当前，金融国产化已从局部试点进入规模化推进阶段。金融业作为关键基础设施领域，正积极响应国产化替代的顶层规划：国有大型银行率先突破核心系统改造难关，区域性银行加速探索轻量化迁移路径，证券、保险等细分领域也涌现出标杆实践。

然而，技术栈割裂、迁移成本高企、生态协同不足等问题，仍是横亘在全面深化进程中的现实阻碍。金融机构普遍面临多重挑战：国产软硬件组合的兼容性问题，不同技术路线间的适配成本高企；老旧系统向新架构迁移时，业务连续性保障压力陡增，随时面临数据割裂与流程中断风险……如何在满足安全可控硬性要求的前提下，确保技术性能不妥协、业务体验不降级？

为破解行业共性难题，海光信息与合合信息联合发布了《芯智融合 金融国产化AI生态实践白皮书》，通过精选头部金融机构真实落地经验，系统梳理从技术选型、方案设计到成效验证的全链路方法论。

本白皮书深入解读了金融国产化的战略背景与发展路径，剖析政策导向与实施挑战，并深度解析了多家金融机构国产化实践案例，包括全国性股份行在多技术路线适配中的创新突破、头部城商行借力国产算力实现的OCR全场景升级、以及多模态智能处理在金融核心业务中的价值释放，旨在探索可复制的实施路径与技术路线选择，为金融机构提供一本“拿即能用”的行动指南。

头部实战案例解析：

✅ 全国性股份行：AI应用多技术路线适配与性能发挥

面对算力短缺与国产化的双重压力，该行采用DCU+先进算力池化技术+算力管理平台联合方案，实现20+AI应用的技术路线适配与性能发挥，为金融业打造自主可控、弹性高效的AI基础设施提供了可参考路径。

✅ 头部城商行：基于国产算力的OCR应用适配实践

西北地区某上市城商行积极响应国产化战略，高效完成OCR全场景的国产算力适配。此实践不仅验证国产GPU在金融AI场景的技术成熟度，更以轻量化改造模式为区域性银行提供了 “性能不妥协、迁移低成本” 的金融国产化落地范式。

✅ 头部城商行：增量国产算力赋能多模态智能处理

该行通过分层技术架构自主研发大语言模型平台，并引入DeepSeek，实现对文本、图像、语音等异构数据的高效协同分析。依托DCU国产算力与AI应用的深度优化，提升平台多模态场景智能处理能力。

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