融易富配资金融行业数智转型，如何突破算力瓶颈？

　　原标题：原创| 金融行业数智转型融易富配资，如何突破算力瓶颈？

　　来源：新金融联盟NFA

　　“金融监管总局正积极推动相关机制建设，在平衡安全与发展的前提下，规范与推进AI在金融业务当中的应用。”5月24日，监管专家在新金融联盟主办的“智算赋能金融服务智能化”内部研讨会上表示。

　　算力已成为金融行业的核心生产力，在人工智能加速迭代与全球算力竞争升级的背景下，构建自主可控、高效安全的智算体系成为金融行业共识。会上，国家金融监督管理总局科技监管司相关负责人与23家银行、理财子和保险公司的专家，聚焦金融算力基建的实践、挑战与对策深度探讨。新金融联盟秘书长吴雨珊主持会议，中国金融四十人论坛提供学术支持。

　　研讨会现场

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　　有限算力VS无限创新

　　当前，头部金融机构的算力卡布局呈现显著的“多厂商、多版本”特征：邮储银行搭建的算力集群涵盖华为昇腾、英伟达GPU等芯片；交行AI芯片已投入超4亿元，形成1000PFlops算力规模，国产算力占比超70%；国开行筛选2-3家有持续发展潜力的国产芯片厂商，构建混合多芯智算基础设施。

　　邮储银行总工程师徐朝辉指出，搭建混合异构分布式算力平台，是应对供应链不确定性的务实选择，但要充分发挥其作用并不容易。异构算力的协同需突破并行计算技术瓶颈，高峰期算力集群利用率达60%已属优秀。

　　百度智能云混合云部总经理杜海认为融易富配资，国产算力的蓬勃发展，给金融行业带来算力异构管理问题。智能体爆发趋势下，需平衡有限算力与无限创新的矛盾。

　　面对巨大的算力需求，邮储银行采用“训练集中化+推理分布式”架构，兼顾算力效率与业务实时性。农业银行采取“开源、节流、运维、管控”的算力管理策略：通过统一资源调度平台实现跨厂商算力的透明化调用；通过并行计算提升GPU利用率；通过实时监控网络拥塞与节点状态，降低训练任务中断风险；根据算力需求评估结果，对省级以上项目实施技术基准审查，避免资源滥用。

　　交通银行金融科技部总经理刘雷表示，交行通过“朝推夜训”实现算力分时复用，并以千卡自研成本、百万tokens使用成本等指标衡量投入，以数字劳动力创造量、风险事件减少率、成交金额提升等维度评估产出，实现资源精准配置。

　　国开行信息科技部总经理宋磊介绍，国开行针对不同业务需求对算力资源进行差异化调度：大并发场景用高性能集群，跨境业务配专属算力，高保密场景采用软硬件一体机。

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　　智算发展面临多重挑战

　　与会专家认为，当前，国产芯片已具备支撑金融核心业务的能力，但智算落地仍面临生态、成本、安全等方面的挑战。

　　一是国产智算生态尚不健全。国产芯片呈现自主架构与兼容CUDA双轨发展，行业标准缺失，导致银行需承担多重适配成本。

　　二是算力成本指数级增长。智算建设需要大量高端GPU/NPU、高速网络存储设备、智算服务器等，叠加配套系统与运维成本，资金投入较大。更严峻的是，大模型训练存在阶段性算力高峰，自行采购易导致资源闲置。

　　三是大集群运维复杂性增大。海量数据处理、模型训练及推理运行易发生网络拥塞、延迟高等问题。超大网络集群中单个网络节点故障引发的影响具有放大效应融易富配资，可能会导致模型训练任务重启或中断，造成较高的算力成本浪费。

　　四是供应链不确定性与技术迭代风险交织。美国对华科技制裁不断升级，大行通过提前储备缓解压力，但中小机构面临有钱买不到卡的困境。而随着芯片技术迭代加速，储备多少、何时储备也是两难抉择。

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　　加快国产智算标准体系建设

　　针对上述问题，与会专家认为，建立金融专用智算中心是当务之急，建议通过租赁模式为中小机构提供合规算力。杜海介绍，百度智能云已在宁夏建成昆仑芯P800的大型集群，其“智算一体机”方案可为中小机构提供轻量化选择。

　　此外，国产智算标准体系建设迫在眉睫。刘雷呼吁在监管指导下制定金融智算技术标准，统一芯片接口、算力调度协议等关键规范；杜海表示，百度智能云采用“四层智算架构”，通过RDMA协议优化通信效率，实现跨芯片精度对齐与任务编排。

　　中国银行原行长李礼辉建议建立“高中初小”监管原则：“高”是占领技术高地，“中”是打造全球领先的中国方案，“初”是把风险消灭在萌芽状态，“小”是实现风险概率和风险成本最小化。监管专家表示，金融监管总局正加快政策研究，针对算法透明度、数据安全、模型可解释性等核心问题制定具体措施，为行业发展提供明确指引。

　　随着监管政策与标准体系完善，金融机构与科技公司需在算力基建、生态共建、风险防控等维度形成合力。未来，金融服务将依托智能算力向高效化、安全化、普惠化演进，而混合异构架构、动态资源调度与国产化替代，将成为金融行业穿越周期的核心竞争力。