人工智能推理与训练双重挑战：金融服务机构如何破局？

在金融服务业，生成式AI的推理（inference）正变得比训练更具挑战性。过去十年，传统机器学习模型虽训练成本高昂，但因规模小，推理相对简单。而如今，随着生成式AI模型不断膨胀，推理环节反而成为瓶颈——不仅需要适配多种硬件环境，还面临低延迟、高效率与成本控制的多重压力。 金融企业如投行、保险公司、商业银行等，正面临复杂的推理需求：既要将模型部署在手机、网点边缘设备上实现快速响应，又需在数据中心运行超大规模模型以处理复杂任务。这导致推理必须在CPU、GPU、FPGA乃至定制ASIC等多种计算架构上并行运行，存储系统也从“附属品”转变为关键基础设施。如今，高效的存储必须能缓存上下文、复用计算状态，以避免重复计算，显著降低推理成本。 以JPMorgan Chase为例，其2024年推出的IndexGPT工具基于GPT-4，通过关键词生成自动构建投资主题指数，已上线Bloomberg和Vida平台。尽管目前仍为静态索引，但未来有望实现动态更新，前提是推理成本大幅下降。而Bank of America的Erica自2018年上线以来，已处理超26亿次客户交互，虽未使用生成式AI，但依赖GPU加速的机器学习实现客户服务自动化。 Wells Fargo的Fargo智能助手则全面采用生成式AI，本地运行轻量级LLM进行语音转写，再通过云端调用Google Gemini Flash等多模型（包括OpenAI、Anthropic、Meta等）完成安全审查与响应生成。其用户互动量从2023年的2130万飙升至2024年的2.455亿，对推理性能与成本提出极高要求。 为应对这一挑战，NVIDIA推出GB300 NVL72等超大规模推理系统，采用72个Blackwell GPU，提供1.1 petaflops FP4推理算力。2025年即将推出的VR200 NVL144系统更将实现3.6 exaflops FP4算力，专为链式思维（chain of thought）等复杂推理设计，需依赖共享内存的机架级架构。 与此同时，存储系统正成为推理优化的核心。Vast Data等厂商通过持久内存与键值缓存，将上下文状态持久化，避免重复计算；Hammerspace则构建全局元数据系统，将GPU服务器本地闪存作为Tier 0分布式存储，实现数据智能调度，确保推理任务在正确时间获取正确数据。 金融服务业的实践表明：AI推理已不再是“训练后的附加环节”，而是决定系统成败的关键。未来，只有将计算、存储与数据调度深度融合，才能真正实现高效、可靠、可扩展的生成式AI落地。