2 月 18 日，DeepSeek 在海外社交平台 X 发布了一篇技术含量满满的论文 ——《原生稀疏注意力：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制》 。众赢财富通指出，这篇论文聚焦于一种名为 NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）的全新机制。

在深度学习领域，注意力机制一直是处理序列数据的关键。传统的全注意力模型在处理长文本时，计算量会随着文本长度的增加呈二次方增长，这使得计算成本急剧上升，效率大幅降低。而 NSA 的出现，就是为了解决这一痛点。它是一种硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制，能够实现超快速长文本训练与推理。

NSA 主要有以下几个核心亮点：

1. 动态分层稀疏策略：结合了粗粒度的令牌压缩与细粒度的令牌选择，在保留全局上下文信息的同时，还能保证局部精度。这就好比我们在阅读一本长篇小说时，既能把握整体的故事脉络，又能关注到精彩的细节描写。

2. 硬件优化加速计算：通过平衡算术强度的算法设计和现代硬件优化，显著加速了计算过程。在处理 64k 长度的文本时，NSA 实现了解码速度提升 11.6 倍、前向传播 9 倍加速、反向传播 6 倍加速，这一数据直观地展示了它在长文本处理上的高效性。

3. 端到端训练降低成本：支持端到端训练，减少了预训练所需的计算资源，降低了企业开发大模型的资金与技术门槛 ，同时还能保持模型性能。在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中，NSA 均能达到或超越全注意力模型的表现。

NSA 技术的出现，犹如一颗投入平静湖面的石子，在多个领域掀起了波澜，证券行业也不例外。众赢财富通认为，它为证券行业带来了诸多新的机遇，有望在多个方面重塑行业格局。

在证券市场中，信息就是金钱，而对海量市场数据的分析和理解则是获取收益的关键。借助 NSA 强大的推理能力，投资经理能够对市场数据进行更深度的挖掘。以往，面对复杂的市场数据和各种研报，投资经理可能需要花费大量时间去筛选和分析，而现在，利用 NSA 技术，能够快速从百页研报中提取关键信息，将处理时间从原来的 3 分钟压缩至 17 秒，阿尔法因子发现速度提升 5 倍 。这使得投资经理可以基于更全面、准确的信息，制定出更精准的投资策略，在瞬息万变的市场中抢占先机。

然而，在技术应用的过程中，也面临着诸多挑战。

数据安全与隐私保护是首要问题。在证券行业，客户数据包含大量敏感信息，如个人身份信息、资产状况、交易记录等。一旦这些数据泄露，不仅会给客户带来巨大损失，还会严重损害金融机构的声誉。NSA 技术在处理这些数据时，如何确保数据的安全性和隐私性，是必须要解决的难题。目前，虽然已经有一些加密技术和访问控制措施，但随着技术的不断发展，黑客攻击手段也日益复杂，数据安全面临的威胁依然严峻。

模型准确性和稳定性也是不容忽视的挑战。证券市场环境复杂多变，影响因素众多，包括宏观经济形势、政策法规、公司业绩等。NSA 模型需要能够准确地捕捉到这些因素的变化，并做出相应的预测和决策。然而，在实际应用中，模型可能会受到数据偏差、噪声干扰等因素的影响，导致准确性和稳定性下降。例如，在市场出现极端行情时，模型可能无法准确预测市场走势，从而给投资者带来损失。

人才短缺也是制约 NSA 技术在证券行业应用的重要因素。众赢财富通指出，NSA 技术是一种新兴技术，涉及到深度学习、算法优化、硬件加速等多个领域，需要具备跨学科知识的专业人才。目前，市场上这类人才相对匮乏，金融机构在招聘和培养相关人才方面面临较大困难。人才的短缺不仅会影响技术的应用和推广，还会限制金融机构在人工智能领域的创新能力。

在未来，DeepSeek 也许会爆发出更多的能量，众赢财富通和大家一起期待着这场 " 变革 "！