8月12日（周二），一场聚焦金融与AI融合的行业论坛——“金融AI推理应用落地与发展论坛”即将召开。

　　

届时，hw将发布一项被内部称为“AI崛起，开启智慧金融新篇章”的技术。

　　

　　

从目前的公开数据来看，这项技术并非简单的性能提升，而是从系统架构层面重构AI推理的数据流动逻辑。

　　

其核心目标直指当前中国AI发展的一大“软肋”：可以减少对高带宽内存（HBM）的过度依赖。

　　

在大模型推理过程中，数据在处理器与内存之间的频繁搬运成为性能瓶颈，即所谓“内存墙”。

　　

HBM凭借其超高带宽成为主流解决方案。

　　

然而，全球HBM产能高度集中，95%以上由韩国企业掌控，国产化率不足5%。

　　

这一供应链风险，使得国内AI应用极易因HBM短缺而出现响应延迟、任务卡顿等问题，严重制约算力的稳定输出。

　　HBM，金融行业的“卡脖子”难题

因为金融就是，以高频交易、实时风控为代表的场景，要求系统在毫秒级完成复杂推理。

　　

例如，头部支付平台的反欺诈系统年调用量达万亿级，每秒峰值数万次请求。

　　

　　

一旦HBM供应紧张，推理延迟上升，不仅用户体验受损，更可能因识别滞后带来真实资金损失。

　　

之前就有媒体去采访，有业内直言：“很多人盯着GPU数量，却忽略了芯片背后的内存供应链。”

　　hw的“破局”之道

从这次宣传来看，hw此次的突破，正是从“存—算—传”协同的角度切入，提出“硬件重构 + 软件定义”的融合方案。

　　

简单来说，就是通过先进存算架构优化、DRAM与新型存储技术的结合，在保持高推理效率的同时，大幅减少HBM的用量。

　　

其实，hw在内存优化领域早有积累，此前推出的EMS弹性内存服务。

　　

hw的EMS弹性内存存储服务通过显存与DRAM池化，使盘古大模型5.0的NPU部署数量降低50%，推理首Token时延降低80%，升腾芯片单卡Decode吞吐量突破1920 Tokens/s，KV Cache传输带宽提升10倍。

　　

这些数据说明，hw在“内存利用率”上的优化，已经走在行业前列。

　　

此次发布，更像是将这套方法论系统化、产品化，推向更广泛场景。

　　

目前，hw已携手超1.1万名生态伙伴，服务全球5600余家金融机构，并与很多机构等关键基础设施方展开深度合作。

　　

　　

此次联合发布，不仅是技术展示，更是推动AI推理在关键行业规模化落地的信号。

　　

一旦该技术实现商用，其影响将远超金融范畴。

　　

可以预见，8月12日的技术发布，或许不会立刻改变格局，但它可能是一个信号，就是我们的AI的下一阶段，不再是“复制+追赶”，而是开始探索属于自己的底层逻辑。

　　

　　

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

　　

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