我国对算力基础建设有了进一步规划。十大正规实盘配资平台，工业和信息化部披露了《算力基础设施高质量发展行动计划》（以下简称“《行动计划》”），其中对于计算力、运载力、存储力、应用赋能四方面都提出到2025年的发展目标。

　　金融既是算力基础建设中的重要支持力量，又是参与者、实践者。《行动计划》提出，要加快算力在金融领域的创新应用。业内人士认为，算力是未来金融行业的核心生产力，由算力带来的变革将极大地改变银行等金融机构的生产及服务模式。

　　算力正在改变银行生产及服务模式

　　《行动规划》提出，要加快算力在金融领域的创新应用，构建多节点并行的分布式算力资源架构，提供跨地域资源高效管理、核心业务多地多活部署能力；围绕金融市场高频交易等低时延业务场景开发部署智能边缘算力节点，实现金融业务边缘侧数据的筛选、整合与处理，为金融业务发展提供更为精准、高效的算力支持。

　　中国银行深圳市分行大湾区金融研究院高级研究员曾圣钧认为，大数据、人工智能技术的应用进一步推动了金融机构的算力提升。“金融机构可以率先推进诸如大模型等人工智能领域商业化应用，根据自身实际情况模索出一条适配的发展路径。比如对于大型金融机构，拥有海量金融数据，应用场景丰富，可以引入业界领先的基础大模型，自建金融行业大模型，并采用微调形成专业领域的任务大模型，快速赋能业务；对于中小金融机构，可综合考虑应用产出和投入成本的性价比，按需引入各类大模型的公有云API(应用程序接口)或私有化部署服务，直接满足个别领域的赋能诉求。”

　　目前，诸多银行已经对算力能力进行了布局。

　　如中国银行党委委员蔡钊在该行2023年中期业绩发布会上曾提到，下阶段，该行要完成“绿洲工程”一期建设，推动企业级数据平台在全集团的推广，加快算力基础设施的建设，今年9月份集团私有云中心要投入使用，形成更强的底层支撑能力。

　　“互联网银行也开展了算力应用实践，相较于传统金融机构，AI赋能更全面，效果也更明显。”曾圣钧举例道，网商银行依靠AI算力模型实现1600名员工服务5000万客户，全行没有一个网点，但效益和质量均保持良好，该行推出的大山雀卫星遥感风控系统、大雁系统和百灵交互式风控系统，更好的支持了金融服务乡村经济发展；微众银行也是通过AI算力模型赋能，使2000多名员工累计为全国3.4亿个人客户提供了包括线上银行账户、存款理财、小额信贷和支付等在内的综合金融服务。“可以预见，在大算力时代，AI模型的应用效率将会成为银行等金融机构提升市场竞争力的关键因素。”

　　发展算力的同时，也需要重视提升过程中面临的风险与挑战。曾圣钧提示道：“大模型本质是一个海量参数的深度学习算法，受制于当前模型黑盒、计算复杂度高等因素，存在答非所问、科技伦理风险等方面问题。金融机构可以加强配套风险管理机制的建设，并推动配合政府和监管部门研究推出相关行业标准和规范，防范由于数据安全、数据隐私等问题产生的消费者权益及声誉风险。”

　　鼓励金融支持算力产业

　　算力基础设施建设是数字中国建设整体布局的重要一环。

　　今年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，其中指出，要夯实数字中国建设基础，打通数字基础设施大动脉，系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局，明确了今后一段时期我国算力产业发展的重点任务。

　　《行动计划》中明确提出，到2025年，计算力方面，算力规模超过300 EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展；运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等创新技术使用占比达到40%；存储力方面，存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%。

　　要实现这些目标，离不开金融的支持。《行动计划》指出，要发挥国家级政府投资基金和国家产融合作平台引导作用，鼓励地方探索实施“科技产业金融一体化”专项和“补贷保”联动试点十大正规实盘配资平台，加大对算力重点项目的支持。推动符合条件的项目申报发行基础设施领域不动产投资信托基金，支持社会资本向算力产业流动。鼓励金融机构加大对绿色低碳算力基础设施的信贷支持力度，支持符合条件的企业发行绿色债券。