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近日，“2025金融科技发展趋势洞见”活动在北京举行。紫光股份旗下新华三集团受邀参会，与百余位来自金融、科技、学术界的CIO、科技部主管及专家们共同探讨金融科技未来的发展路径。此次活动聚焦金融核心系统、算力基础设施、安全等多个关键议题，旨在汇聚各方智慧，共同推动数字金融迈向新的发展高峰。
新华三集团副总裁、人工智能研究院院长 李飞
新型算力基础设施的多维难题
在“金融业新型算力基础设施”圆桌对话环节，新华三集团副总裁、人工智能研究院院长李飞深入剖析了当前智算中心建设所面临的难题与挑战，以及新华三在该领域的深刻洞察与实践经验。
李飞指出，自2023年新华三进军智算中心建设以来，便深刻认识到该领域存在多重复杂困境。在基础设施层面，随着新一代GPU功耗的激增，供电和机架改造的需求变得更为迫切。在架构设计方面，云管理体系与GPU互联的参数网尚未实现有效融合，对现有资源分配和云调度带来了新的挑战。
同时，在运维层面，AI运维的各项指标标准化工作尚未完善，对保障业务连续性和高可用性提出了新的考验。此外，业务与基础设施之间的指标匹配问题也亟待解决。如何更有效地提升GPU使用效率，实现训练卡与推理卡间的协同调度，仍需行业共同探讨。
兼容与开放：算力基础设施的双轨发展
面对这些困境，李飞强调，在智算中心的设计过程中，必须从规划、结构到运维等多个维度进行综合考虑，并积极推进相关标准的统一与规范化工作。
首先，多元异构问题在未来三到五年内将成为常态。为了有效应对这一挑战，新华三提出了两条兼容并蓄的发展路径：一是兼容CUDA生态，充分利用现有成熟的工具链；二是基于新的开放路线，金融机构应携手制定相关标准，以避免资源浪费，共同推动产业健康发展。
其次，在数据领域，李飞指出金融行业在数据资源方面具备显著优势。他强调，将私有数据纳入模型训练是至关重要的，并引用了新华三自身的成功实践作为例证。通过对百业灵犀大模型的训练，结合对行业的深入理解，新华三取得了显著优于通用模型的成果。这一案例为金融行业提供了新的启示，即通过主动整理、清洗和训练自身业务数据，将更有效地推动大模型应用，显著提升企业竞争力和行业洞察力。
同时，随着人工智能技术的持续进步，企业对行业的独特理解正逐步转化为知识化和模型化的核心竞争力。在这一背景下，拥有优于基础模型的能力将成为关键所在。因此，金融行业应当深入思考和规划如何在这一新兴领域取得突破性进展。
最后，对于新型算力基础设施建设，李飞提到垂直整合的发展趋势，以及高密形态GPU服务器对未来系统设计和数据中心选型的深远影响。他呼吁业界提前进行布局规划，并密切关注国内市场开放组织在相关技术形式上的最新进展，以便为应对未来技术演进的不确定性做好充分准备。
展望未来，随着金融科技的不断演进，新型算力基础设施将在金融领域发挥越来越重要的作用。新华三集团将秉持“精耕务实，为时代赋智慧”的理念，携手合作伙伴，共同探索金融科技发展的新路径，为金融行业的持续创新贡献更多力量。
