中小金融机构的算力困境与突围之路

前五大云厂商占据75%市场份额，中小银行单项目预算仅百万级——算力鸿沟正在拉大，但突围的路径已经清晰

前几篇文章我们聊了大型金融机构如何布局算力、金融科技公司如何提供算力服务。今天我们把目光转向一个更庞大的群体——数以千计的中小金融机构。

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

算力鸿沟，正在成为金融业AI竞赛中最大的“分化器”。

一、“不敢转、不会转、转不起”：中小银行的四重困境

中小银行在人工智能创新技术和算力方面的实力普遍弱于大型银行，在数字化转型中普遍存在“不敢转、不会转、转不起”的现实痛点。这背后的困境，可以拆解为四个维度。

困境一：资金投入的“天堑”

国有大行与头部股份行AI基础设施、大模型年度投入达亿元级别，而城商行、农商行等中小机构单AI项目预算普遍为几十万至百万元级别。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，且投入零散缺乏统筹，无法形成规模效应。

困境二：人才储备的“断层”

头部大行科技人员规模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。新技术吸收转化效率低，多数机构仅能作为AI工具的“使用者”，无法掌握底层技术与优化能力。

困境三：数据治理的“短板”

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、标准不统一问题。2025年发布的一份报告显示，七成受访银行认为“现有数据库无法支撑半结构化、非结构化、向量等数据的处理、分析及应用需求”。

困境四：算力建设的“两难”

中小银行普遍面临“自建成本过高、公网模型不合规”的两难困境：全栈私有化算力集群投入远超机构承受能力，但金融数据合规要求又禁止直接调用公共大模型API。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。

有行业观察者将这四重困境概括为“资金、算力、人才、数据四重约束”，导致AI应用难以触及核心业务，容易陷入重技术噱头、轻业务本质的误区。

二、市场格局：75%的算力被头部垄断

中小金融机构的算力困境，折射出整个算力市场高度集中的现实。

数据显示，中国公有云市场中，前五家云厂商份额合计超过75%。阿里云以35.80%的份额占据绝对领先地位，火山引擎、华为云、腾讯云、中国电信紧随其后。头部厂商集中度高、竞争壁垒显著。

与此同时，大量算力资源正在闲置。据浪潮人工智能研究院测算，我国智算中心平均算力使用率仅为30%。业内数据估算，算力资源整体利用率不足70%，部分新建的智算中心利用率甚至不足30%。

一边是算力被头部垄断、中小企业“用不起”，一边是大量算力资源闲置“空转”——这种结构性矛盾，正是算力普惠化要解决的核心问题。

三、破局之路：算力超市、算力银行与Token套餐

正是在这样的背景下，一套覆盖“买、存、贷、用”全链条的普惠算力工具体系正在加速成形。

算力超市：让算力像买菜一样随用随买

2026年4月，工信部首次明确提出探索“算力银行”“算力超市”等创新业务。算力超市汇聚各类算力产品并明码标价，供企业按需选购、即用即付。

目前，算力超市已在内蒙古和林格尔、浙江杭州、上海等地运行。杭州市算力资源调度服务平台上线11个月，累计交易额突破2亿元。平台提供20多款算力规格，服务注册用户近400家。

浙江算力科技有限公司副总经理景荣炜介绍：“平台成立的初衷就是打造杭州算力价格洼地。在政府部门指导下，我们通过集约化建设与运营，使算力价格更低，让中小企业用得起、用得放心。”同样的算力规格，算力超市的价格低于头部云厂商。

算力银行：让闲置算力“生息”

2026年5月9日，中国银行在雄安新区启动了国内首个算力银行试点。算力银行借鉴金融存贷逻辑，支持企业将闲置算力资源存入统一平台，通过跨区域、跨周期调度实现灵活取用。

2026年7月8日，中国信通院联合算力产业发展方阵正式启动“算力超银生态共建计划”。算力银行建立了“存入—计费—支取—信贷”模拟运行机制，并探索构建算力信用积分机制，向信用积分较高的企业提供先用后付的算力服务。

国研新经济研究院创始院长朱克力表示，算力银行和算力超市打通了算力供给与中小需求之间的壁垒，把原本闲置的算力产能释放出来，直接提升整体资源使用效率。

Token套餐：算力像话费一样按月订阅

2026年5月，三大运营商相继推出Token（词元）套餐。中国电信面向开发者及中小微企业推出39.9元/月起步的Token套餐，提供每月1500万Tokens。联想百应推出Token Plan企业级算力订阅服务，月度低至35元即可拥有3000万企业级Token。

