银行算力服务进阶：从基础设施建设到生态协同
银行算力服务进阶：从基础设施建设到生态协同
2026年11月14日 09:46
作者：
秦玉芳
中经记者秦玉芳广州报道
进入2026年以来，商业 银行 算力服务采购投入持续加码。其在算力服务采购、算力基础设施建设等领域的招标项目愈加密集，多为AI算力服务设备、基础设施建设等项目采购，项目数量、规模及参与 银行 范围等均远超以往。
与此同时，各家 银行 针对“算力贷”“Token贷”等金融产品和服务创新的热情也在不断提升。当前商业银行智能化升级过程中，对算力能力建设方面的投入持续加码，且关注重心正在从“IT硬件”变成“AI基础设施+智能服务”。
此外，银行对算力相关产业的资金“供给”也愈加积极，算力金融生态建设正在成为越来越多银行机构拓展业务布局的关注重点。整体来看，银行在算力产业链中的位置正在被重新定义。
算力采购向软件与服务延伸
企业预警通统计显示，2026年1月1日—11月12日，AI算力服务设备采购、 租赁 以及算力平台建设、算力基础设施建设等相关项目招标超过150份，涉及国有大行、股份行、城商行、农商行等超90家，多个项目采购金额过亿元。整体来看，商业银行在算力领域的招标采购数量、规模及参与银行范围远超往年。
从招标采购的变化来看，银行算力建设的采购逻辑正在发生转变。招联首席经济学家、上海金融与发展实验室副主任董希淼认为，当前银行算力建设总体投入加速，但采购逻辑正从“买硬件”转向“买能力”。
天府立言金融研究院院长曾刚进一步指出，今年以来，银行算力投入的节奏从“一次性大额采购”转向“按需分批、可验证”。关注点也从GPU服务器本身，转向能支撑业务落地的整套系统。近期一些中标项目显示，GPU算力池、模型调度、知识工程和工具调用平台常被打包采购，说明“基础设施”的边界已从机房延伸到软件与服务层。
对于出现这种转变的原因，南京财经大学金融学院教授汪祖刚认为，智能经济不断创新演进下，企业和个人对智能金融的需求不断旺盛，极大促进了金融机构从数字化转型迈向智能化升级的新阶段。商业银行在智能化升级过程中，买的不再是“算力”，而是“可交付的AI能力”。银行算力预算的科目正在从“IT硬件”变成“AI基础设施+智能服务”。
中国信通院预计，2026年推理算力占AI算力总负载的70.5%。这意味着，银行的算力支出从“一次性建能力”转向“持续性买服务”。
汪祖刚进一步表示，目前银行在规划算力预算时，采购的边界确实在外扩，而且已经落到招标文件里。模型适配（微调、蒸馏、量化、评测）、算力调度软件、知识工程、智能体编排、场景实施与运营等被商业银行视为“基础设施”的组成部分。
向算力服务层面的延伸，对银行机构也提出了更高的要求。曾刚认为，这意味着银行要有架构规划能力，能判断模型与算力是否匹配、软件是否可替换。同时，要有供应商管理能力，把集成商和模型厂商从“卖设备的”管理成“共同交付业务的”合作方，并建立绩效考核与退出机制。
在算力规划能力方面，汪祖刚表示，银行将从容量规划到负载规划、从采购成本到全生命周期TCO（总体拥有成本）、从单一集群到异构分层、从技术选型到联合规划等方面进行调整。
在供应商管理方面，银行则需从“设备供应商管理”升级为“能力供应商治理”。具体包括：验收标准从到货验收变成效果验收（准确率、时延、可用率、场景转化率）、解耦与防锁定、供应链连续性、 知识产权 与数据边界以及退出与接续机制等。
此外，从结构来看，大型银行与中小银行在算力布局上的差异也愈发明显。董希淼指出，大型银行单笔数亿元规模的项目增多，而部分中小银行以智能体软硬件打包采购为主。此外，算力池、调度软件、模型适配和场景实施正被纳入“基础设施”范畴，如 浙商银行 （601916.SH）智能体基础软硬件、 兰州银行 （001227.SZ）智算一体化平台，关注重点从算力规模转向利用率与Token产出效率。
