编者按：在市场之间的竞争、客户期望、政策驱动、技术进步等多重因素驱动下，金融机构数字化转型势不可挡。由于金融业务模式的持续演进，IT基础底座经历了大型机、小型机、虚拟化、专属云的建设模式转变。随着金融数字化转型的加速，科技金融的发展，金融数据中心IT基础设施建设模式也引申出了新的要求。以云原生、自主云基础设施为内涵的IT云建设理念，为新金融业务模型支撑体系建设，提供了新思路。

  近日，农信银资金清算中心主办的“筑基赋能 笃行致远”2023农村金融科学技术创新与共享发展会议在北京举行，本文系浪潮数据云计算方案总监刘健主题演讲实录。

  演讲分为三个主题，第一，数字化转型背景下的云计算趋势；第二，构建可演进的基础设施，以“一云多芯”建设理念构筑科技金融支持基座，拥抱以AIGC为代表的AI时代；第三，分享浪潮云海与信标委关于云计算标准化研究方面的创新与实践。

  在市场竞争、客户期望、国家政策、技术进步等因素驱动下，金融机构数字化转型势不可挡。目前国内金融行业所处的环境与过去有着极大差别，随着经济、社会和用户的行为发生剧变，科技金融发展带来新机遇、金融监督管理体制不断完善，金融服务市场正在经历新一轮重塑，银行、保险、信托等领域客户均在通过数字化手段，积极应对新一轮挑战。

  其次，客户对数字化金融服务的期望亦随技术的演进逐步的提升，致使金融机构服务水平与日益提升的客户的真实需求之间始终存在一定差距。

  数字化转型战略已经上升到国家层面。当前国内经济正处于“快速地发展”向“高水平发展”转型的关键时期，通过数字化手段加强金融机构获客渠道，实现线上、线下经营体系的融合，构建新型经营服务模式，提升客户服务质量，均是近几年金融科技的重点投入领域。夯实科技金融创新基础、丰富科技金融服务生态，将成为下一轮转型工作的任务目标。

  金融行业已处于全面数字化和智能化的新时代，包含区块链、生物识别在内的先进金融科技在过去两年得以广泛运用，数字营业厅、掌上银行、互联网金融、数字化营销、银发金融等理念不断推陈出新。金融行业赋能实体经济已成为政策导向和市场发展重心，金融科技成为金融与实业结合的重要载体。

  从以IOE为核心的流程银行时代，到互联网+时代，再到今天的 AIGC 人工智能+时代，金融科技的发展完成了多次阶段性的技术跨越。今天的AIGC时代，GPU算力成本相较以往大幅度提高，软硬件供应链、新技术应用在带来新机遇的同时，也为中小体量金融机构带来新的挑战，如何在科技金融发展的新趋势下充分运用AIGC技术，已成为行业热门话题。

  以时下热门的ChatGPT为例，其对金融IT和各个行业都产生了重要影响。浪潮云海经过对国有银行、城商行、农商行、保险及证券等金融机构的现场调研，了解到金融机构普遍对大模型技术应用所需的动辄千万级IT基础设施建设成本感到十分审慎，这其实和金融行业用户对AIGC的需求定位尚不清晰有关。

  结合“源1.0”到“源2.0” 大模型的训练经验积累，AIGC的应用模式可分为三种形态，包括：预训练型、模型微调型和已有基础模型的提示词工程型。其中，头部金融机构与部分网络公司在资金和研发人力储备方面相对雄厚，可通过自建大型GPU算力集群，构建AIGC服务体系。但对于多数中小金融机构而言，较难在短期内通过大量重资产投入，形成体系化营收产出。因此通过轻量AI算力基础设施建设模式，基于已有基础模型的提示词与模型微调模式的大模型技术应用，将成为中小金融客户落地AIGC的主要方式。

  国有大型银行等头部金融机构，基于自身承担的历史使命，已逐步启动基于千亿级参数的金融行业大模型训练服务体系建设工作。但对于金融业各垂直细致划分领域的中小机构来说，可灵活基于“源2.0”或头部机构开放的行业大模型成果进行二次调试，这样训练过程中需要微调的参数量级会小很多，3-5台GPU 服务器结合自己业务数据，就可以享受技术红利，大幅缩小AI算力建设成本。

  将该类型AI模型嵌入到整个业务流程中，将是金融机构在AIGC时代快速实现AI赋能的可行路径之一。因此，对于金融行业IT基础设施而言，“算力、算法、模型”慢慢的变成了其新增的必要元素，需要通过新的敏捷IT建设模式，构建合乎行业发展需要的敏捷IT云基础设施体系。

  采用多技术路线，构建下一代云数据中心势在必行，在具体建设过程中，根据不同规模、不同场景的建设模式，可参考以下浪潮云海作为行业领先云数据中心基础设施供应商的经验总结：

  第一，开放的硬件和软件：过往十年，传统互联网公司对开放硬件利用率极高，显而易见，通过采用通用型x86服务器极大降低了互联网公司的硬件采购成本。此后，随着开放硬件在私有数据中心的逐步应用和推广，以建行为代表的金融机构开始尝试采用符合自身业务需求的定制化硬件，以降低大规模数据中心基础设施建设的整体成本，这也催生了开放、分散的异构架构技术体系的发展。

