文丨金融八卦女特約作者：鐵馬

最近，銀行們做了兩個外界看起來很燒錢的動作，一是發衛星，二是搞算力。

在衛星上，四家銀行發了九顆衛星，爭著讓衛星當“監工”、管風控。

在算力上，招標公告那是一個又一個。去年有大行的智能算力較2024年末增長24%；有的大行建成了千卡異構算力集群。

當銀行最精打細算的資本都要爭先恐后入局，這些動作就不是燒錢的游戲了，因為算力和數據正在成為金融業新的核心資產。

1./ 金融機構，為什么選擇百度智能云？/

別以為算力、芯片離金融行業很遠。就說銀行業，數字化轉型進入了核心系統國產化替換的關鍵階段，風控、信貸、營銷、交易……哪個環節都離不開海量數據處理，以前靠人工，后來靠上云，現在靠AI。

這兩年，AI在銀行年報里出現的位次越來越靠前，以前只是技術展望部分的邊角內容，如今高管致辭肯定有一部分專門留給AI建設。

更重要的是，前幾年銀行聊AI，比的是“投了多少錢、建了多大的模型”，今年，頭部銀行們開始認真給AI“算賬”了。

這個趨勢，和Create2026百度AI開發者大會上李彥宏的一個判斷很類似。

李彥宏拋出了一個新概念：DAA（Daily Active Agents，日活智能體數）。它衡量的不再是每天有多少用戶打開某個App，而是每天有多少個Agent正在替人完成任務閉環。

以前，大家都用DAU、MAU定義平臺價值；到了Agent時代，李彥宏試圖重新定義一套新的價值坐標——AI真正重要的，是它“到底替人完成了多少工作”。也就是AI按效果衡量，按完成的工作量說話。

而AI的效果，歸根結底看底層的算力芯片靠不靠譜，在Create2026百度AI開發者大會上，百度還釋放了幾個銀行業的信號。

去年以來，百度智能云幫助招商銀行規模化部署了P800算力，從算力適配、模型遷移到應用落地，把國產算力真正用到了金融業務的主流程中。

目前，招商銀行上線的AI應用已超過800個，覆蓋風控、營銷、研發、辦公等核心領域。其中超過50%的AI應用跑在昆侖芯P800上。

而且，每位招行員工都有自己的AI助理，在網點辦理業務時，這個助理能幫員工快速查找流程、識別材料缺項，從而減少客戶的等待時間。

當前，百度智能云已為招商銀行、中信銀行、浦發銀行、民生銀行、華夏銀行等頭部金融機構提供了大規模的高性能自研AI芯片——昆侖芯P800。

2025年，浦發銀行資產總額突破10萬億元，規模這么大，資產質量還能持續向好，背后是銀行強大的精細化經營和風險管理能力。

據了解，浦發銀行基于昆侖芯P800，根據財務分析、表單研究、行業識別等要求，精調出了一批金融垂直的專用模型，讓AI真正下場干活。

金融機構對穩定、高性能算力的需求一直存在，但金融行業有一個特點：機構多、系統復雜、數據量大，替換核心系統時一旦出問題，后果會很嚴重。

所以銀行需要的不僅是算力，更是靠得住的國產解決方案，浦發銀行直言，要讓芯片、算力、模型、應用都經得起考驗。昆侖芯P800的出現，大概就是金融機構一直等待的“算力真正可控”時刻，也讓它們能在AI時代把核心業務牢牢握在自己手里。

2./ 底氣來自百度的“新全棧” /

目前，100%的系統重要性銀行都選擇了百度智能云，全國超過800家金融機構在使用它的服務。連續兩年，百度在中國金融大模型項目的中標數量和金額上都排在第一。

能幫金融機構部署AI的不止百度一家，但為什么百度拿下了最多的金融大單？

背后的原因在于它提出的一套“芯—云—模—體”全棧能力。這不是單純賣芯片算力或賣云服務，而是一套從底層算力一直延伸到上層應用的端到端方案。

過去，金融機構上云主要為了彈性、可靠、降本增效。但現在不一樣了，它們需要的是真正能干活、能創造價值的智能體應用，比如銀行的AI助理、保險的AI助手、券商的AI線索。

這些應用要求底層算力、中間模型和上層應用之間無縫配合。百度做的就是這件事：用昆侖芯P800提供算力，用百舸平臺調度資源，用千帆大模型平臺開發應用，再用Dumate、秒噠等工具解決具體業務問題。

