□本报记者 胡杨
算力已成为金融行业的核心生产力之一。当前，金融机构高度重视智算领域算力基础设施建设，希望构建自主可控、高效安全的智算体系，积极应对人工智能加速迭代与全球算力竞争升级的趋势挑战。
日前，在由新金融联盟主办、中国金融四十人论坛提供学术支持的“智算赋能金融服务智能化”内部研讨会上，来自银行、理财公司、保险公司的专家围绕金融算力基建的实践、挑战与对策展开深度探讨。
追求“快”“稳”“省”
算力行业正处在快速发展阶段，无论从国际形势还是供应链安全角度看，国产芯片都已成为必答题。
而在金融领域，加快推进算力实施也是实现高质量发展的必由之路。在百度智能云混合云部总经理杜海看来，金融体系对智算的诉求分为三大板块：第一，金融类的创新业务“快”速支持，其诉求是如何快速支撑创新型业务，常见于分行的创新业务体系；第二，在总行核心业务上，如何保证算力有效运行，这里体现一个“稳”字；第三，对集团周边所有的生态公司，如何有效利用分行、总行的统一算力，“省”本增效，算网融合统一管理。
纵观金融行业现阶段的智算实践，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，例如：邮储银行（601658）搭建的算力集群涵盖华为昇腾、英伟达GPU等芯片；交通银行持续加大高算力芯片、AI服务器的战略引进股票配资官网网站，搭建了以国产高性能GPU服务器为主的千卡异构算力集群；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。
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，交通银行以“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，实现资源合理配置。
国家开发银行信息科技部总经理宋磊介绍，国家开发银行针对不同业务需求对算力资源进行差异化调度：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。
实际落地面临三方面挑战
智算服务如何真正实现“快”“稳”“省”？高效的智算集群是关键。与会嘉宾普遍认为，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。具体来说：
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（603138）处理、模型训练及推理运行易发生网络拥塞、延迟等问题。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，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。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。
为行业发展提供明确指引
针对上述问题，与会专家普遍认为，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。同时，国产智算标准体系建设也迫在眉睫。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。
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。
目前，在金融领域算力实施层面已呈现出几个新趋势。杜海介绍，一是机构统筹建设——金融行业高度重视智算领域算力基础设施建设，后续需要进行整体系统化规划和统筹；二是关键技术攻关——在智算化、绿色化、一体化的技术关键层面，科技公司应与金融领域龙头一起共创，支撑金融领域需求；三是标准化建设推进——当前标准还处于突破状态，比较分散，接下来需进一步推进标准化，尤其在模块、算力、体系预制化等方向；四是产业链生态协同——现在信创更多指的是CPU、GPU、操作系统、数据库等，未来将包含HBM显存、网络芯片等，应探索让这一整套体系更好进行全栈信创的服务。
随着监管政策与标准体系完善股票配资官网网站，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。
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