude Sonnet 4.6稍微好那么一点点。可是呢, 一旦转变到xhigh模式之下, 它的性能发生了质量上的巨大跨越。它不但头一回成功地解答出了一道题目, 进而让通过率达到了0.5%, 并且还在那些“差不多解出”的任务方面创造出了全新的纪录, 也就是有二十六个任务通过了百分之九十五以上的单元测试句号。从完整的累积直方图去观察, 能看到GPT - 5.5 xhigh在整个过程中压制了其他对手, 在平均分方面它是第一名, 在中位数方面它也是第一名, 在百分之九十以上通过率的任务数量上它同样是第一名, 在百分之五十以上通过率的任务数量上它依旧是第一名。

克劳德作品4.7在xhigh模式下的表现, 相比之下, 是不太好的。它掏出了10.74美元, 调用了一百七十八回应用程序编程接口, 成本是GPT - 5.5普通版（才1.04美元、十七回调用）的十倍, 然而结果是十九次测试失败, 沦为全场最差。可是, 作品4.7也不是完全没有亮点。它在处理缺失的ncurses头文件之际, 展现出了较强的系统工程能力。其他三个模型察觉到ncurses.h缺失后, 直接换成了ANSI转义序列。Opus呢, 先是耗费了大概二十步去展开深入调查, 借助ldconfig - p找出运行时的.so文件, 运用nm - D命令核查导出符号, 随后亲手撰写了一份有着一百零六行之多的头文件声明, 直接与动态库进行链接。总之, ProgramBench凭借仅仅0.5%的超低通过率重新塑造了编程基准的挑战性, 并且GPT - 5.5的突破显示出AI编程能力的提升正朝着推理深度以及算力有效投入的方向转变。

AI相关的融资方面最新动态呈现, Isomorphic Labs达成了总数为21亿美元的B轮融资相关举措落实。

在2026年的5月12日, 英国的AI药物研发公司Isomorphic Labs宣称完成了21亿美元的B轮融资。此轮融资是由著名的风投机构Thrive Capital连续第二年牵头领投的, 还有Alphabet、GV、MGX、淡马锡以及英国主权AI基金等多个机构参与投资 , 并且创下了全球AI制药行业单笔融资的新纪录。

Isomorphic Labs创立于2021年，之所它是从Alphabet旗下AI研究实验室Google DeepMind分离出来后成立的公司, 其所专心努力从事的目标是达成AlphaFold蛋白质结构预测模型往商业化转变这件事, 该公司的创始人同时担任CEO的这个人是来自Google DeepMind的联合创始人并且还兼任CEO的德米斯·哈萨比斯。

AlphaFold借助AI对蛋白质结构展开预测, 将传统实验耗时久、成本高这一问题予以解决, 使得蛋白质结构解析的研究周期被大幅缩短。2024年, 哈萨比斯同另外两名科学家, 依靠AlphaFold2于2020年CASP蛋白质结构预测竞赛里接近实验精度的表现成果, 共同获取诺贝尔化学奖。

在这个基础之上, Isomorphic Labs争取进一步去打通那长期存在于蛋白质结构预测跟实际药物设计间的技术壁垒, 着重投入力量研发IsoDDE, 它是一款由多种专属AI模型所构成的, 能够覆盖多个治疗领域以及不同药物模式, 并且有着高精度预测能力的AI药物设计引擎, 借此把AI能力切实转化成能够规模化落地的新药研发体系。

2025年3月31日, Isomorphic Labs完成了首轮面向外部的融资事宜, 融资总额达到了6亿美元。此次计划的融资规模, 是首轮融资规模的三倍还要多, 新筹集的资金主要将会被运用于IsoDDE扩充容量、在全球范围内开展业务布局、扩大招聘的规模, 以及把候选药物研发管线推向临床阶段等诸多方面。

