近日，光合组织成员海光信息先后亮相2026河北金融行业数字基础设施创新交流会和金证科技节，围绕金融AI基础设施建设、券商核心交易系统升级等议题，与金融行业客户、生态伙伴及技术专家展开交流。

两场活动聚焦不同，却共同指向金融数智化转型的核心需求：关键业务系统需要高性能、高可靠、强兼容的自主算力底座，AI应用落地需要从芯片、软件栈、平台工具到场景适配的全栈支撑。

夯实核心业务底座，支撑券商核心交易系统升级

当前，金融核心业务系统建设持续向纵深推进，业务连续性、安全合规、性能承载和架构演进需求不断提升。证券行业中，交易量放大、财富管理转型加快，以及AI大模型等新技术逐步融入业务流程，推动券商核心系统向分布式、低时延、多活架构演进。

在2026金证科技节上，海光围绕券商核心交易系统建设与智能化升级，分享证券行业探索与实践。面向券商核心系统对性能、时延、稳定性、安全性和持续演进能力的综合需求，海光持续夯实以CPU为基础、CPU与DCU协同发展的底座能力，推动底层算力能力与证券核心业务需求深度融合。

围绕证券核心交易系统升级，海光与金证科技基于FS2.5新一代核心交易系统开展联合验证。结果显示，现货纯委托场景下达十几万TPS级，混合业务场景下可承载百万级TPS，运行稳定、数据一致、链路顺畅，验证了海光自主算力底座在高并发交易场景下的支撑能力。

完善AI基础设施能力，推动金融智能化应用落地

核心交易系统考验的是稳定可靠，AI基础设施则代表智能化转型的新方向。在河北金融行业数字基础设施创新交流会上，海光系统介绍了面向AI的整体布局及金融场景解决方案能力。

随着大模型、智能体、多模态等技术演进，金融机构对AI基础设施的关注已从单一算力指标，延伸到自主可控、软硬协同、生态兼容、场景适配和持续演进等方面。面向这一趋势，海光依托CPU、DCU、高速网络、基础软件栈、AI软件栈、AI中台及开发者社区等布局，形成从底层算力到平台支撑、从技术体系到场景落地的整体能力框架。

围绕金融AI落地关键环节，海光构建了基础开发工具栈DTK、AI优化软件栈DAS和人工智能应用平台DAP。其中，DTK支持CUDA生态应用快捷平滑迁移，DAS面向大模型训练和推理进行优化，DAP支持模型纳管、应用开发和多种方式部署，打通从底层适配、性能优化到应用开发部署的关键链路。

依托上述能力，海光可支撑金融机构开展大模型训练、推理、微调、集中式高并发推理等建设，并面向智能客服、智能投顾、研报分析、风险合规、贷款审核、核保理赔、智能知识库、数据智能等场景提供支撑，助力金融AI从技术验证走向业务可用。

从证券核心交易到金融AI基础设施，金融行业对底层算力的需求正在发生系统性变化。面向金融行业数智化升级需求，海光将持续推进“CPU+DCU”协同发展，围绕核心系统改造、关键业务迁移、大模型应用、软件栈适配和生态协同等方向，深化与产业伙伴的联合创新，推动自主算力体系与金融业务需求深度融合。