金融业 AI 大模型智算网络 研究报告 北京金融科技产业联盟 2025 年 5 月 I 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转 载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。 违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 II 编制委员会 主任： 聂丽琴 编委会成员： 吴仲阳 张 勇 张志鹏 李建高 成晓强 编写组成员： 陈 鹏 余学山 载力、数据存储力于一体的新型生产力”，针对网络运载力提出 “优化算力高效运载质量、强化算力接入网络能力、提升枢纽网 络传输效率、探索算力协同调度机制”的重点任务，明确通过“算 力+金融”加快算力在金融领域的创新应用，为金融业务发展提 供更为精准、高效的算力支持。 AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座，是新型 算力中的网络运载力，是助力大模型实现跨节点分布式训练，提 升大规模训练效率的重要支撑。 本文深入分析 大模型智算网络“高性能连接、高效率 传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一 套适应金融特征的覆盖数据中心、骨干及分支的 AI 智算网络技 术方案。结合行业业务及技术发展方向，将金融业 AI 智算网建 设演进划分为打造底座、构建系统、完善生态 3 个阶段，并给出 了新技术发展及创新方向，为金融机构开展 AI 大模型智算网络 规划及建设提供参考。 关键词：大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥

一、完整的数据视图；  缺乏支撑智慧税务大数据日常业务运 转的风险评估体系；  缺乏智慧税务大数据客户 360 度视 图，客户行为分析和预测无法实现；  缺乏面向金融业务运营管理的关键绩 效指标体系；  ……  已建立面向整个金融业务的数据仓 库，整合了前台业务运营数据和后台 管理数据，建立了面向金融的管理分 析应用；  智慧税务大数据已开展供应链金融、 人人贷和保理等多种业务，积累了一 等方面，提出了大量分析预测需求；  …… 数据平台、数据应用、数据管控…… 基础数据平台和 BI 应用建设是未来一段时间的重点！  数据平台整体架构；  数据平台各层建设的标准；  较成熟的金融业数据模型；  数据质量治理；  元数据管理；  数据标准建设  数据整合；  数据应用建设；  数据平台的软硬环境  …… 面临的主要问题： 1. 未建立税源信息语义标准及数据采集规范。 应用 实现业务协作和创新 业务人员使用 BI 应用 实现业务协作和创新 BI 分析工具 BI 分析工具 供应链金融系统 POP 系统 其他业务系统 云数据推送平台已实现了 主要零售及金融业务系统 数据清洗、整合，为未来 智慧税务大数据数据平台 提供了丰富的数据源。 通过数据平台和 BI 应用建设，智慧税务大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进 行前瞻性预测及分析，为集

立体车库 访客系统 视频监控 可视对讲 人员通道 指纹锁 消费系统 车辆管理 社区医疗 社区养老 电子商务 智慧家居 商业聚合 商业广告 社区活动 金融业务 公共服务 VR 互动 3D 可视化 智慧社区建设综合解决方案 4 场景展示 模拟环境，场景再现，身临其境 智慧社区建设综合解决方案 场景展示 可视化管理理念

分摊等多重挑战，导致行业缺乏实施低碳转型活动和 开展低碳转型投资的动力。金融机构也因此难以找到 优质的转型投资标的。此外，由于转型金融的识别框架 尚未明确，且转型相关项目的财务回报预期偏低，致使 金融机构在拓展转型金融业务时缺乏足够的积极性。 有效的激励机制能够在一定程度上破解上述难题，推动 企业做出和低碳转型相关的资本支出决策。本文所述的 激励机制是指由政府或市场主体设计并实施的政策安 排或经济行为，通过提供经济利益或明确规则信号等方 排或经济行为，通过提供经济利益或明确规则信号等方 式，发挥特定的引导作用。具体到促进钢铁转型融资的 激励机制而言，通过健全识别框架、实施财务激励、建立 良性生态，可以促进钢铁企业加大转型投入，激励金融 机构扩大转型金融业务规模，还可激励下游低碳钢铁采 购方分摊低碳钢铁的绿色生产溢价。 本报告分析了推动钢铁行业转型融资的各类激励机制 及其具体作用路径，并提供了国内外典型实践作为参 考。报告同时总结了中国现有相关激励机制的特点与 许多转型金融产品在完成“首单”创新之后并未进行大 规模推广。 • 目前国家层面尚缺乏透明完善的识别框架，导致金 融机构在资产认定、风险评估和尽职调查过程中面临 信息缺口，不仅加大了交易成本，也削弱了其开展转 型金融业务的信心。 • 现有财务激励机制多面向钢铁企业，且规模和种类 有限，难以传导至金融机构。现行的碳减排支持工具 存在使用范围有限、使用期限较短等问题。 • 钢铁行业低碳技术复杂多样，转型路径的识别、转型

