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　　来源：银行科技研究社

　　作者：木子剑

　　进入AI时代，作为驱动人工智能发展的核心引擎和战略资源，算力的重要性愈发凸显。具体至银行业，算力的布局与投入相关工作开展得如火如荼。

　　此次，《银行科技研究社》通过招投标信息及公开资讯，一窥银行在2025这一年的AI算力布局情况。

　　各类银行在2025年加大AI算力投入

　　国有银行方面。以交行为例，据2025年中消息，该行搭建了以AI服务器为主的算力集群，通过算、网、存协同，实现算力资源动态分配和随需调度，支撑以大模型为代表的AI训练和推理需求。该行基于全行人工智能整体战略和数据安全等因素考虑，算力底座建设全部采用自建方式，彼时总计部署近700P昇腾算力底座。

　　而2025年末报道显示，交行多地多中心架构体系已逐步成型，算力规模（尤其是智算规模）实现大幅增长，有效支撑AI在业务领域体系化、规模化落地。

　　股份制银行方面。从已知信息可知，浦发银行是2025年AI算力投入较多的银行之一。

　　2025年，浦发银行专门展开了大模型算力扩容及算力管控能力建设项目。该项目之鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）及配套网络设备招标公告显示，包件一鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）分2批到货，2批的采购数量分别为96和80；包件二华为400GE高速交换机也分2批，采购数量分别为42和34。

　　之后的采购结果显示：包件一中，北京中软国际信息技术有限公司为第一中标候选人，报价：产品及实施服务费用28718.976万元，质保期满后每年的原厂维保费用8500000元/年。包件二中，上海华讯网络系统有限公司为第一中标候选人，报价：产品及实施服务费用4990.4868万元，质保期满后每年的原厂维保费用4990486.8元/年。

　　综合2个包件的报价，采购费用（产品及实施服务费用）为33709.4628万元，即超3.3亿元。这些设备质保期满后每年的原厂维保费用综合为1349.04868万元/年。

　　浦发银行2025年的算力投入不止于此。7月18日，该行又对大模型算力扩容及算力管控能力建设项目之异构算力及配套网络设备采购进行供应商征集。据悉，彼时该行为推进大模型基础设施建设及八大助手应用场景，拟开展60P异构算力设备采购。

　　更早前的3月13日，浦发银行就大模型应用体系建设项目第二批信创算力采购之鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）进行招标，项目资金1676.72万元。

　　中信银行则为了私有化部署大模型，曾在2025上半年对信创算力服务器及配套设备进行采购。在该项目中，供应商比较“卷”。彼时，中标候选人第1名为北京金信润天信息技术股份有限公司，投标报价2080万元；第2名为河南昆仑技术有限公司，投标报价3231万元；第3名为四川华鲲振宇智能科技有限责任公司，投标报价3805万元。

　　中信银行其实之前就发布过大模型平台信创算力服务器采购需求调研征集公告。彼时称，采购硬件产品为支撑该行大模型平台信创算力集群建设，具备千亿级大模型的微调训练和推理能力。

　　区域性银行方面。北京银行2025年全栈国产化AI算力采购项目，3个标段的中标价格之和达到2013万元。

　　青岛银行数据中心为建设大模型算力池，在2025年开展了所需硬件、算力租赁、软硬件资源的招标。其大模型算力池建设相关项目预算之和为1078.26万元，最终成交金额之和为775.773万元。

　　当然，在2025年，银行关于AI算力采购的项目较多，本文仅选取了部分项目。事实上，其中有不少中小银行，包括规模较小的农商行等。

　　银行算力投入与竞争力呈现显著正相关性

　　银行在算力上的较高投入，其最终是为了数字化转型、提升竞争力以及用户体验等。

　　工商银行现代金融研究院院长杨赫近日参加活动时就表示，算力有望构成金融市场竞争的新维度——市场竞争力的体现将更多来自“信息×资本×算力”的乘数效应。例如，定价机制方面，在算力加持下，金融市场定价将更趋精细化。

　　不过，对于中小银行，算力不足仍是普遍面临的问题。

　　成都农商银行科技信息部曾指出，在算力受限下，中小银行的大模型应用可从多方面进行优化：准确评估算力需求（结合自身情况与业务场景，估算训练与推理所需的算力大小，确定AI加速卡真实需求）；算力私有化部署（可采用量化方式降低模型参数精度，减少算力消耗，同时尽可能减少模型训练的词数与模型参数量；使用大模型推理优化技术，并采用针对推理优化的计算框架等）；算力混合部署（可在需要训练私有化模型的时候，短期租用安全可信的公有云算力，补充算力的不足）；算力统一管理等。

　　当然，算力投入是有价值，但也并非万能。

　　就在近日举行的“2025算力互联网大会”上，光大银行、中国信息通信研究院共同发布了《商业银行算力发展研究报告》。其中指出，商业银行算力投入与竞争力呈现显著正相关性，并显现出边际效益递减规律。

　　报告提到，银行进行算力建设初期，算力投入对银行竞争力的提升作用较为显著，投资回报率较高；随着算力投入规模的扩大，边际效益开始逐步递减，单位投入带来的竞争力提升幅度逐渐缩小；当投入超过一定规模时，部分银行可能面临资源难以良好利用的问题，导致出现投入难以有效转化为竞争优势的现象。这种趋势并不代表商业银行提升算力投入规模，将一定面临竞争力提升作用的削弱，而是代表着商业银行在一个阶段发展到中后期，在提升算力投入对竞争力的拉动作用开始减弱时，更应该寻求新技术应用或业务突破，以打开发展的新阶段。