曾刚认为，大型银行囤算力，是因为资金、人才和数据充足，倾向于总行级自研底座，因此对外招标较少。中小银行缺少人才与研发底座，决策链条短，又面临息差收窄和业务增长压力，更需要快速见效，因此选择外采成熟平台和垂直场景方案，单笔预算多在百万元级别，按信贷风控、营销客服等场景小批量推进。
董希淼进一步指出，驱动分化的因素包括资产体量、组织能力等。大型银行走向千卡级异构集群自建与生态输出，承担向中小机构输出算力的角色；股份制银行和头部城商行走向“本地中小集群+平台化运营”；小型银行则完全轻资产化，按场景和用量调用共享算力或第三方服务。
在曾刚看来，这种差异正在固化。“大行更多承担标准制定和平台输出，中小银行则深耕本地场景、园区和产业链。未来，两者在算力布局上的分化会越来越明显，各自的能力边界也会更加清晰。”
加速算力金融生态构建
从“硬件”向“软件”层面延伸的同时，银行算力能力建设也面临新的挑战。
某 通信 科技公司负责人表示，当前算力行业仍存在一定的粗放式扩张现象，部分智算中心面临资源利用不足的问题。随着行业逐步成熟，竞争重点将从建设规模转向实际应用和运营效率。银行需要更加关注算力资源与自身业务需求的匹配程度，避免盲目追求规模，推动算力投入真正转化为业务价值。
从市场表现来看，当前不少商业银行在算力领域的布局重心正在发生转变。
汪祖刚表示，关注重点已从峰值性能转向算效与单位成本。过去，招标文件写的是卡数、算力峰值、显存等要求；现在，更多写的是“每百万Token成本”“推理时延P99”“集群利用率”“PUE（电源使用效率）”等指标。这说明银行已经把算力当作一条“生产线”，考核的是产出效率，而不仅仅是设备参数。
曾刚也表示，随着AI架构从“单一基座大模型”转向“大模型+轻量化小模型+边缘推理”，银行算力布局的重心亦随之变化。首先，重心从集中训练转向推理，高频、低时延的业务调用和智能体任务成为主要消耗。其次，算力从总行 数据中心 向分行、网点和业务前端下沉，边缘节点承担更多实时处理。再次，评价标准从峰值算力转向单位推理成本和能效。最后，小模型适配与模型调度能力变得与硬件同等重要，决定了算力资源能否被高效利用，而非仅仅被堆积。
与此同时，不少银行纷纷加强与相关产业链企业的跨界合作，优化算力资源配置，提升 综合 算力服务能力。
11月5日，亚新集团与 南京银行 （601009.SH）宣布，双方将进一步深化战略合作的新共识，将在AI安全与 AI应用 及算力场景等前沿领域开展创新合作与协同攻坚，共同打造金融科技融合发展的新标杆。同日， 浦发银行 （600000.SH）与曙光信息产业股份有限公司也签署战略合作协议，将充分发挥各自技术与资源优势，围绕算力基础设施建设、技术联合攻关与场景拓展、 综合 金融服务支持方面持续协同，携手服务算力产业生态上下游企业，为产业链各环节市场主体提供产业赋能与金融保障。
在强化算力能力建设的同时，商业银行也在积极构建对算力产业的资金“供给”能力。近年来，围绕算力产业链的“算力贷”“Token贷”等金融产品和服务也在密集涌现。甚至越来越多城商行、农商行等地方银行纷纷加入“算力”金融产品创新行列。
汪祖刚认为，银行正在从“算力的买方”，变成算力产业链的“路由器”和“信用中介”，方向已明确，形态仍在早期探索过程中。在这一发展趋势中，商业银行扮演着产业链中三重角色：一是算力的消费方，通过集采、 租赁 、共建共享获得算力；二是产业链的金融服务商；三是生态的组织者与信用中介。
曾刚也认为，银行在产业链中的角色，应从单纯的资金提供者，转向“资金、场景、数据与生态”的 综合 服务商，连接算力供给、模型应用和终端客户，并依托本地产业链提供额度、结算、担保等组合服务。
从市场机遇来看，曾刚表示，商业银行同时身为算力采购方和金融服务方，可以通过 数据确权 、政府风险补偿、保险担保和资产证券化等方式，把算力活动转化为可计量、可管理的信用资产。
（文章来源：中国经营网）