上海金融算力中心将向中小银行提供更低成本的AI算力

点击关注→
点击关注→

智探AI应用

2026年6月27日 11:38
广东

在小说阅读器读本章

去阅读

中小银行AI算力难题有解了？

近日，中国金融电子化集团党委副书记、董事、总经理朱建强接受21世纪经济报道采访时透露，上海金融算力中心将打造统一的AI算力和调度平台，整合央行系统内部AI算力资源，通过AI Token Router（智能算力路由器）实现算力的跨网调度与平衡，确保用户在安全可信的环境中使用AI服务。

此外，该中心将以Token（算力凭证）的形式向中小银行提供算力资源，帮助其以低成本、高效率的方式获得AI算力支持，有效破解中小金融机构长期面临的“算力孤岛”难题。

据《银行科技研究社》了解，“算力孤岛”指的是算力资源割裂现象：受地理位置、技术架构、权属等壁垒限制，分散的算力节点无法互联互通、统一调度与共享复用，形成彼此孤立的资源孤岛，从而造成错配与资源浪费，比如“头部机构算力过剩、中小机构算力不足”。

此前，在算力不足的情况下，中小银行必须想方设法作出调整。

成都农商银行科技信息部曾指出，在算力受限下，中小银行的大模型应用可从多方面进行优化：准确评估算力需求（结合自身情况与业务场景，估算训练与推理所需的算力大小，确定AI加速卡真实需求）；算力私有化部署（可采用量化方式降低模型参数精度，减少算力消耗，同时尽可能减少模型训练的词数与模型参数量；使用大模型推理优化技术，并采用针对推理优化的计算框架等）；算力混合部署（可在需要训练私有化模型的时候，短期租用安全可信的公有云算力，补充算力的不足）；算力统一管理等。

事实上，算力不足的一大原因是“成本高”，从前期硬件采购到长期运营，均需要不小的成本，但投入产出价值不明确，又让中小银行不太敢“放开投入”。不少行业人士曾指出，当前国内中小银行在人工智能规模化落地过程中，“算力投入成本较高”是面临的挑战之一。

上述上海金融算力中心将向中小银行提供更低成本的算力资源，银行或能加速推进AI应用。

据悉，上海金融算力中心是中国金电建设运营的金融数字基础设施，定位为中国人民银行重要的同城灾备数据中心，为中小商业银行提供稳定、高效、安全的金融数据基础设施保障。同时，中心将重点承载人民银行在沪关键金融基础设施系统、数字人民币国际运营中心等核心算力需求。