大带小、强帮弱：大型金融机构如何向中小机构输出算力？

从“单打独斗”到“共建共享”，中小银行的AI算力困境终于有了政策解

2026年6月18日，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从治理架构、开发应用、数据治理、算力建设、风险管理等七个方面提出32项指导性意见。在“加强智能算力建设”板块中，有一句话被中小银行从业者反复转发：

“鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务，支持同业探索基础设施共建共享。”

寥寥数语，却击中了一个困扰中小银行多年的痛点——算力从哪里来？

一、为什么是“大带小”？——中小金融机构的算力困境

要理解这条政策的分量，先得看清中小金融机构在AI时代面临的真实处境。

算力投入：大行与小行的“鸿沟”

行业数据显示，2025年仅六大国有银行科技投入就超过1300亿元。不少大行明确“适度超前建设算力集群”。而另一边，城商行、农商行等中小机构单个AI项目预算普遍只有几十万到百万元级别。

有行业研究机构测算，算力通常占AI总投入的25%至35%，信创适配还会额外增加20%至30%的硬件成本。国有大行或头部股份行一次性建设投入可达10亿元以上——这对中小银行来说几乎是天文数字。

四重短板：资金、人才、数据、算力

中国经营报在一篇报道中将中小银行的困境概括为“资金、算力、人才、数据四重约束”。这四重约束环环相扣：

资金投入有限，中小银行盈利空间有限，难以承担算力集群、自研大模型的重投入。AI人才储备不足，头部大行科技人员通常在数千至万人级别，而中小银行科技部编制紧张，高端算法、大模型运维人才极度稀缺。优质数据稀缺，中小银行业务覆盖范围有限，单机构数据样本量小，且普遍存在数据孤岛。算力架构缺乏统一规划，零散采购的资源难以统筹调度，边际成本高、使用效率低。

“两难困境”：自建不起，公网不能用

金融数据合规要求禁止直接调用公共大模型API。全栈私有化算力集群投入远超中小机构承受能力。结果就是，中小银行AI建设陷入了“自建成本过高、公网模型不合规”的两难境地。

银雁科技齐雁兵对此直言：“大机构资金、人才储备充足，可全栈自研，但中小银行盲目复刻只会加重资金、人才负担，投入产出失衡。 ”

在这种背景下，中小银行的AI应用长期局限在智能客服、行政办公等辅助场景，始终难以渗透信贷、风控、营销、运营等核心业务。

二、政策破局：从“鼓励”到“可操作”

《指导意见》给出了一个明确的破局方向——算力共建共享。

金融监管总局有关司局负责人在答记者问时进一步阐释了这一政策的内涵：支持同业间输出算力云服务和基础设施共建共享；支持在安全合规前提下使用国家算力节点或行业基础设施；加强对智能算力资源的信息科技重要外包管理；加强算力资源云化管理和监测，实现应用、模型、算力、网络的一体化管理。

中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏对此评价：“算力共建共享可大幅降低中小银行数字化转型的成本，解决其资金与人才短缺痛点。 ”

这一政策被中小银行视为重大利好。通过引入大型金融机构输出的算力服务，中小银行可以将巨额的资本性支出转化为可控的运营性支出，以更高的性价比和更快的速度获取专业稳定的算力资源。

三、怎么“带”？——三种输出路径正在成形

政策出台后，“大带小”正在从一句口号变成可操作的实践。目前已经浮现出三条清晰的路径。

路径一：大型金融机构直接输出算力服务

这是最直接的“大带小”方式。大型银行具备显著的资金规模、人才储备与数据积累优势，普遍建成大规模私有云集群，拥有自主可控的算力底座。同时，大型银行合规管理体系完善，能更有效应对AI安全挑战。

通过复用大型机构成熟的算力底座，中小银行能快速获得AI建模与风控能力，缩短研发周期。上海国家会计学院金融系主任叶小杰指出，中小银行可直接使用标准化的算力服务与技术框架，大幅缩短数字化能力的落地周期。

路径二：行业基础设施平台输出算力

除了大行直接输出，行业性的算力基础设施平台也在加速建设。

中国金融电子化集团总经理朱建强透露，上海金融算力中心将打造统一的AI算力和调度平台，整合央行系统内部AI算力资源，通过AI Token Router（智能算力路由器）实现算力的跨网调度与平衡。该中心将以Token（算力凭证）的形式向中小银行提供算力资源，帮助其以低成本、高效率的方式获得AI算力支持。

