夜雨聆风作为中国唯一的开发性金融机构，国家开发银行（以下简称“国开行”）一向以低调示人。在近期各大国有银行纷纷高调宣布大模型布局的背景下，国开行关于AI大模型的公开信息少之又少。
但这并不意味着它在观望。
2026年以来，国开行在企业级智能技术应用平台建设上低调发力。截至5月下旬，五个包件的招标结果已全部尘埃落定，总预算7219万元，最终成交4425.15万元——信雅达、百度、科大讯飞等厂商分食了这块不算大但含金量极高的蛋糕。
一张标的，五种打法
国开行此次招标的结构颇为精巧。五个包件，对应了AI大模型从底层到应用层的不同切面。
包一是大头中的大头——定制开发集成、主要产品采购和人员驻场服务。从训推平台到知识库、从文生PPT到录音纪要、从翻译核对到文档检查，再搭配828人月的驻场团队，要的是一个完整的企业级AI能力底座。预算6365万元，最终被信雅达科技股份有限公司以4096万元拿下，省下了2271万元。
包二专注智能写作，预算166万元，科大讯飞以35万元中标，直接打了2.1折。
包三是智能校对，预算149万元，交互未来（北京）科技有限公司以72万元中标。
包四要的是代码研发助手，支持1500名研发人员使用，预算192万元，百度以66万元拿下。
包五是AI问数，预算347万元，北京数巅科技有限公司以156.15万元中标。
五个包件，五种技术方向，五家背景各异的供应商。国开行用一张招标公告，悄然勾勒出自己的AI底图。
新雅达的“大而全”
包一的赢家信雅达，很多人不熟悉，却一直在金融科技赛道深耕。
公开资料显示，信雅达长期服务于以银行为主的金融机构，2025年IT行业收入20.29亿元，占主营收入的98.66%。在金融信创和大模型浪潮中，这家公司正试图完成从传统金融IT服务商向AI能力提供者的转身。
信雅达在今年4月发布的“提质增效重回报”行动方案中明确写道，公司“围绕大模型、智能体、多模态、知识工程等方向，持续推进人工智能战略升级”。其判断是：“人工智能在金融行业的价值，不仅体现在单点效率提升，更体现在其逐步进入真实业务流程、正式经营场景和组织协同体系，推动金融机构实现从流程数字化向经营智能化升级。”
这番话放在国开行的招标需求里，几乎就是对标——包一要求的不只是单品采购，而是从算力纳管、模型训推到智能体、文档应用的完整链路。这是典型的“总包思维”：国开行不想自己当集成商，它要的是一个能端到端交付的合作伙伴。
4096万元的报价，相比6365万元的预算，打了六四折。在金融行业采购中，这个折扣率不算高，但考虑到信雅达一季度还在亏损——2026年一季度营收4.21亿元，归母净利润-8143.22万元——这单4096万的项目对信雅达而言，不只是一笔订单，更是一个战略性的标杆案例。
百度的低价渗透
相比之下，百度的打法更“取巧”。包四代码研发助手，百度以66万元中标，预算192万元，折扣率接近34%。这是百度文心快码在金融行业的重要斩获。百度方面称，文心快码已服务于顺丰科技、同程旅游、北京银行、方正证券等万家企业客户。国开行这一单，验证了其在复杂金融场景下的适配能力。
低价的逻辑不难理解。百度智能云在今年一季度延续了强劲表现，中标项目集中在金融、政务、大交通等行业。据不完全统计，2026年1月至4月，全国大模型相关招投标项目已超过50个，中标总金额约11亿元，其中百度智能云以14个以上中标项目和近4亿元金额位居市场首位。
对百度而言，国开行这单66万元的合同，更像一张进入政策性银行核心系统的“入场券”，价格本身不是重点。
科大讯飞的“国家队”底色
科大讯飞的35万元中标智能写作，折扣率同样令人侧目。预算166万元，成交35万元，打了2.1折——这已经不是价格竞争，而是策略性低价。
讯飞并非初入金融领域。2025年，讯飞研发投入53.64亿元，占营收比重19.79%，其“星火”大模型在教育领域率先落地，智慧教育业务全年营收89.67亿元。在金融领域，讯飞正在把大模型能力向场景化应用延伸。
