2025年，金融行業(yè)AI應(yīng)用加速落地，同時信創(chuàng)建設(shè)也進(jìn)入關(guān)鍵時期。很多金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)做出圍繞純自主算力底座構(gòu)建AI應(yīng)用的戰(zhàn)略規(guī)劃，但在落地過程中仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。

國內(nèi)算力在金融行業(yè)的規(guī)�；瘧�(yīng)用能力究竟如何，如何打造投資回報比高的國內(nèi)算力+平臺應(yīng)用整體解決方案？不久前，2025光合組織領(lǐng)導(dǎo)人大會從生態(tài)層面給出了實踐新思路。

行業(yè)現(xiàn)狀：AI加速落地，算力瓶頸凸顯

2025年，金融行業(yè)AI應(yīng)用已經(jīng)從技術(shù)驗證階段轉(zhuǎn)向規(guī)�；�商業(yè)落地，投入產(chǎn)出比超越技術(shù)先進(jìn)性，成為金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用AI的核心考量。然而，金融行業(yè)也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

一是算力資源的結(jié)構(gòu)性困境。

年初DeepSeek引爆金融行業(yè)算力需求，金融機(jī)構(gòu)普遍遭遇算力瓶頸。不僅存在算力緊缺，還面臨算力效率有待提升，散熱、供電等數(shù)據(jù)中心層面挑戰(zhàn)，異構(gòu)算力資源池納管、調(diào)度、監(jiān)控等運維管理挑戰(zhàn)。

二是提升自主可控能力迫在眉睫。

金融作為關(guān)系國計民生的關(guān)鍵領(lǐng)域，其信息安全與提升自主可控能力至關(guān)重要。構(gòu)建自主可控的算力底座，成為行業(yè)“必答題”。然而國內(nèi)算力對很多金融機(jī)構(gòu)是全新的技術(shù)體系，需要一定時間熟悉與磨合。

三是多元算力-模型-應(yīng)用適配難。

國外-國內(nèi)算力混合并用將在相當(dāng)長時間存在，疊加多元模型、海量應(yīng)用，技術(shù)復(fù)雜，如何在保障核心系統(tǒng)穩(wěn)定、服務(wù)體驗不受影響的前提下，實現(xiàn)平滑遷移，是金融機(jī)構(gòu)的一大挑戰(zhàn)。

此外，由于金融機(jī)構(gòu)對業(yè)務(wù)穩(wěn)定性、安全性要求極高，因此在選型時，除了標(biāo)稱算力，更需審慎考量軟件生態(tài)、服務(wù)能力、技術(shù)路線的可持續(xù)性、算力量產(chǎn)能力，以及安全和自主可控等，決策鏈條空前復(fù)雜。

實踐樣本：某大型股份制銀行的AI算力重構(gòu)之旅

某大型股份制銀行業(yè)務(wù)涉及大量的智能文檔處理流程，此前復(fù)雜文檔需要大量人工核驗，時間成本高、處理效率低。同時該行在推進(jìn)信創(chuàng)和“AI+戰(zhàn)略”時，面臨信創(chuàng)化和算力資源短缺的雙重挑戰(zhàn)。

海光聯(lián)合光合組織成員青云科技、合合信息，共同打造了“硬件+平臺+應(yīng)用”三位一體的深度協(xié)同：海光DCU+青云AI智算平臺+合合信息智能文檔處理應(yīng)用的整體解決方案，已經(jīng)在該行OCR、智能語音、大模型等多個人工智能場景落地。

1. 算力基石：海光DCU的堅實底座

最底層，海光DCU提供了開放、兼容、穩(wěn)定的國內(nèi)算力基礎(chǔ)。通過與上層平臺和應(yīng)用進(jìn)行原子級的深度適配，實現(xiàn)將芯片能力發(fā)揮到最優(yōu)。海光DCU領(lǐng)先的算力精度，支持金融場景下百萬并發(fā)級的大規(guī)模應(yīng)用部署。

2. 調(diào)度中樞：青云平臺的“化零為整”

金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部往往存在多個廠商、不同型號的異構(gòu)算力資源，形成一個個“算力孤島”，資源利用率低下，運維管理復(fù)雜，影響開發(fā)效率。青云科技扮演了算力資源“調(diào)度中樞”的關(guān)鍵角色。

“青云科技的智算平臺可以把分散的異構(gòu)算力放到更大的算力池進(jìn)行統(tǒng)一管理、分配和調(diào)度。當(dāng)對算力進(jìn)行更細(xì)顆粒度的管理以后，原有的算力資源不僅可以支撐更多應(yīng)用場景，還能實現(xiàn)更高的推理效率。”青云科技副總裁沈鷗表示。

