下一代GPU租赁，如何破解金融行业算力困局？

在AIGC浪潮席卷金融行业的今天，算力已成为推动智能化的核心引擎。然而，面对大模型训练与推理的高成本、高技术门槛、高资源浪费等痛点，金融机构如何破局？

在近日举行的中信证券论坛上，腾云智算CTO Rocky发表主题演讲，系统阐述了腾云智算面向金融行业推出的下一代GPU算力租赁解决方案，以“端到端智算基础设施服务”为核心，助力金融机构实现从“有算力”到“用好算力”的跨越。

买不起、用不满、推不动

Rocky指出，金融行业在大模型落地过程中普遍面临三大挑战：

· 算力成本高、弹性不足：

训练算力需求周期性爆发，但硬件迭代快，资源闲置率高；

· 技术门槛高、优化困难：

缺乏大模型训练与推理优化经验，开源框架学习成本高；

· 推理成本占比高达70%-80%：

自建集群效率低，通用模型API调用成本高昂。

“金融企业不缺数据，不缺场景，缺的是高效、可控、低成本的算力基础设施。”Rocky强调。

针对上述痛点，腾云智算推出以ACC技术架构为核心的全栈式GPU租赁解决方案，涵盖：

Adaptive Platform Layer：用户可灵活选择GPU实例、镜像、模型，实现分钟级资源就绪；

IRIS推理加速套件：提供自研推理框架TY-vLLM、投机推理引擎IRIS-Pro，显著提升吞吐、降低延迟；

Compute Fabric for AI：基于自营高性能GPU服务器与RoCEv2高速网络，保障训练不卡顿、推理不抖动；

Control Backend：实现GPU资源调度、镜像管理、网络配置等全生命周期自动化管理。

Rocky特别展示了腾云在推理优化方面的突破性成果——

这款腾云自研的推理加速引擎，在全球首个适配Eagle3-Qwen3，获EAGLE与SGLang双官方认证。

相比社区主流方案，推理性能提升1.3x–2.75x，成本下降50%+；在代码生成、数字人等场景中，客户实测性价比提升60%+。

“我们不仅是算力提供者，更是推理优化的技术伙伴。”Rocky表示。

测试环境：8*40XX vs 8*50XX  推理框架：Sglang vs TensorRT-LLM  量化对比：FP8 vs NVFP4

Rocky指出，在传统算力架构下，金融客户面临“推理成本占总成本70%-80%”的严峻挑战。

而腾云智算基于Blackwell架构推出的租赁方案，结合自研NVFP4量化技术与TensorRT-LLM推理优化，实现了突破性的性能提升：

• 模型压缩至FP4精度，显存利用率提升2.67倍；

• 首Token延迟降低4倍，解码吞吐提升近1.8倍；

• 综合性价比提升16.15倍，若计入电费等运营成本，ROI可达30倍以上。

“Blackwell不是简单的硬件换代，而是推理经济模型的革命。”Rocky强调。

腾云智算依托母公司智微智能的供应链优势，构建了覆盖全球12大数据中心节点的算力网络，支持：

• 新业务T+1交付，千卡集群15分钟上线；

• 万卡级自组网能力，满足大规模训练需求；

• 多地域合规部署，助力金融机构国内与出海业务同步推进。

金融科技SaaS，代码生成与数字人场景提升60%+

客户：金融科技SaaS企业

场景：内部代码生成 + 对外营销数字人

腾云方案：B2XX + SGLang + IRIS-Pro推理加速

• GLM4-9B模型：RPS从0.03提升至0.07（+133%），性价比+60%

• Kimi K2模型：RPS从0.04提升至0.13（+225%），性价比+56%

• 并发支持能力提升500%，满足多业务线同时调用

消费金融聊天机器人，性价比提升5.74倍

客户：某头部消费金融公司

场景：营销与客服聊天机器人，要求高并发、低延迟

腾云方案：RTX 50XX + TensorRT-LLM + FP8量化

• 吞吐量从248 tokens/s提升至412 tokens/s（+66%）

• 首Token延迟从1.95s降至1.15s（+42%）

• 月租成本降低50%，单位性能成本下降70%

• 综合性价比提升5.74倍

供应链金融NLP场景，吞吐提升47%

客户：供应链金融公司

场景：财报/合同分析、风控建模

腾云方案：RTX 50XX + SGLang + Qwen3-30B-A3B

• 平均吞吐从5,254 t/s提升至7,725 t/s（+47%）

• 平均延迟从49.75s降至33.20s

• 性价比提升47%，业务处理效率显著提升

“我们不只是卖GPU，我们提供的是从硬件到框架、从部署到优化的全生命周期服务。”Rocky在演讲结尾强调。

随着大模型从“训练时代”迈入“推理时代”，腾云智算正以软硬一体、全球布局、技术领先的GPU租赁解决方案，成为金融行业智能化转型的“隐形引擎”。