《金融数据中心人工智能算力建设指引》概览

• 报告标题：金融数据中心人工智能算力建设指引
• 发布机构：北京金融科技产业联盟
• 发布时间：2023年8月
• 行业标签：泛金融
• 产品标签：#AI算力 #GPU #NPU #FPGA #ASIC #RoCE #液冷技术 #分布式训练 #智能风控 #智能投顾

报告背景和目标

为响应《金融科技发展规划（2022—2025年）》对人工智能技术在金融领域深度应用的要求，本报告旨在解决金融行业AI算力基础设施建设的核心挑战。全球AI算力规模预计以超过50%的年增速增长，2025年将达3300 EFlops，而金融行业占全球AI算力支出的24.9%，位居传统行业首位。报告通过总结优秀实践，为金融机构提供AI算力数据中心建设的技术指引与标准框架。

报告目录

第一章 发展背景和研究目标
一、发展背景
（一）国家政策及“十四五”规划要求
（二）金融科技发展的基础支撑
（三）国内外当前AI算力建设情况
二、研究目标
第二章 面临的挑战和难点
一、整体看
（一）数据中心AI算力发展不均衡
（二）数据中心AI计算能力不足
（三）数据中心AI算力连接和协同能力不强
（四）数据中心AI算力调度不灵活
二、分层看
（一）数据中心选址问题（L0层）
（二）能耗及供电问题（L1层）
（三）AI算力底座与周边设备及网络的问题（L2层）
（四）支持不同业务场景的AI应用问题（L3层）
第三章 建设指引
一、人工智能算力数据中心架构
（一）总体架构
（二）分层布局
二、基建基础设施层（L0-L1）
三、硬件基础设施层（L2）
（一）AI芯片
（二）AI服务器
（三）AI计算子系统
四、软件基础设施层（L3）
（一）芯片使能软件
（二）AI开发框架
（三）使能软件
第四章 建设协同
一、整体原则
二、传统算力与新型算力协同
（一）算力产品特征
（二）算力协同建设
三、数据中心算力与边缘算力协同
四、算力与网络协同
（一）广域算力网络架构
（二）广域算力网络关键技术
（三）数据中心算力网络关键技术
（四）算力网络协同关键技术
（五）算力网络数字化能力
第五章 运维和节能管理
一、运维管理
（一）人员组织
（二）日常运行维护
二、节能管理
第六章 成功案例和未来展望
一、成功案例
（一）工商银行基于高性能网络的中高算力集群探索
（二）蚂蚁集团AI算力端云协同发展实践
（三）网商银行基于卫星遥感的AI算力服务农村金融实践
二、未来展望
（一）AI算力的建设需求快速提升
（二）AI算力的金融价值不断凸显
参考文献

方法论说明

• 研究方法：结合定性分析（政策解读、架构设计）与定量分析（全球算力规模、行业支出占比），调研对象涵盖金融机构、科技企业及标准组织。
• 样本规模：引用IDC、中国信通院等权威数据，覆盖金融行业十大典型AI应用场景（如智能风控、智能投顾）。
• 分析模型：采用分层架构模型（L0-L4），涵盖基建、硬件、软件及行业应用层；关键架构图包括硬件基础设施（AI芯片、服务器、网络互联）和软件基础设施（使能软件、开发框架）。
• 数据来源：政策文件（如中国人民银行规划）、行业报告（如《2020全球计算力指数评估报告》）、技术标准（GB 50174、JR/T 0265）。
• 调研时间：重点参考2020-2023年期间数据，部分政策追溯至2017年。

核心观点

• 痛点：金融AI算力面临发展不均衡（东部资源紧张与西部需求不足）、计算能力不足（模型参数量达千亿级）、协同调度不灵活（网络丢包率影响吞吐量）等挑战。
• 解决方案：构建五层AI算力数据中心架构（L0-L4），通过液冷技术降低PUE至1.3以下，采用RoCEv2网络实现0丢包传输，并依托SRv6、APN6技术实现算力网络协同。典型场景中，工商银行通过高性能网络将训练周期从1周缩短至1个工作日。

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