3. 應(yīng)用先鋒：合合信息金融文檔處理的“尖兵”價值

現(xiàn)代金融場景下的文檔處理，需要應(yīng)對格式多樣、版式復(fù)雜、手寫混排、印章干擾等諸多挑戰(zhàn)。合合信息的智能文檔處理技術(shù)，融合了深度學(xué)習(xí)、語義理解、多模態(tài)大模型等能力，不僅能識別幾乎所有文檔元素，還能解析表格結(jié)構(gòu)、理解段落邏輯、校驗關(guān)鍵信息的一致性，將過去需要數(shù)天人工核驗的流程，縮短至幾分鐘。

“在海光DCU原子級的技術(shù)支持下，合合信息多個AI應(yīng)用與底層算力深度適配，實現(xiàn)智能文檔識別率的大幅提升，識別效果和效能與國際算力環(huán)境不相上下，甚至在特定場景下做到優(yōu)于后者。”合合信息智能解決方案事業(yè)部總經(jīng)理李明表示。

該案例打破了傳統(tǒng)IT的“分頭采購、各自為戰(zhàn)”模式，一個由硬件、平臺、應(yīng)用三方構(gòu)成的“鐵三角”與客戶深度協(xié)同，共同打磨出一整套基于國內(nèi)算力的人工智能解決方案，為金融行業(yè)采購國內(nèi)算力起到示范作用。

生態(tài)破局：軟硬協(xié)同，讓國內(nèi)算力更好用

作為圍繞“海光芯”先進(jìn)算力的軟硬件生態(tài)聯(lián)盟，光合組織是一個聚合100+人工智能平臺、算法、應(yīng)用廠商的軟硬件生態(tài)聯(lián)盟，旨在發(fā)揮成員企業(yè)軟硬件協(xié)同的價值，為國內(nèi)算力落地帶來1+1＞2的加速引擎。

作為光合組織的發(fā)起方，海光一直堅持“算力不光要建好，還要好用，讓客戶的投資更有價值”的理念，以此打造了海光DCU在金融行業(yè)的競爭壁壘。

1. 兼容主流AI生態(tài)，降低落地門檻

海光DCU采用國際主流的GPGPU路線，并實現(xiàn)了對CUDA生態(tài)的完全兼容。最新的DTK和DAS軟件棧，讓客戶無需二次開發(fā)，極大地降低了技術(shù)門檻和遷移成本。此外，海光DCU團(tuán)隊構(gòu)建了從底層的GPU開發(fā)套件DTK，到人工智能基礎(chǔ)軟件系統(tǒng)DAS，再到上層應(yīng)用平臺DAP的端到端全棧AI加速套件，發(fā)揮平臺級軟件優(yōu)化能力，加速客戶AI應(yīng)用落地。

2. 金融行業(yè)豐富的落地經(jīng)驗

海光DCU已持續(xù)為近100家金融頭部客戶提供高品質(zhì)服務(wù)，包含國有銀行、股份制銀行、城商農(nóng)信、大中小保險證券機(jī)構(gòu)。在豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗中，海光DCU已經(jīng)在智能文檔處理、數(shù)字人營銷、金融反欺詐、隱私計算、智能問數(shù)、信貸盡調(diào)報告生成、代碼生成、企業(yè)知識庫等眾多場景驗證了技術(shù)可靠性和適用性。

3. 光合組織聚合全產(chǎn)業(yè)勢能

只有在最廣泛的應(yīng)用中、在解決最棘手的工程問題中，算力生態(tài)才能自我造血、持續(xù)繁榮。近年來，光合組織大力推動我國算力與平臺、應(yīng)用的兼容適配，共同孵化一整套AI解決方案，實現(xiàn)一體化交付。

結(jié)語

“光合”的本質(zhì)是生態(tài)。一個繁榮的算力生態(tài)，最關(guān)鍵的要素并非一兩項領(lǐng)先的性能指標(biāo)，而是搭建一個普適、通用、開放的生態(tài)，讓算力真正地“用起來”。

從光合大會到金融一線的實踐，我們看到一條清晰的路徑正在形成：以開放兼容的硬件為基石，以智能高效的算力平臺為中樞，以場景豐富的AI應(yīng)用為牽引，通過產(chǎn)業(yè)生態(tài)的協(xié)同共創(chuàng)，我國AI算力正在打通賦能千行百業(yè)的“最后一公里”。

END

       原文標(biāo)題 : 透視光合組織大會：算力生態(tài)重構(gòu)金融AI新范式