金融行业：北京金融科技产业联盟-金融行业：金融业AI大模型智算网络研究报告-250528

- 中国人民银行等六部门发布行动计划，强调算力在金融领域的重要性，推动“算力+金融”的创新应用。

- AI大模型智算网络技术是新型算力的基础，支持跨节点分布式训练，提升大规模训练效率。

- 报告分析了智算网络的技术发展趋势，提出面临的新挑战，并分阶段阐述金融业AI智算网的建设方案。

该报告分析了金融行业AI大模型智算网络的研究与发展，强调算力作为新型生产力的重要性。

中国人民银行等六部门联合发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》指出，需优化算力运载质量和提升网络传输效率，以推动“算力+金融”的创新应用。

AI大模型智算网络技术是算力集群的基础，支持跨节点分布式训练，提升训练效率。

报告探讨了AI大模型在能力、结构、算力和效率等方面的技术发展趋势，并指出智算网络面临的新问题和挑战。

围绕“高性能连接、高效率传输、高可维网络、高安全保障”等关键技术，提出适应金融特征的AI智算网络技术方案。

此外，报告将金融业AI智算网的建设演进分为三个阶段：打造底座、构建系统和完善生态，并提供新技术发展和创新方向的参考，以帮助金融机构进行AI大模型智算网络的规划与建设。

关键词包括大模型训练、智算网络、负载均衡、流控技术和拥塞管理。

投资标的：AI大模型智算网络技术 推荐理由： 1. 政策支持：根据中国人民银行等六部门联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》，国家对算力的重视程度不断提高，特别是在金融领域的创新应用上，提供了政策支持和发展方向。

2. 市场需求：随着金融行业对高效算力的需求增加，AI大模型智算网络技术作为算力集群的重要基础底座，能够满足金融业务对精准、高效算力支持的要求。

3. 技术趋势：AI大模型技术在模型能力、结构、算力和效率等方面的发展趋势表明，智算网络在提升大规模训练效率、实现跨节点分布式训练方面具有重要支撑作用。

4. 关键技术研究：围绕高性能连接、高效率传输、高可维网络和高安全保障等关键技术的研究，能够推动金融行业在AI智算网络技术方案上的创新与应用。

5. 分阶段建设：将金融业AI智算网建设演进划分为打造底座、构建系统、完善生态三个阶段，为金融机构提供了清晰的规划和建设路径，降低了投资风险。

综上所述，投资AI大模型智算网络技术具有良好的政策背景、市场需求、技术基础和发展前景，值得关注和投入。