不管在信息化建造仍是数字化转型时期，金融职业都扮演着开路先锋的人物——把各种“坑”先踩一遍，在充溢荆棘的路途上闯出一片新天地。
当大模型吼叫而至，人工智能开端发挥“魔法”，身处数字化转型深水区的金融职业再次面临“闯关”的机会与应战。这次的难度比以往更高，一不小心或许堕入“左右互搏”的窘境。
一方面，金融职业要“左手画条龙”，经过加大先进算力根底设施投入力度，推进大模型敏捷落地，到达科学技能立异与事务晋级；另一方面，金融职业还想“右手画一道彩虹”，在大干快上的一起完结节能减碳的方针，并为可继续发展营建适合的生态体系。
不难看出，假如金融职业要顺利完结上述使命，躲避“两难挑选”或“不或许三角”，就必须打造算力与绿色双“飞轮”，同步完结底座革新与途径包围，以期在不确定性丛生的杂乱环境中打破各种妨碍，成为大模型年代真实的领航者。
这并非易事，既需求产业链先行者的决心探究，更离不开协作生态的大力支撑。在近来举行的2024我国国际金融展上，昆仑技能秉承AI先行、软件使能、同伴协同的理念，携全场景抢先的重磅算力产品露脸大会，并联合同伴推出掩盖金融事务的多元化处理计划。
其间，KunLun AI Space大模型加快引擎、KunLun全新AI推理服务器、KunLunPoD for AI整机柜液冷服务器、KunLun HCI新交融处理计划尤为有目共睹，与爱数、大普微、金睛云华、数势科技等协作同伴构建的处理计划也颇具亮点，为大模型年代金融职业数智化转型供给微弱动力。
当算力与绿色比翼齐飞，且具有一条厚雪长坡的生态跑道，金融数智化的未来更值得等待。
当下，金融职业正处于数字化转型的要害时期。面临来自各方的竞赛压力，传统金融机构同质化、低功率、高本钱等问题日渐凸显，亟需凭借数字化手法降本增效、优化体会。
AI大模型的如火如荼，为金融职业“啃硬骨头”发明了必要条件。大模型具有言语了解、常识表明、多模态感知、逻辑推理等多维度的强壮才能，可在金融职业的客户洞悉、危险防控、精准营销、智能服务等场景发挥重要作用。
但是，大模型的商业化使用尚处于探究期，在金融职业的落地进程也不或许一蹴即至。尤其是在智能算力建造和大模型布置阶段，金融职业不免遇到本钱昂扬、经历短缺、东西缺乏等应战，怎么将纸面算力转化为可用算力更似比登天。
直面金融职业的需求痛点，昆仑技能创始性地推出KunLun AI Space大模型加快引擎，为客户供给一站式的大模型搬迁和开发处理计划。依据雄厚的硬件和软件支撑才能，以及丰厚的AI东西和服务，KunLun AI Space能协助客户快速完结环境布置、模型搬迁调优、模型练习和使用，促进金融事务迈上更高台阶。
值得重视的是，大模型搬迁过程中的兼容性问题是许多金融职业客户的最大困扰。KunLun AI Space大模型加快引擎能高效完结模型搬迁作业，协助金融客户完结AI事务快速落地。昆仑技能还装备百人专职FAE团队，针对昇腾生态大模型开发三阶段，继续构建模型搬迁、适配和调优才能。到现在，昆仑技能已支撑100+项目，包含金融职业头部客户。
威望研究机构的猜测显现，到2028年人工智能的推理负载占比有望到达85%，推理将逐渐逾越练习，成为大模型进化的首要动力。金融职业无疑是这股潮流的拥趸，其对高功能AI推理服务器的需求日积月累。昆仑技能特别推出KunLun G5500 V2、KunLun G2200 V2推理服务器，环绕事务需求改动构建专业产品与技能才能，从练习到推理到训推一体机全场景布局，驱动金融客户算力底座全面跃迁。
随同智能算力需求的几何级数增加，数据中心的能耗问题益发杰出，乃至有人提出这样的观念——“AI的止境是算力，而算力的止境是电力”。
