本报记者 贺王娟

在“Agentic AI”（自主智能体）概念引爆科技圈的当下，金融行业正站在从“数字化”向“智能化”跃迁的临界点。不同于以往简单的问答式AI，能够自主规划、调用工具、执行复杂任务的智能体，正在对底层的算力基础设施提出前所未有的严苛要求。

近日，华为技术有限公司（以下简称“华为”）正式发布面向金融行业的鲲鹏超节点TaiShan 950 SuperPoD。据介绍，该超节点依托灵衢互联协议，通过统一协议打破计算（CPU/NPU）与存储（SSD/内存）等部件间的通信壁垒，支持百纳秒级超低时延、TB级超大带宽、内存池化等能力。其核心是通过内存语义通信，实现跨节点数据以读写方式高效传输，从根本上解决通算场景时延高、数据搬移开销大、协同效率低的难题。

6月17日，在华为举办的媒体沟通会上，华为计算产品线副总裁刘鑫和华为中国政企金融Marketing与解决方案部总经理王美钧，向《证券日报》等媒体进一步解读了面向Agentic时代的鲲鹏超节点与灵衢互联协议，并阐释了金融行业应如何跨越从AI“可用”到“好用”的鸿沟。

词元消耗量暴涨

算力基础设施迎挑战

目前金融行业迎来Agentic AI规模化落地的关键时期。刘鑫认为，智能体自主运行、知识库实时调用、AI辅助业务决策，已经成为金融科技发展的核心趋势之一。

“随着Agentic AI的发展，金融业务的底层逻辑正在被改写。”刘鑫进一步对《证券日报》记者表示，“从人机交互到机器自主执行的转变，正给金融行业的算力基础设施带来三个维度的根本性变化。”

他表示，首先，业务访问模式由传统的“波峰波谷”变成了7×24小时不间断运转，要求基础设施具备极致的弹性与稳态。其次，数据访问模式发生了巨变。在AI处理中，KV Cache（键值缓存）和知识库的访问变成了极高密度、极其频繁的操作，几乎每一个词元都会触发数据读取，这对存取的低时延提出了近乎苛刻的要求。最后，通信模式也在重构。机器的反应速度远超人类，智能体之间的高频交互要求网络时延越低越好，以支撑更高的业务处理效率。

针对这些痛点，华为发布了基于“灵衢”互联协议的鲲鹏超节点。刘鑫解释称，“灵衢”寓意“九省通衢”，其核心是通过统一协议打破部件间的通信壁垒。该架构具备超大带宽、超低时延、统一内存语义三大特性，特别是其内存池化技术，能让不同芯片直接访问统一内存地址，省去了复杂的消息拆包解包过程。

“在金融核心场景下，这一技术不仅能支撑数据库的多读多写与高效容灾，更关键的是，它能构建智能化的数据底座，为智能体提供高密度的沙箱运行环境和长期记忆能力，保障金融智能体规模化落地。”刘鑫说。

开放生态

坚持自主底座建设思路

在谈及金融行业变革时，王美钧对《证券日报》记者表示：“AI带来的影响并非阶段性改良，而是结构性的重塑。”

王美钧认为，这种重塑首先体现在流量入口，传统的手机银行APP或线下渠道获客方式将被颠覆，AI将深度参与意图识别与交互，掀起新一轮流量洗牌。其次是产品定义，未来的金融产品将是AI陪伴式的，能感知用户情绪并定制化服务。在服务旅程上，AI将打破物理网点与人力资源的限制，让普通用户也能享受到VIP级别的普惠金融服务。在组织层面，“数字员工”与自然人员工将进入共生共存的新常态，单一技能的工种或被取代，但具备跨领域综合洞察能力的复合型人才将更加稀缺。

强大的技术，离不开开放的生态。在应对金融行业特有的自主生态建设问题上，刘鑫明确表示：“越开源、越开放，就越能吸引业界伙伴加入，共同形成自主生态。”华为通过开源openEuler操作系统、CANN昇腾异构计算架构等核心软件，全面拥抱PyTorch、vLLM等业界主流框架，旨在让国内繁荣的模型生态，能深度扎根于自主的算力底座之上。

在生态开发方面，据刘鑫介绍，灵衢协议及配套软件正在持续开源，已有五大组件在openEuler、openFuyao及鲲鹏社区开源开放。应用开发者通过调用新增API即可实现50%以上的性能收益，同时兼容POSIX（可移植操作系统接口）标准接口，让存量应用无需修改即可使用灵衢能力。

此外，针对未来大规模集群的互联需求，刘鑫透露，除了现有的电互联技术，华为正大力推进大规模光互联技术的布局。通过灵衢协议底层的误码处理，解决光传输的稳定性问题，从而打破距离限制，构建更大规模的超节点，以压住功耗、降低成本，为金融行业迈向更深层次的智能化预留充足的算力空间。

从底层架构创新到上层生态赋能，金融行业的Agentic AI时代正呼啸而来。在业内人士看来，底层技术的突破与行业实践的深度融合，将成为开启金融智能化新纪元的关键钥匙。

（编辑 孙倩）