金融机构加速布局本土AI训练技术

金融服务业正成为生成式人工智能（GenAI）技术商业化应用的先锋。尽管大型科技公司和云服务商在AI模型的理论研究上投入巨大，但金融企业因其对技术的快速采纳和对复杂问题的处理能力，正在推动GenAI的实际应用。它们不仅使用预测性AI模型分析数据，还在探索GenAI在投资决策、保险理赔和风险管理等领域的潜力。 然而，金融行业对监管要求严格，这使得AI的采用面临一定挑战。尽管如此，GenAI在监管报告方面已显现出巨大价值，成为其应用的“易得果实”。金融企业倾向于在自有数据中心或托管设施中进行AI训练，而非依赖云服务，因为云服务成本高昂，且涉及数据安全和模型控制问题。 AI训练系统本质上是超级计算机，需要高带宽内存和网络支持，以实现数千块GPU协同作业。金融企业通常选择部署在本地或托管设施，以降低延迟并提升安全性。目前，许多公司仍在测试阶段，仅在特定场景中使用AI，例如信用卡欺诈检测。 此外，金融企业对AI模型的精度要求较高，倾向于使用FP8或FP4等低精度计算，以提高训练效率。部分对冲基金和自营交易公司正在尝试用GenAI优化交易策略，而传统银行则更多关注文本处理和贷款管理。 随着GenAI的发展，金融企业将率先广泛部署AI超级计算机，并采用智能代理架构。未来，随着技术成熟，其他行业也将跟进。液冷技术将变得普遍，以应对高能耗和散热问题，而金融企业也将在这一过程中发挥引领作用。