某大型金融机构在 AI 大模型底座建设上的探索

一、引言

在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正成为金融行业创新的引擎。AI 技术的应用不仅提高了金融服务的效率和质量，还为用户带来了更加个性化和精准的服务体验。本文将深入探讨一家全球领先的金融机构如何通过构建强大的 AI 大模型算力底座，实现金融服务的智能化转型，引领行业进入一个全新的智能时代。

二、案例背景

在金融行业，效率和安全性是核心竞争力。随着金融科技的快速发展，用户对金融服务的需求日益增长，传统的金融服务模式已经难以满足现代社会的需求。一家全球领先的金融机构，以其庞大的客户基础和丰富的业务场景而著称，意识到必须借助科技的力量，提升金融服务的质量和效率。

三、实施过程

项目团队首先对金融机构现有的服务流程进行了深入分析，确定了 AI 大模型算力底座的关键功能点。随后，他们利用先进的 AI 技术和算力资源，开发了能够支撑千亿算力的国芯 AI 集群。

四、技术细节

1. 算力集群建设：金融机构遵循从简单到复杂、从局部试点到规模推广的原则，逐步建设算力集群。2021年开启技术试点，基于高性能网络建设集群；2022年，完成百亿集群建设，同时支持信创和非信创 AI 算力芯片；2023年，建成同业首个支撑千亿算力的国芯 AI 集群，部署近100台 AI 服务器，总算力达到800pflops。

2. 多算力中心互联： 金融机构采用跨中心的 AI 算力调度、算网协同等关键技术，建设广域互联的多 AI 算力中心，实现高可用架构。

3. AI 集群运维提升：随着 AI 大模型的参数规模越来越大，基础设施规模也越来越大，对运维提出了新要求。金融机构正在进行基础设施可观测能力的构建，构建 AI 算力集群的快速故障定界、告警压降能力，帮助运维人员快速识别、定位和恢复故障，提升大规模算力基础设施的可观测性。

4. 散热和供电： AI 的高算力特征使得服务器功耗不断提升，从而带来算力的散热问题。金融机构通过差异化功率密度设计和液冷技术的试点与部署，解决了这一问题。

五、成果展示

AI 大模型算力底座的建设，显著提升了金融机构的服务效率和质量。通过 AI 技术，金融机构能够为用户提供更加个性化、精准化的服务，提升用户体验，增强竞争力。

案例亮点：

1. 算力集群建设：金融机构已建成同业首个支撑千亿算力的国芯AI集群，部署近100台 AI 服务器，总算力达到800pflops。

2. 多算力中心互联：金融机构采用跨中心的 AI 算力调度、算网协同等关键技术，建设广域互联的多 AI 算力中心，实现高可用架构。

3. AI 集群运维提升：金融机构正在进行基础设施可观测能力的构建，构建 AI 算力集群的快速故障定界、告警压降能力，帮助运维人员快速识别、定位和恢复故障，提升大规模算力基础设施的可观测性。

4. 散热和供电： 金融机构通过差异化功率密度设计和液冷技术的试点与部署，解决了 AI 服务器高功耗带来的散热问题。

六、挑战与解决方案

在项目实施过程中，团队遇到了一些挑战，例如：

1. 算力集群建设：金融机构遵循从简单到复杂、从局部试点到规模推广的原则，逐步建设算力集群。

2. 多算力中心互联：金融机构采用跨中心的 AI 算力调度、算网协同等关键技术，建设广域互联的多 AI 算力中心。

3. AI 集群运维提升： 金融机构正在进行基础设施可观测能力的构建，构建 AI 算力集群的快速故障定界、告警压降能力。

4. 散热和供电：金融机构通过差异化功率密度设计和液冷技术的试点与部署，解决了 AI 服务器高功耗带来的散热问题。

七、结论

这一案例展示了 AI 技术在金融行业中的巨大潜力。通过 AI 大模型算力底座的建设，金融机构不仅提升了金融服务的效率和质量，还为用户带来了更加个性化和精准的服务体验。这不仅是一次技术革新，更是对传统金融服务模式的一次深刻反思。

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