华为解读Agentic AI时代金融科技变革路径

来源：东方网

6月中旬，解读技变径在2026中国国际金融展上，代金华为聚焦“Agentic AI时代的融科金融科技变革趋势”、“超节点核心竞争力”以及“金融AI智能体规模化落地”三大核心议题，革路与业界媒体进行了深度对话，解读技变径全面展示了其在算力底座、代金技术架构及生态建设方面的融科最新成果。

华为计算产品线副总裁刘鑫、革路华为中国政企金融Marketing与解决方案销售部总经理王美钧出席活动，解读技变径深入解读了鲲鹏通算950超节点与昇腾384超节点的代金技术架构及其行业价值。双方分享了金融AI从“可用”迈向“好用”的融科落地方法论，并阐述了通过开源开放构建自主生态的革路战略思路。

重磅解读：鲲鹏通算950超节点以灵衢架构重构金融算力底座

刘鑫指出，解读技变径Agentic AI时代正在从四个维度深刻重构金融算力需求：
1. 自主执行要求：智能体7×24小时自主运行，代金要求基础设施具备弹性与稳态运行能力；
2. 数据访问挑战：KV Cache与知识库带来高频、融科高密的数据访问压力；
3. 极致时延要求：机器级交互对系统响应时延提出极高要求；
4. 安全与协同：动态权限调用带来全新安全风险，且智算与通算必须实现深度协同。

针对上述挑战，华为正式发布TaiShan 950 SuperPoD（鲲鹏超节点），其核心技术支撑为自研的灵衢互联架构（UnifiedBus）。该架构打破了传统以CPU为中心的模式，通过统一协议整合PCIE、CXL、RDMA等通信协议，实现了XPU、DPU、SSD等计算器件的高效互联。灵衢架构具备“超大带宽、超低时延、统一内存语义”三大特性，旨在满足新一代数据中心海量算力池的高效互联与协同需求。

鲲鹏超节点精准匹配金融两大核心场景：

• Agentic AI领域：依托多级缓存共享架构，支持高密度沙箱运行和快速拉起，大幅提升智能体部署密度与启动速度。在智能记忆与知识库场景中，通过共享内存、分布式上下文缓存和低时延通信，有效缩短业务启动时间，显著减少Token消耗。
• 核心数据库领域：依托内存共享能力，实现OLTP事务性能提升1.5倍，系统故障恢复时长（RTO）从30秒缩短至6秒，OLAP分析性能提升65%。

此外，灵衢协议及配套组件已全面开源。通过调用已开放的API，存量应用无需修改代码即可获得50%以上的性能提升。

昇腾384超节点亮相：打造Agentic AI时代最佳训推算力底座

本次金融展上，华为同步展示了明星产品——昇腾384超节点。该产品同样基于华为自研灵衢互联技术打造，于2025年面向全行业正式商用发布。目前，昇腾384已在互联网、金融、能源等多个行业实现规模化部署，累计出货超过550套。这一亮眼成绩不仅佐证了产品的硬核技术实力，也印证了昇腾超节点已成为千行百业智能化转型的核心算力底座，能够充分满足各行业在AI模型训练与推理场景下的多元化需求。

• 在训练场景：金融行业正从大规模通用预训练转向增量训练、领域微调与强化学习。昇腾384凭借超大带宽优势，完美支撑MoE（多专家混合）类模型的高效训练，尤其在风控场景中加速强化学习进程。其创新的训推一体化部署架构，可将训练与推理实例部署在同一超节点内部，实现高效训推参数同步与动态权重转换，大幅提升端到端效率。同时，昇腾天然适配verl等主流强化学习框架，降低了金融专属大模型的开发门槛。
• 在推理场景：AI Coding、营销、信贷等场景已大规模应用智能体技术。AI Agent的多轮对话与技能调用带来百倍级Token消耗，对低时延、高吞吐提出极致要求。昇腾384超节点天然亲和Agentic AI负载，通过48TB全局内存池共享，实现NPU间直接内存语义访问，数据交互效率提升3倍。更大的KV Cache容量满足智能体超长上下文需求，结合大规模专家并行优化，单卡推理吞吐提升4倍以上，显著提升了推理性能和落地经济性。

目前，昇腾超节点已在邮储银行等诸多金融机构成功部署上线，正加速推动金融大模型从技术验证迈向全业务场景的规模化应用。

金融AI开放架构：赋能行业结构性变革

华为中国政企金融Marketing与解决方案销售部总经理王美钧强调，AI对金融的影响是结构性变革，它将重新定义流量入口、产品服务、用户旅程、运营对象和形态，并构建“自然人+数字员工”的新型组织形态。

为支撑这一变革，华为打造了金融开放AI架构，旨在繁荣金融智能体应用生态：
1. 底座层：华为自主研发的昇腾超节点集群和CANN生态，为国内各类模型提供先进算力支撑；
2. 平台层：基于华为ModelArts智算云，为金融机构打造安全可靠、私有化部署的模型基座，支撑“百模千态”，供各种智能体调用；
3. 智能体层：用于使能场景创新，基于智能体平台，协助金融客户开发全场景的智能体应用，覆盖完整业务生命周期和各类岗位角色；
4. 人才层：在帮助金融机构落地场景的同时，打造一支属于金融机构自己的复合型AI人才队伍。

针对金融AI规模化落地的难题，王美钧提出八点核心路径：
1. 坚持一把手工程；
2. 推动技术、业务、数据部门融合；
3. 以应用人数为评判标准；
4. 构建开放模型平台；
5. 强化工程优化能力；
6. 围绕场景开发智能体；
7. 打造企业高质量数据集；
8. 将AI作为长期战略。

刘鑫补充指出，当前金融AI仍面临训练效率、推理性能、智能体落地三大技术瓶颈，华为正通过超节点架构与软件优化助力实现场景化落地。

此外，华为在活动展区设置了数智基础设施、生态、核心、AI、数据、韧性DC、鸿蒙七大核心展点，集中展示TaiShan 950 SuperPoD、昇腾384超节点等旗舰产品与前沿案例。华为持续夯实计算、存储、网络、云、数据库等数智基础设施，目前已为全国超过1800家金融机构提供支撑，助力其推进主机下移、核心系统改造、数字化转型及智能化创新应用等关键战略落地。

坚持开源开放：共建繁荣自主生态

华为计算产品线副总裁刘鑫在会上表示，开源开放与自主生态相辅相成。华为始终坚持“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的16字方针，在计算产业领域持续投入开源建设：
* 操作系统：openEuler操作系统2025年新增部署超600万套，金融行业市场份额达87.2%；
* 基础软件：全面开源CANN、openFuyao等基础软件栈；
* 框架适配：全面支持三方开源框架，实现PyTorch框架97%以上的API一致性支持，对vLLM等主流推理框架做到0-day适配。

值得一提的是，目前华为已与3000多家全行业伙伴展开深度合作，共同孵化了6700多个行业解决方案。在金融领域，已与建设银行、邮储银行等超过1800家金融机构展开深度合作，共同推进核心系统自主创新与超节点技术的行业应用探索。

刘鑫同时表示，华为将通过金融AI创新伙伴联盟，从基础软件、模型、应用三个层面推出系列生态激励措施，分享参考架构与最佳实践，吸引更多ISV伙伴参与金融AI创新。

本次金融展上，华为展现了在Agentic AI时代的技术积累与行业实践。面向未来，华为将持续加大算力基础设施与金融AI研发投入，坚持根技术创新与开放生态双轮驱动，与产业各方共同推动金融AI规模化应用，为金融强国建设注入数智动能。

(责任编辑：热点)