Token正在成为算力消费的“最小计量单位”——算力正在像当年的手机流量一样，进入标准化、可零售的时代。

四、政策护航：从“鼓励”到“可操作”

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》，明确提出“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”。

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。

上海国家会计学院金融系主任叶小杰指出，算力共建共享对中小银行的积极意义体现在成本、技术与合规三个层面：

• 成本价值：降低转型投入门槛，避免低水平重复建设的资源浪费

• 技术价值：依托大型金融机构成熟的算力底座，中小银行可以直接使用标准化的算力服务与技术框架

• 合规价值：共建共享模式更易统一落实监管要求的安全合规标准

中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏表示：“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。”

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。

五、差异化突围：中小银行的“另一种打法”

算力困境有解，但中小银行的突围不能只靠“等政策”。

波士顿咨询董事总经理、全球资深合伙人何大勇表示，与大型银行相比，城农商行不是没有机会，而是有希望探索出匹配自身禀赋的独特路径。区域性中小银行的突围之道在于“差异化定位”。

打法一：不盲目“堆算力”，聚焦本地场景

中小银行不应盲目跟风搞“堆算力”的军备竞赛，而应另辟蹊径借助外部成熟的金融科技SaaS服务商，实现AI能力的轻量化落地。城农商行最大的核心资产是嵌在本地“熟人社会”中的信任关系。AI智能体的作用不是去替代这种人际关系，而是把基层员工的服务能力放大。

招联首席经济学家、上海金融与发展实验室执行主任董希淼分析，《指导意见》的出台系统性回应了中小银行在AI部署中“缺钱、缺人、缺技术”等痛点。战略导向层面，意见强调AI应用必须以提升业务价值为核心，反对脱离实际的技术堆砌，这恰与中小银行“船小好调头”的灵活特性高度契合。

打法二：从“囤算力”转向“买应用”

2026年上半年，一个明显的趋势是：中小银行的AI采购，正在从“囤算力”转向“买应用”。以苏州银行为例，自2026年3月以来连续发布6个智能体项目招标，涵盖贷后管理智能体、放款审核智能体等核心业务场景。

常熟银行2026年一季报披露，目前已上线智能体46个，广泛应用于客服、风控、运营和办公等领域，推动业务效率整体提升20%。青岛银行今年一季度累计上线13个数字化重点项目。上海银行则将大模型深度应用于资产托管运营场景，推出基金交易文件“智能解析”功能，将批量处理效率较人工提升超80%。

银雁科技董事长齐雁兵的建议更加务实：“深耕本土、轻量化共建、分步迭代”才是出路。中小金融机构可以不用一开始就规划周期漫长的大型项目，而是从线上审批、智能柜面、数字化营销等见效快的工具入手。

打法三：建立“算力底座共享+业务特色自研”的分层模式

叶小杰建议，中小银行要主动融入行业共建共享生态，建立“算力底座共享+业务特色自研”的分层模式。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。

写在最后

一边是六大行超1300亿元的科技投入，一边是中小银行百万级的单项目预算——算力鸿沟，是真实存在的。但它并非不可逾越。

算力超市让算力“明码标价、随用随付”。算力银行让闲置算力“可存可取、可贷可息”。Token套餐让算力“像话费一样按月订阅”。政策鼓励大行向中小机构输出算力服务。

“买不起”有算力超市，“建不起”有算力银行，“用不起”有Token套餐——一套覆盖“买、存、贷、用”全链条的普惠算力工具体系正在成形。

但工具只是手段。中小银行真正的突围之道，在于不做“大行的缩小版”，要做“自己的升级版” ——扎根本地、聚焦场景、轻量化落地。董希淼说得好：中小银行应充分把握政策窗口期，坚持务实策略，在AI竞速中走出一条符合自身禀赋的特色化发展道路，而非盲目追随大行的重投入、重资产路线。

工信部的目标已经明确：到2028年底，基本建成覆盖广、成本低、服务优的普惠算力服务体系。距离现在还有不到两年半。

当算力从“少数人的特权”变成“多数人的工具”，中小金融机构的AI时代才算真正到来。