银行竞逐GPU服务器，AI大模型落地加速

最近一年来，银行业在AI大模型领域的投入可谓大手笔。从公开的招标信息来看，多家银行都在密集采购GPU服务器和相关算力设备，金额从数百万到数亿元不等。这股采购热潮背后，究竟隐藏着怎样的商业逻辑？银行到底要用这些强大的计算设备做什么？

银行GPU服务器采购规模惊人

根据公开招标数据，银行业对GPU服务器的投入力度令人瞩目。浦发银行的“2025年大模型算力扩容及算力管控能力建设项目”中，仅鲲鹏芯片服务器采购金额就达到2.87亿元，加上高速交换机的近5000万元，单项目总额超过3亿元。

中信银行同样不甘落后，其大模型信创算力服务器及配套网络设备采购项目金额超过2000万元，而中信银行信用卡中心还单独采购了大模型训练GPU服务器。光大银行则投入1808万元采购智能运营中心大模型GPU算力资源。

不仅大型银行在行动，城商行也在积极布局。苏州银行、青岛银行的GPU服务器采购项目金额都超过1000万元，贵阳银行的大模型智能中台能力建设项目也在积极推进中。这些采购项目清晰地表明，银行业正在构建自主可控的AI算力基础设施。

GPU服务器为何成为银行新宠

传统CPU服务器在处理大规模并行计算任务时往往力不从心，而GPU因其强大的并行处理能力，成为了处理这些任务的理想选择。

GPU服务器的优势主要体现在三个方面：

• 并行计算能力极强：GPU的设计旨在处理大量并行任务，使其在深度学习和科学计算中表现优异
• 计算效能远超CPU：在相同数目核心的情况下，GPU的计算能力远超CPU
• 能耗效率更高：在执行相同任务时，GPU通常消耗更少的能量

这种技术特性正好契合了银行业对大模型训练和推理的需求。大模型的训练需要处理海量数据，GPU的并行计算能力可以大幅缩短训练时间，提高业务迭代速度。

银行采购GPU服务器的核心考量

银行在采购GPU服务器时，通常需要综合考虑多个因素。性能需求是首要考虑点，不同的应用场景对GPU型号和数量的要求各不相同。

预算约束也是重要因素。从招标情况看，不同规模的银行根据自身财力选择了不同的采购策略，有的直接购买服务器硬件，有的选择算力租赁服务。

技术团队的配合能力同样关键。拥有强大的GPU服务器只是第一步，还需要有专业团队来运维和优化，才能真正发挥其价值。

GPU服务器的具体应用场景

银行采购的这些GPU服务器主要应用于以下几个领域：

智能客服升级是重要应用方向。传统客服系统往往依赖预设规则，而基于大模型的智能客服能够更好地理解用户意图，提供个性化服务。

风险管理与合规审查是另一个关键应用。银行需要处理大量的合规文件，GPU服务器可以加速文件合规审查过程，提高风险识别能力。

信贷业务流程优化也在积极推进。从信贷报告生成到贷后管理，大模型正在重塑传统的信贷业务模式。

银行大模型应用仍面临挑战

尽管采购热情高涨，但银行业在大模型应用落地上仍面临不少挑战。根据恒生电子的调研，AI大模型在金融领域的应用只有8%在立项阶段，17%在测试阶段，超过70%的金融机构还处于调研阶段。

技术人才短缺是首要难题。大模型的训练和优化需要专业的AI人才，而这类人才在市场上相对稀缺。

数据安全与隐私保护也是银行特别关注的问题。金融数据涉及用户隐私和商业机密，如何在利用数据训练模型的同时保障安全，需要谨慎平衡。

未来发展趋势与建议

从当前银行GPU服务器采购的趋势来看，未来银行业在AI大模型领域的投入还将持续增加。对于计划跟进的中小银行，建议采取以下策略：

明确自身业务需求，避免盲目跟风。不是所有业务都需要大模型，要找到真正能创造价值的应用场景。

选择合适的采购模式。资金充足的可直接采购服务器，预算有限的可以考虑算力租赁服务。

重视人才培养和团队建设。再好的设备也需要人来操作，建立专业的技术团队同样重要。

银行业正在经历一场由AI大模型驱动的数字化转型，GPU服务器采购只是这场变革的冰山一角。

随着技术的不断成熟和应用的深入，银行业对大模型算力的需求还将进一步增长。未来，我们可能会看到更多银行加入这场算力军备竞赛，而GPU服务器的性能和应用效果，将在很大程度上决定银行在数字化竞争中的位置。