0.3% 图 2 ：不同行业数字化能力升级与转型情 况 30% 20% 10% 0% 6.6% 5.5% 0.3% 7.6% 5.8% 2.7% 政府 金融业 医院 教育 零售业 农业生产 产品加工 6.4% 2.7% 4.0% 0.5% 信息、 通 讯服 务

资在绿色金融方面的探索也将驶入发展快车道。比如新加坡的 淡马锡控股（Temasek Holding）就打造了包括绿色融资、绿色 投资与资管、跨境绿色资产交易以及创新绿色金融业务（绿色 保险、基于区块链的绿色债券等）四大业务在内的绿色金融业 务体系。绿色金融相关内容将会在本书第九章作全面详述。 中国作为全球碳排放量最大的国家，实现碳中和任重道 远。无论是实现自身碳中和，还是赋能碳中和，中国互联网高 像其他金融机构一样，价值链是兴业银行的首要温室气体 排放源，尤其是被投项目和企业。因此，兴业银行将发展绿色 融资产品视为脱碳进程中的重要支柱。作为国内首家“赤道银 行”，兴业银行于2006年率先开展绿色金融业务，已形成涵盖 绿色信贷、绿色租赁、绿色信托、绿色基金、绿色理财、绿色 消费等多门类的集团化绿色金融产品与服务体系。截至2021年3 月末，兴业银行累计为3万多家企业提供绿色融资逾3万亿元， 绿色融资余额超1 造绿色金融的专业化运营能力。 ■多元化投融资渠道：金融机构与政府应配合鼓励保险资管 和社保基金参与，引入国际资金与境外投资者和具有绿色意识的 个人投资者的零售资金等。 案例9-1 英国金融业 通过丰富绿色金融产品、健全绿色金融政策，英国金融业致 力于成为可持续金融全球领导者，推动整个行业向碳中和目标迈 进。 1.碳中和背景：第一个将温室气体零排放纳入法律的国家 2008年，英国议会通过了《气候变化法》并于2019年对其进

问 编 审 组 成 员 主 编 人 员 参 编 人 员 责 任 编 辑 （排名不分先后） 去三四十年，金融核心系统主要采用集中式主机架构进行建设。 随着金融业务数字化转型需求的不断深化，云计算技术的持续演 进，金融机构普遍采用了云原生相关技术进行业务改造，更有不少头部 大行作为先行者，率先将主机承载的核心系统业务也迁移上云，加速了 金融行业数智化、自主创新进程。 高，应用与云平台的关系愈加复杂，因而云运维必须 实现应用到云平台乃至物理设备的全链路覆盖。同时 需要梳理出应用与云平台间的依赖关系，当应用出现 故障的时候能够基于应用的视角快速感知和诊断故 障。 确定性故障恢复 快速创新的金融业务场景增加了云平台技术栈复杂 度，也因此提升了故障定界、故障快速恢复的难度。 华为云给出了通过全链路检测、故障模式库和云网结 合快速定界故障的思路，以此提升核心应用上云后云 平台故障恢复的确定性。 环境声明 laC执行 灰度控制 灰度评估 结果验证 服务状态评估 状态声明 ··· 服务状态评估 业务重要性 事件评估 爆炸半径 DryRun 2.3 安全运维现代化 随着金融业务上云从一般业务扩展到核心业务，云 平台安全管控面临的复杂情况增加。这些新的情况 都让金融云的安全面临着前所未有的挑战，例如： 传统的安全威胁主要来源于数据中心外部，在边 界作好防护就能解决大部分问题。而在金融云场

设备管理 内部数据 行业数据 联盟数据 … 数据 云上生态 物联网 数据 高速 海量 存储 ET 燃气大脑价值 产生新的商业价值 战略咨询和业务改进 业务洞察 外部数据接入 金融业务数据 人口数据 01 0110 0010 001001 地理信息数据 数据输入 大数据平台 设备实时状态 业务价值发现 降低设备运行成本 提高能源利用率 降低能源总账单 将数据接入平台

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民族品牌”荣誉称号 荣誉资质 公司资质案例 2011 年安博展 2012 年安博展 2013 年安博展 2016 年安博展 2015 年安博展 2014 年安博展 公司展会 公司资质案例 典型案例 金融业 招商银行深圳分行、中国农业银行深分分行、中国平安保险，安邦保险，商业银行… 房地产业 碧桂园地产，万科地产，珠江地产，恒大地产，富力地产，广东敏捷集团… 批发零售业 江西旺中旺连锁，易初