面临的现状及痛点
一云多芯管理复杂
金融监管和信创要求推动国产芯片落地，不同芯片在硬件架构、互联协议和软件生态上差异明显，统一管理难度高
算力选型成本难评估
不同业务场景对时延、并发、显存和算力要求不同，金融机构很难判断哪类芯片最适合、最划算
算力资源难以普惠使用
总行、分行和子公司之间缺少统一算力运营和计费指导机制，业务创新场景响应慢，算力难以高效复用
方案架构
核心优势
异构算力统一管理
统一纳管昆仑芯、昇腾、海光 DCU 等多类国产 AI 加速卡，实现资源池化和统一调度
算力选型更清晰
结合训练、推理、风控、办公、营销等场景，提供算力成本核算和芯片选型指导
训练推理一体支撑
支持大模型训练、精调、评估、压缩、部署和推理，覆盖模型全生命周期
资源调度更高效
支持资源切片、任务调度、可观测监控和容错能力，提升集群算力利用率
成本收益可量化
通过百万 Token 成本、训练算力成本、QPS 和业务收益等指标，帮助客户建立算力运营体系
应用场景
金融大模型训练资源池
为总行和集团统一建设模型训练资源池，支撑风控、信贷、营销等大模型训练和精调
大模型推理服务
面向技术支撑、综合办公、知识问答、文档处理等场景，提供高并发、低时延推理服务
风控与信贷智能分析
支撑对公信贷、多模态数据处理、文档问答、风险识别等高价值业务场景