  基于该基础数据中心技术趋势，浪潮云海在云基础设施新形态方面，为客户提供了算力供给端与需求端紧耦合的IT云建设JDM新模式，匹配新一代金融客户在IT基础设施规划过程中着重考量的技术自主性需要。

  第二，软硬一体优化整合：该类型技术栈同样是从传统互联网公司的最佳实践向金融领域技术渗透的典型场景。当前很多金融行业的数据中心，尤其是证券行业与银行各分支机构的独立分子数据中心，已广泛采用了超融合一体化系统的建设模式。通过超融合整机解决方案交付，降低传统数据中心不同批次设备的维护压力，卸载各分管中心的运维、运营人员管理工作。

  在实现降本增效的同时，实现管控上收与特色业务本地化部署之间的需求均衡，形成基于通用硬件的软硬一体化系统--即超融合系统交付。目前，基于浪潮云海超融合系统的分支机构资源池建设，已在多家金融机构应用，大幅缓解数字金融发展产生的一线运维人员压力。

  第三，安全性：金融的行业首要共识是数据安全，内生安全的重要性与日俱增，金融机构安全体系建立的重点仍然是通过防火墙、WAF等技术构建外围安全体系。在2018年以后，零信任安全体系逐步开展了向金融数据中心体系的引入，当前零信任已经无处不在，大型国有银行、中小金融机构都在逐步开展建设相关安全体系。面向云环境、物理机环境、虚拟化环境等多系统的统一自主安全体系建设，也是金融行业下一步的重点工作。

  随着国家网络安全法、密码法的颁布，云计算在金融行业的广泛应用，同时考虑最近两年金融客户最为关注的供应链问题，外部市场环境与政策要求均在逐步面向金融数据中心体系结构创新施加了新一轮的压力。

  浪潮云海认为，下一代数据中心将从传统的以CPU为中心，进入到“一机多芯、一云多芯”的新时代，在金融系统分布式转型的新时代，数据安全、技术自主已成为金融机构新的IT技术发展趋势，如何保证IT发展可控已成为各金融机构在自身IT数字化转型过程中的首要考量因素。

  当前数字化转型作为企业寻求新发展的突破口，一般在项目执行过程中都是由董事长或CTO直接挂帅，同时某些特定的程度上参考具备行业成功案例单位所提供的咨询方案，形成从上至下的专项建设推动工作。这一路径落地周期通常为3-5年，且人力、资产投资巨大，但在中短期内往往没办法形成新模式应用投入的量化产出。

  另一方面，一些中小企业采用微创新的敏捷应用模式尝试，通过聚焦细分业务场景，运用数字技术测算投入产出比，同时通过快速开发迭代来验证数字化转型成果，反而在细分市场形成创新型突破。在此过程中通过发动营业销售人员全员参与，共同思考怎么样依靠信息化、智能化技术等数字化手段实现业务模式转型，形成直观、优异的数字化产出，例如高净值用户的服务水平提升、短信精准营销等场景，均是在细分市场进行数字化运营所带来的业务收益。

  数字化转型需要依靠坚实的底座支撑，“云大物智移”已成为传统IT人的口头禅，部分IT人，尤其是研发人员逐步沉迷于新技术的运用、追求IT架构的新模式，而忽略了业务需求演进路径的客观问题。数字化转型首先是服务于业务，其次是考量如何通过技术架构支撑业务发展。除此之外，组织架构的发展演进也优先于IT技术的发展。正如我们所看到的，当前政府行业在各个省市建立大数据局，牵头组织、拉通区域化数字转型问题，这也是技术服务于业务模型的一种体现。

  私有数据中心应依托于可演进的IT云：纵观当下，金融行业用户建立私有云或金融云有多种路径，公有云的专属化部署是近年凸显的一种方式。但是受限于运维人力、资产金额的投入和建设规模因素，将传统数据中心资源以新的形式重新整合，本身就是时下的难题。同时，基于通用型专属云基础设施构建的IT基础资源，不足以满足私有化数据中心的灵活性部署潜在需要。

  因此，我们回过头来看，金融机构应该从人员管理、资产金额的投入、流程体系等多重维度，严谨审视自身的IT建设现状，制定自身云数据中心的建设路径，进而构建可满足自身人员配置、业务发展、组织体系的IT基础设施框架，实现符合业务发展需要的最优解。

  分层解耦、开放标准的金融云：技术自主已经是近年来金融行业各机构完善自身IT体系的首要前提。浪潮云海作为行业领先的开放云基础设施供应商，充分针对行业客户进行了现状调研，为金融客户从底层硬件到上层应用之间的耦合性关系进行了系统性分析，定位了从存储、服务器、网络硬件基础设施到云平台、微服务框架、运维管理体系、业务应用等不同层之间的松耦合关键节点。在保证贯穿IT基础设施底层和顶层IT框架与业务应用之间的互联互通的同时，通过分层解耦的建设思路，满足金融客户在关键金融基础设施领域的技术自主需要，真正使传统行业用户摆脱对单一技术路线的依赖。