例如在金融行業，千帆平臺做了不少針對性強化。數據管理方面，金融機構可以對大規模、多種類的金融數據進行統一處理和增強，支持數據加密、權限管理和操作審計，滿足合規要求。針對金融建模，平臺還提供去亂碼、繁體轉簡體、去隱私等功能，為模型訓練提供高質量數據。

模型方面，千帆平臺既有文心系列等主流大模型，也推出了專門面向金融行業的千帆慧金大模型。基于金融知識、業務流程和場景需求做了專項增強，服務浦發銀行等頭部機構的風控、客戶經營、運營分析等核心場景。

這套系統不是靜止的，它能持續進化。目前，百度智能云已經在超過100個場景落地，覆蓋工業制造、能源、交通、醫療等行業，客戶用得越多，百度改進得越快；改進得越快，就能服務更多客戶，這本身就是一個自我進化的循環。

過去十年，百度一直在打磨這套“芯云模體”全棧AI能力，通過AI基礎設施和智能體基礎設施服務客戶。

但“自我進化”不只是百度自己的事，在Create2026百度AI開發者大會上，李彥宏把智能體時代的“進化論”，拆成了三個層次：

智能體自己變強；個體借AI變強；組織靠人與智能體的協同變強。

也就是讓AI在真實任務里越干越熟練、越用越好用。落到金融行業，機構每跑一個風控模型、每處理一筆智能客服對話，數據都會反饋回來，幫助模型和系統持續迭代。百度年復一年地面對行業的新需求，給出新方案，陪著金融行業等，完成這個時代最重要的升級。

3./ 整個金融行業，都需要百度這樣的伙伴/

不久前，Anthropic一口氣推出了10個面向金融業的AI智能體模板，覆蓋投行、銀行、保險、資管、運營和合規等場景。這些模板瞄準的都是金融行業里最磨人的活兒，比如做項目推介材料（pitchbook）、審核客戶身份文件（KYC）、月底關賬對賬。這也從側面說明，全球金融行業對AI技術伙伴的要求極高：穩定、安全、懂業務、能落地。

回到國內，百度智能云也在做類似的事，應用層面已經有了一些很直觀的成果。

中信百信銀行則引入了百度伐謀這個自我演化型智能體，它讓大模型自己去挖掘風險特征，并且持續學習、迭代、進化。短時間內，它的水平就趕上了專業的數據挖掘工程師，結果是特征挖掘效率提升了320%，風險區分度也提高了10%。

李彥宏這樣總結伐謀的意義“能驗證、能閉環，伐謀這樣的智能體，就能無限進化。”

這種持續自我進化的Agent，正在改變金融行業組織的運行方式，從人與人分工協作，走向人與智能體的混合編隊，并最終推動企業進化為“超級組織”。

例如銀河證券和百度智能云合作打造了一款這樣的交易智能體。這個智能體能聽懂行業里的各種“黑話”，輔助交易員把從詢價到下單的轉化效率提升了2倍，業務規模也實現了翻倍增長。

泰康保險聯合百度推出了保險行業第一個以角色扮演和對話方式進行場景演練的培訓產“AI智訓績優版”，它用大模型模擬真實的客戶溝通場景，練完后還能做定性和定量評估，幫助一線保險代理人實實在在提升展業能力。

在這個過程中，金融機構越來越清楚地意識到，自己的需求已經變了。

過去，他們看重的是降本增效，所以云服務提供的是計算、網絡和存儲資源。今天，他們需要的是高活躍、高價值、規模化的智能體應用。

因此，生態伙伴不再只是一堆基礎的IT資源，而是一套能支撐智能體大規模運行、持續進化、并且安全可控的全棧AI基礎設施。

百度的角色，恰恰就是這套基礎設施的搭建者。

4./ 智能體時代，金融業先下一城/

金融業投入AI，那是真金白銀。

2025年，國有六大行金融科技總投入達1300.91億元，首次突破1300億元關口；同比增速為3.69%，顯著高于同期六大行合計營收增速。

拉長周期看，這筆投入更多，2021-2025年，僅國有六大行披露的累計金融科技投入就已突破6000億元。如果算上股份行和城商行的頭部玩家，過去五年，銀行業累計科技投入規模已接近萬億。

百度不是站在外面給金融機構“賦能”，而是跟它們一起，在智能體時代里互相推動、共同進化。最終目標很簡單：

讓金融行業每一分投在AI上的錢，都能跑出實實在在的效果。