金融行业国产AI基础设施规划：从GPU选型到系统交付

概述

金融行业建设国产AI基础设施，不能只看GPU型号和单卡算力。真正进入业务环境后，还需要同时解决服务器稳定性、软件适配、资源调度、模型部署、数据安全、运行监控和后期扩展等问题。

金融AI为什么不能只按GPU参数选型？

金融行业的AI应用并不是单一场景。

智能客服、企业知识库和内部问答，更关注模型响应时间、并发量、知识检索效率和数据权限；票据、合同和报表处理，更关注OCR、多模态识别和批量任务吞吐；风险分析、数据科学和量化研究，则可能同时涉及数据预处理、模型训练、推理和多任务并行。

即使使用相同的模型，不同业务对算力的要求也可能完全不同。例如，内部少量人员使用的知识库，与面向大量用户的智能客服，在并发、容错和资源管理方面存在明显差异。

因此，国产GPU选型通常需要同时评估：

模型规模、精度和量化方式；
上下文长度和并发请求数；
训练、微调、推理或数据处理任务类型；
数据规模和存储吞吐；
是否需要多模型、多部门共享算力；
数据安全、权限隔离和审计要求。

GPU只是其中一个变量，系统能否稳定运行，取决于整体架构是否匹配业务。

金融AI算力平台通常包括哪些部分？

1. 国产GPU服务器

赋创可围绕天数智芯天垓系列（如天垓150）和智铠系列（如智铠100）提供服务器和集群方案。服务器配置需结合GPU数量、CPU平台、内存、存储、网络带宽和机房条件综合设计。模型验证可从单台起步，多模型或多任务需规划多节点集群。

2. 集群网络与存储

多节点扩展时，瓶颈可能不在GPU。模型加载、数据读取、向量库访问、节点通信和结果写回均受存储和网络影响。数据密集型任务需重点关注本地NVMe、共享存储、网络带宽和数据调度方式。

3. AI算力平台

赋创AI平台统一管理GPU、CPU、内存和存储，提供容器管理、任务调度、资源分配、权限控制、运行监控和环境隔离。适用于多部门、多项目并行的组织，如金融、高校、科研等。

4. 软件与模型运行环境

国产GPU项目涉及驱动、运行库、AI框架、推理引擎、容器镜像和模型依赖。当前主流大模型和框架已具备适配基础，但具体到模型版本、参数规模、量化方式等仍需验证。赋创可承担环境部署、模型搭建和性能调优。

5. 监控与运维

生产环境需持续监控GPU利用率、显存占用、任务状态、节点健康、存储容量和异常。初期建立统一监控和运维机制，有助于故障定位、版本更新和集群扩容。

典型金融AI场景如何规划？

智能客服与企业知识库

涉及大模型、Embedding模型、重排序模型、向量数据库和检索系统。算力规划需考虑主模型显存、并发人数、上下文长度、知识库规模、响应时间及多模型资源分配。

金融文档与票据处理

包括OCR、版面分析、信息抽取和多模态理解。批量离线处理关注吞吐，实时审核关注响应速度，需采用不同GPU配置和任务调度方式。

风险分析与数据科学

可能涉及传统机器学习、数据分析和并行计算，对CPU、内存、存储和GPU协同要求更高，不宜只采购GPU而忽略数据处理链路。

隐私与敏感数据场景

本地部署可降低数据外传风险，但需配合账户权限、数据分区、容器隔离、访问控制、传输加密和审计。是否采用可信执行环境、国密算法或隐私计算，需根据合规要求确定。

国产GPU项目建议分三个阶段推进

第一阶段：模型和环境验证

选择边界清晰的业务，验证模型、框架、驱动和国产GPU环境兼容性，确认基础性能满足要求。

第二阶段：有限业务试点

将模型接入小范围真实流程，增加权限、调度、监控、数据管理和异常处理机制，重点验证系统连续运行能力。

第三阶段：平台化和规模化建设

根据真实业务量扩展GPU节点、存储和网络，通过AI平台统一管理多模型、多任务和多团队资源，减少一次性投资风险，保留升级空间。

赋创在项目中负责什么？

赋创主要提供：国产GPU服务器整机设计与交付；单机及多节点算力集群建设；网络、存储和基础运行环境规划；AI算力平台部署；驱动、框架和容器环境搭建；模型部署与运行调优；系统监控、运维和扩展支持。具体行业应用、业务流程和前端系统由客户或应用合作伙伴负责。清晰划分基础设施与应用开发边界，可降低职责风险，便于评估预算和周期。

常见问题FAQ

Q1：天垓150和智铠100可以部署主流大模型吗？

两类产品已具备主流模型和常用AI框架的适配基础，具体支持情况需结合模型版本、参数规模、精度、量化方式和软件环境综合评估。

Q2：国产GPU是否适合直接建设大规模集群？

建议先从模型验证和有限业务试点开始，再根据实际负载扩大规模。直接按预测业务量建设，容易出现资源配置与真实需求不匹配。

Q3：什么情况下需要建设AI算力平台？

当企业出现多台GPU服务器、多个模型或多个团队共同使用算力时，就需要平台化管理。AI算力平台可统一管理资源，提供容器管理、任务调度、权限控制、资源隔离和运行监控。

Q4：本地部署是否可以保证数据安全？

本地部署能减少数据外传，但仍需配合权限、隔离、加密、审计和运维制度，不能等同于完整的数据安全体系。

一句话总结

国产GPU进入行业生产环境，难点在于形成稳定、可管理、可扩展的系统。天数智芯天垓、智铠等产品解决底层算力供给，赋创则整合GPU服务器、集群、AI平台和模型环境，完成从硬件到生产环境的系统交付。

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