朱建强表示，这一模式旨在有效破解中小金融机构长期面临的“算力孤岛”难题——“算力孤岛”指的是算力资源割裂现象：受地理位置、技术架构、权属等壁垒限制，分散的算力节点无法互联互通、统一调度与共享复用，形成彼此孤立的资源孤岛。

路径三：同业共建共享

第三种路径是多家金融机构共同建设、共享算力基础设施。

2026年7月，中国银行业协会在京组织召开银行业大模型专题研讨交流会，来自27家成员单位的代表参加会议。会议围绕大模型生态建设、赋能中小银行等形成广泛共识。中国银行业协会信息科技与数字金融专业委员会表示，将持续跟进成员单位对大模型交流共享的需求，推动形成“技术共研、标准共建、成果共享”的协作机制。

中国银行也在这一领域率先布局。2026年5月，中国银行与中国信息通信研究院在雄安新区正式签署合作备忘录，成为首家参与中国算力平台生态建设的金融机构。双方将围绕中国算力平台“算力银行”创新业务，在数字人民币支付结算、科技金融信贷供给和产业生态协同等方面展开合作。

四、算力共建共享的“三重价值”

叶小杰将算力共建共享对中小银行的积极意义概括为成本、技术与合规三个维度。

成本价值：从“重资产”到“轻运营”

通过算力共享，中小银行可以将算力建设从“一次性巨额资本支出”转化为“可控的持续性运营支出”。娄飞鹏指出，这一模式有助于利用人工智能提升行业整体风控水平，促进普惠金融服务的精准触达与效率提升。

技术价值：从“追赶者”到“使用者”

依托大型金融机构成熟的算力底座与配套技术体系，中小银行可以直接使用标准化的算力服务与技术框架，大幅缩短数字化能力的落地周期。招商银行基于HAMi构建的统一异构AI计算调度平台，将硬件池利用率提升至100%，分布式训练跨机调度概率降低30%，有效解决了算力孤岛、资源闲置和运维成本高等普遍性难题——这种技术能力如果能够通过共享模式输出给中小银行，其价值不可估量。

合规价值：从“独自应对”到“统一标准”

共建共享模式更易统一落实监管要求的安全合规标准，降低中小银行单独应对数据安全、算法合规的难度，也便于行业层面的风险治理。

五、中小银行如何“接得住”？

算力输出方有了政策、有了平台，但中小银行自己也得做好准备。

摒弃“大而全”的自建模式。 娄飞鹏建议，中小银行数字化转型需要摒弃“大而全”的自建模式，积极接入行业云或大型银行算力平台，在聚焦特色场景应用上多下功夫。

回归业务本质，建立价值导向。 叶小杰建议，中小银行要将有限资源聚焦自身核心业务场景，优先投入到风控提效、特色客群经营等能直接产生业务价值的环节。

培养“业务+科技”复合型人才。 中小银行要重塑组织架构，培养既懂业务又懂科技的复合型人才，确保技术贴合业务需求。

建立敏捷迭代机制。 以小切口场景应用AI，并在此过程中不断提升技术能力，逐步实现从被动支撑到主动赋能的转变。

主动融入共建共享生态。 建立“算力底座共享+业务特色自研”的分层模式。

写在最后

《指导意见》中的那句话——“鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务，支持同业探索基础设施共建共享”——看似平实，实则意味深长。

它意味着，算力正在从“竞争壁垒”变成“行业公共品” 。

过去，算力是大型金融机构的护城河——谁有钱谁就能囤GPU、建集群、跑模型。未来，算力正在成为一种可以共享的基础设施——大行输出能力、行业搭建平台、中小机构按需使用。

从“单打独斗”到“共建共享”，这不仅是一种技术模式的转变，更是一种行业治理理念的升级。当算力不再是大行的专利，而是全行业的底座，整个金融业的AI能力才会真正实现从“少数人的奢侈品”到“多数人的必需品”的跃迁。

当然，从政策落地到全面铺开还有很长的路要走——算力如何定价？安全如何保障？责权如何划分？这些实操层面的问题还需要在实践中逐步解决。

但方向已经明确：大带小、强帮弱，不是慈善，而是整个金融行业在AI时代共同进化的必由之路。