在这同一时间, 该公司也处于推进产业合作的持续进程之中, 当下已经与强生、礼来等全球制药领域的巨头构建起了合作关系。然而一直到最后, AI药物研发所具备的价值仍旧需要借助漫长的临床试验才能够被证实 , 对于Isomorphic Labs来讲, 所谓的21亿美元融资仅仅只是一个开端。

行情复盘

在上周, 也就是2026年5月11日至2026年5月15日期间, AI应用指数的日涨幅最大值是2.11%, AI算力指数的日涨幅最大值是4.1%, 万得全A的日涨幅最大值是1.56%, 中证红利的日涨幅最大值是0.27%，AI应用指数的日跌幅最大值是-3.17%, AI算力指数的日跌幅最大值是-3.42%, 万得全A的日跌幅最大值是-2.03%, 中证红利的日跌幅最大值是-0.94%。在AI算力指数内部, 顺景科技以上周27.2%的涨幅获得了最大涨幅, ST天玑以上周-12.81%的跌幅获得了最大跌幅。在AI应用指数的范畴之内, 三人行凭借着16.67%的幅度, 录成了上周之中最大的涨幅情况, 淳中科技则是以-17.61%的数值, 录得了上周之际最大的跌幅状况。

投资建议

2026年5月14日，台积电在年度技术论坛正式发布AI芯片“三层蛋糕”核心架构，明确技术研发聚焦高效算力运算、多元异质整合、3DIC与光子光学互连三大核心方向。该架构凭借成熟落地技术与明晰迭代节奏稳步推进产业化进程，行业成长确定性较强。此次架构落地，主要依托COUPE光互连、CoWoS先进封装两大核心关键技术。光互连领域，COUPE为台积电自研紧凑型通用光子引擎，是其共封装光学（CPO）方案核心技术开云真人app在线登录，企业将于2026年量产全球首款200Gbps微环调制器。相较于传统铜互联方案，该技术可将系统能效提升4倍、传输延迟缩减10倍；若实现与封装平台深度融合，系统能效最高可提升10倍，传输延迟降幅可达20倍，预计2030年前完成8倍带宽密度升级，将成为未来AI数据中心建设的核心底层技术。先进封装赛道方面，台积电CoWoS技术迭代日趋成熟，当前5.5倍光罩规格版本良率已达98%，量产落地稳定性位居行业头部。同时公司敲定中长期技术升级路线，拟于2028年、2029年陆续迭代光罩尺寸标准，扩充HBM集成搭载规模，持续筑牢自身在AI算力先进封装领域的技术壁垒与市场主导优势。

本次台积电技术论坛明确光互连为AI算力架构迭代核心路径，结合其披露的COUPE光子引擎性能优势与算力硬件扩容趋势，CPO、OIO已然成为Token经济逻辑下行业演进的趋势。更低传输时延可直接提升算力调度效率，进一步抬升Token相关业务收益；更低运行功耗能够有效压降数据中心的用电成本，从营收与成本两端形成双向利好。依托AI机柜芯片数量、整体系统功耗大幅攀升的行业背景下，光互联技术产业化落地节奏将持续加快，下游CSP企业相关采购需求存在较强超预期可能性。

中长期，建议关注专注于半导体等高端制造业的罗博特科（300757.SZ）、新能源业务高增并供货科尔摩根等全球电机巨头的唯科科技（301196.SZ）、AI智能文字识别与商业大数据领域巨头的合合信息（688615.SH）、深耕工业AI与软件并长期服务高端装备等领域头部客户的能科科技（603859.SH）。

风险提示

1）迭代速度达不到预期的是, AI低下档次的技术。政策执行监控以及存在版权方面风险另外, AI应用落实到实际产生理想效果的程度没达希望。除此之外有推荐过来的公司关于业绩上达不到预期的风险。

研报信息

证券研究报告, 其具体内容为, 这是关于《OpenAI推出GPT个人理财功能》, 以及《GPT-5.5首破测试ProgramBench》, 并且此为计算机行业周报。‍。

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