北京金融科技产业联盟BELINGFINTECHINOUSTRYALLANCE金融业AI大模型智算网络研究报告北京金融科技产业联盟2025年5月
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编制委员会主任:聂丽琴编委会成员:吴仲阳张勇李建高成晓强张志鹏编写组成员:陈鹏余学山黄海张治镇王世媛叶鑫张杰常东刘佳贸编审:黄本涛周豫齐BONVIT参编单位:北京金融科技产业联盟秘书处ONIHD3L中国工商银行股份有限公司中国邮政储蓄银行股份有限公司华为技术有限公司
摘要2023年10月,中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，指出“算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力”，针对网络运载力提出“优化算力高效运载质量、强化算力接入网络能力、提升枢纽网终传输效率、探索算力协同调度机制"的重点任务,明确通过“管力+金融”加快算力在金融领域的创新应用,为金融业务发展将供更为精准、高效的算力支持。AI大模型智算网络技术是算力集群的重要基础底座,是新型算力中的网络运载力,是助力大模型实现跨节点分布式训练,提升大规模训练效率的重要支撑。本文深入分析AI大模型技术在模型能力、结构、算力、效率等方面的技术发展趋势,提出作为底座的智算网络所面临的新问题和新挑战。围绕AI大模型智算网络“高性能连接、高效率传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术进行研究，提供一套适应金融特征的复盖数据中心、骨干及分支的AT智管网络校术方案。结合行业业务及技术发展方向,将金融业AI智算网建设演进划分为打造底座、构建系统、完善生态3个阶段,并给出了新技术发展及创新方向，为金融机构开展AI大模型智算网络规划及建设提供参考。关键词:大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术、拥塞管理乡
目录、研究背景.....()AI大模型发展趋势及挑战1（二)金融领域应用规划.4二、智算网络方案综述5（一)智算网络技术需求（二)业界智算网络方案N6三、智算网络整体架构及关键技术10（一）高性能网络拓展算力规模(二)高可用网络提升算力效率（(三)高可维网络增强算力可用性(四)高安全网络保障算力安全....四智算网络发展趋..（一)主要发展阶段.二新技术创新方向......五、案例实践（一）工商银行AI大模型算网融合创新实践（二)邮储银行AI大模型算力网络创新实践术语与缩略词表...参考文献心
一、研究背景（一)AI大模型发展趋势及挑战随着新一轮科技革命和产业变革加速推进,AI大模型浪潮席卷全球,成为最具影响力的创新科技,大模型被认为是未来人千智能领域的关键基础设厂A大模型正加速定义及形成新服务、新制造、新业态，成为数字时代的新质生产力。随着技术演进,AI大模型技术呈现以下显著发展趋势:一是模型能力持续提升。随着深度学习技术不断发展,A1大模型的参数规模和计算能力不断增加,使得模型能够处理更加复杂的任务和数据。2022年发布的自然语言模型GPT-3，能生成高质量的自然语言文本,能进行翻译、问答、文本生成等任务:在2024年诞生的Sora模型，不仅演讲到视频4成的能力，还具备理解和应用现实世界物理规律的强大能力AI大模型逐渐从能说会道过渡到了突破多模态，形成了人机混合、自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体AIAgent.二是模型结构持续演进。稠密模型由于其结构简单及易干实现,在早期成为大模型的主流。但是随着AI模型规模不断扩大,计算和存储资源的需求不断增加,成为新的挑战。稀疏模型因其支持参数剪枝,在保持模型性能的同时极大降低了计算成本,因而受到更多关注并逐步成为演进方向。三是模型算力持续增长。从2016年到2024年、GPU单卡管力增长了1000倍;以英伟达GPU为例,其单卡算力增长速度达
到每6个月翻一番,超过了摩尔定律。新出现的Supernod超节点技术可将多个GPU集成在一个较大的服务器中,通过高速总线互联,实现高带宽、低延迟的数据交换和通信、以持续提升单书点算力(例如英伟达GB200)。另一方面，大模型的参数量从GPT-1的0.1B增长到ChatGPT的175B．模型所需篁力在四年间从GPT-1的1PFlops增长到ChatGPT的3000+PFlops,...
