这一篇解读聚焦AI算力与数据基础设施方向，该方向共6项落地方案入库。
归集来看，这批方案本质上回应了基础设施建设阶段的三本核心账：算力账盯的是国产化和异构调度，利用率提升至80%；数据账算得更细，整体TCO下降55%，NL2SQL准确率从60%提升到90%；现金流依托订阅式DaaS服务模式，可将项目首期投入降低97%。
本系列前五个方向讲的都是业务价值：人力压降、流程提效、业务增收等业务成果。但IT部门评估逻辑截然不同。
AI应用投产前，IT团队需要前置论证四大核心问题，任一环节论证不充分，都会阻碍业务方案落地：
一是算力选型，选定购卡、租赁、算力一体机方案；验证国产化适配，测算算力利用率。
二是数据治理，统一指标口径，保障 Agent SQL 生成准确率；预估知识库存储、检索成本。
三是投入方式，权衡一次性资本投入与 DaaS 订阅模式，匹配预算审批规则。
四是合规核查，满足数据不出内网、等保、信创、国密要求，守住合规底线。
只有完成以上四项论证，上层业务类AI方案才具备落地实施的基础。
三本账形成完整的底座建设逻辑链条：算力账定下“底座”——国产化能不能跑通、买回来的卡能不能用满；数据账定下“成色”——喂给AI的数据准不准、贵不贵；现金流账定下“活法”——买断还是租用、预算怎么批。
三本账测算维度各异，但底层逻辑一致：金融AI底座建设并非一次性设备采购，而是一项需要持续运营、迭代运维的数字资产。先完成成本、效能、资源的量化评估，再匹配对应解决方案，项目落地将更加平稳可控。
下期预告：AI 平台与智能运维方向解读，敬请持续关注！