依据国网动力研究院的测算：2020年，我国数据中心用电量打破2000亿千瓦时，占用电总量比重约2.7%；估计到2030年，这一数字将打破4000亿千瓦时，占比升至3.7%。正朝大型化、规模化、智能化方向演进的金融数据中心，相同面临史无前例的能耗应战。
从顶层规划的视点看，打造绿色金融数据中心已成为方针引导的干流方向。我国人民银行印发的《金融科技发展规划（2022～2025年）》中指出，新式数字根底设施的要害点之一即“建造绿色高可用数据中心”。
就详细的技能途径而言，进步算力布置密度，改动制冷和散热形式，可谓金融数据中心化解难题的必经之路。相关核算显现，算力密度越高且选用液冷处理计划，数据中心建造投入就越低，液冷40KW机架比风冷10KW机架的每瓦特建造本钱约低1美元。
正是在这样的布景下，KunLunPoD for AI整机柜液冷服务器锋芒毕露，为金融数据中心打造出通往数智化对岸的绿色方舟。它是昆仑技能在液冷技能和智算范畴的立异计划，不只进步了服务器的功能和功率，并且有用处理了数据中心的高功率散热问题，树立起节能减碳的新标杆。
据了解，KunLunPoD for AI在算力密度、AI能效、交给布置等维度体现优异：单机柜能供给25.6 PFLOPS @FP16的AI算力，最大可拓宽至3.2 EFLOPS；选用100%原生液冷规划，单机柜AI能效比为0.5 PFLOPS / kW，PUE≤1.15；依据核算、电源、网络总线架构，支撑多样算力大规模布置，现场交给时刻下降38%。
事实上，金融数智化是一个体系工程，单边打破很难从根本上处理问题，体系性发力才有望完结蜕变。假如说算力与绿色扮演了提纲挈领的要害人物，那么多元交融的ECO则是金融数智化奔赴未来的中心根基。
以根底底座的层面来看，超交融架构的呈现消除了金融事务海量并发的功能瓶颈，也减轻了IT运维的担负，为构建良性运转的生态体系奠定了柱石。但随同国产化方针、数字化使用迈向纵深，超交融架构也亟需迭代晋级。
面临杂乱环境下的新课题，昆仑技能推出KunLun HCI新交融处理计划，依据虚拟化研制堆集和立异智能办理技能，高效交融双生态算力，自研OS以及AI使能东西，推进“算、存、网、智、安”全交融及多算力集群统一办理。该计划适用于虚拟化容器使用、收据印象非结构化数据存储、实时买卖等金融场景，引领超交融架构朝轻量化、国产化、智能化、现代化方向演进。
衡量生态体系健康程度的另一项重要目标是产业链不同环节的相互协作。在2024我国国际金融展上，昆仑技能很多协作同伴联手推出各具特色的处理计划，为金融职业数智化转型探究出值得学习的丰厚途径。
在运用范畴认知智能架构促进大模型落地方面，爱数与昆仑技能将两边在算力和数据方面的立异性、抢先性相结合，推出全栈国产备份一体机联合处理计划，协助金融客户完结不同事务的数据生命周期办理；在存算服务国产化落地方面，经过选用昆仑技能服务器与大普微SLC / TLC eSSD，并结合软件界说存储（SDS），使体系功率和灵活性大幅度的进步，助力银行快速应对和防控危险。此外，金睛云华、数势科技也别离与昆仑技能在应对网络进犯、大模型智能剖析等范畴强强携手，打扫金融数智化转型深水区的暗礁险滩。
当算力与绿色的双“飞轮”快速滚动，产业链的ECO茁壮生长，金融数智化的新年代也就正式到来。秉承“火种”的昆仑技能将与更多同伴一起照亮未来的路途，燎原之火的图景并不悠远。
作者关健，《IT创事记》合伙人、编缉：曾任《电脑商报》常务副社长兼履行总编、《我国核算机报》助理总编，媒体从业时刻超越10年。
关健长时间重视科技产业动态及趋势，与逾百位高科技公司领导者进行过对话，亦在很多科技会议与论坛中担任嘉宾掌管。
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