  “一云多芯”将是金融数据中心技术发展常态：根据浪潮云海与信通院联合制定的“一云多芯稳定性度量评估模型”标准评估体系，一云多芯三级能力建设的内涵难点在于第二与第三阶段（第一阶段，混合部署、统一管理、统一视图；第二阶段，业务牵引、分层解耦、架构升级；第三阶段，算力标准、全栈多芯、生态共建）。其中应用、微服务开发框架、DaaS与IaaS的分层分级技术规划至关重要。目前，多个浪潮云海服务的金融客户均在尝试进行这些领域的体系优化工作。

  由于不同金融机构在业务应用自主代码研发能力、IT系统管理能力、项目管理能力不同，传统IT系统软件研发人员的“银弹”思想，反而大幅限制了中小金融体的业务应用拓展能力。浪潮云海提出的“一云多芯”建设模式，正是在此过程中，有效保证金融IT基础设施在合理分层的演进过程中的每一步资产金额的投入，确保金融基础设施在技术自主的大前提下，实现数字金融发展的匹配思路。

  在分布式微服务架构深化应用的进程中，PaaS服务能力的演进慢慢的变成了金融用户核心关注问题，尤其在开源软件治理方面，都在新形势下对金融IT建设提出了新的挑战。传统金融机构由于各类业务系统建设阶段的原因，在不同时间点采用了多种不一样的应用软件和平台产品，形成了烟囱式的IT系统。在小机下移的大趋势下，金融IT应用一般都可通过基于通用x86平台的系统重构，实现统一云基础设施上的业务重构。

  但是由于传统金融体系，尤其是针对中小型金融机构的特色应用体系，一般是通过独立快速立项方式实现新模块的业务创新，虽然在短期内实现了部分业务的试点型数字化应用突破，但在后续维护与演进方面由于体系化建设、耦合性因素等问题，导致新的业务发展被传统IT架构所限制的问题出现。

  比较典型的场景就是以容器技术为基础的新型云原生应用，在中小型金融客户数据中心都会存在着维护难、管控难、版本不统一等问题。新一代的容器云基础设施与传统IT基础设施的互联互通、基于容器云技术的业务系统与传统IT基础设施所承载的金融应用的数据互访，均是现阶段金融机构需审慎考虑的问题。

  目前，浪潮云海通过所服务的数百家金融客户的真实IT建设情况调研，结合金融科技发展规划要求，为金融级IT数据中心建设提供以下参考方向：

  一云多芯、分层解耦：金融行业用户要通过构建统一存储池实现上层多技术路线芯片算力的实际运行需要。在合理规避供应链风险的同时，满足特色业务对特定算力的供给需要。因此，金融IT数据中心云系统建设应采用计算、存储分离的架构——即分层解耦模式。用户通过多元算力共用IT云数据中心完成的存储池和网络池化建设成果，在基础设施底层减少转发路径、提高数据存储效率，减少数据孤岛以及业务烟囱。

  存算分离、存储异构：构建同城双活、异地灾备，慢慢的变成了金融体系各机构的标准建设模式，该模式在为金融业务提供高可靠，保障业务连续性的同时，大幅度降低了数据丢失风险。数据存储、数据库容灾、本地回写、分布式无状态负载慢慢的变成了金融高并发核心业务的由下到上的标准承载体系。同时通过利用IT云基础设施所提供的平台容灾、备份管理体系，可有效逐步提升金融基础设施的容错能力，实现5个9以上的业务运行可靠性基础设施保障。

  AGI参考架构OGAI(Open GenAI Infra)：AIGC作为当前的热点技术，行业用户往往希望可以基于自身已有的云原生技术实践扩展为AI基础设施，但忽略了纯粹的GPU算力与生成式AI应用之间的技术壁垒。通过基于IT云调用GPU资源提供训练推理算力，结合算法开发、模型微调等面向大模型的MaaS(大模型即服务)能力，将MaaS作为IT云基础设施的扩展能力，构建可演进的人工智能技术体系，也将是金融机构在进行AI领域投入前，须严格审视的执行路径。

  一云多芯技术能力规范：新一代IT云建设框架，可以为金融用户IT运维管控提供广泛兼容、一致稳定、性能出色的一云多芯云环境，确保业务连续性的同时加速业务创新。浪潮云海作为新一代IT基础架构云的先行者，在过去几年完成了多项行业标准编制和关键应用攻关工作，所研制的InCloud OS云平台软件产品顺利通过了中国信通院《一云多芯技术能力标准体系》的首批评估，获得最高等级“先进级”评估认证。

  浪潮云海面向全生态、全产业链，提供业界最全的算力平台和千亿级数据大模型服务，坚持“以应用为导向、以系统为核心”理念，秉承“分层解耦、开放标准”的建设原则，持续推动金融领域云计算技术创新实践，并以新一代IT云建设形式赋能千行百业。（科文）

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