但35万元的价格仍然偏低。一个合理的猜测是：讯飞有意将国开行作为“星火”大模型在开发性金融机构的首个标杆客户，价格让步是为了换取场景打磨和品牌背书。国开行1.6万人的用户规模，对任何一家模型厂商而言，都是一个极具说服力的案例。
国开行在下一盘什么棋？
从五个包件的设置看，国开行的AI思路并不激进，但很务实。
包二到包五——智能写作、智能校对、代码研发、AI问数——无一例外指向内部提效。这些场景不直接面向业务对外服务，而是聚焦于员工日常办公和研发环节。1.6万用户的覆盖规模（代码助手除外）也透露出一个信号：这不是小范围的试点，而是全行级别的普及性应用。
包一则更宏大。训推平台套件、知识库、智能体平台，加上828人月的驻场开发团队——其中应用开发人员19人（专家1人、资深2人、高级4人、中级12人），运维4人——国开行要的不只是买几套软件，而是搭建一个可持续演进的企业级AI能力中台。
更值得注意的是，包一明确要求“中标后定制开发的应用版权归开行所有，不限制部署数量和用户数量”。这意味着，国开行不是在做一次性采购，而是通过这次招标，获得一个可以自主迭代、自主部署的知识产权资产。这种“买能力而非买产品”的思路，在金融行业采购中并不常见。
此外，国开行在AI领域的投入远不止这五个包件。2025年5月，该行智能化客服平台建设项目由深圳壹账通中标，金额1330万元；2025年12月，企业级风险管理平台项目由上海安硕与浪潮软件联合中标，金额3390万元，明确要求在该项目中应用AI大模型进行客户分析、风险识别、报告编写。此前国开行风险管理部还专门撰文探讨“人工智能大模型在银行风险管理领域的应用研究”，涵盖信用风险、市场风险、操作风险、合规风险等多个维度。
如果再算上2026年1月宇信科技中标的大数据平台项目（5017.69万元），国开行近一年在数字化和AI领域的投入，累计已超过2亿元。
“省下”的钱与“花对”的钱
此次五个包件的采购还有一个值得玩味的现象：总预算7219万元，最终成交4425.15万元，省下近2800万元。
每个包件的成交价都低于预算——包二智能写作从166万降至35万，包四代码助手从192万降至66万，包五AI问数从347万降至156万。供应商的竞争激烈程度可见一斑。
这背后是市场格局的现实：大模型相关的应用层产品供给正在变得充足，厂商为了抢占金融行业的标杆客户，愿意在价格上做出大幅让步。对国开行来说，这意味着可以以更低的成本完成企业级AI能力的初期布局。
但“省”不是目的。五个包件用4425万元构建了从底层算力调度（训推平台、算力纳管）到中层知识管理和智能体平台，再到应用层写作、校对、问数、代码助手的完整AI应用栈。这笔账怎么算，都不算贵。
金融大模型落地的“国开行路径”
国开行这套打法提供了一个观察窗口：政策性银行做大模型，不追求炫技，不追求对外发布，而是务实地锚定“内部提效”和“能力自建”。
它没有把所有鸡蛋放在一个篮子里——五个包件分拆招标，既降低了单一供应商的锁定风险，也允许不同方向的头部厂商在各自擅长的领域提供服务。
它在价格上展现了极强的议价能力——五个包件全部大幅低于预算成交，说明在当前的市场环境下，买方市场特征明显。
它保留了自主掌控的可能——包一的版权归开行所有，意味着未来三年的828人月驻场服务结束后，国开行将拥有一个属于自己的、可迭代的AI能力基座。
在金融行业大模型落地仍以“场景试点”为主的当下，国开行用4425万元，走完了一条从算力层到应用层的完整闭环。
这个故事里没有华丽的发布会，没有夸张的GMV数据，只有一份份平淡的招标公告和成交公示。但对于了解金融行业数字化规律的人来说，这些看似枯燥的数字，恰恰是技术变革真正触及核心机构的信号。
金融大模型的落地，不是靠一场发布会完成的，而是靠一张张招标公告、一行行代码、一个个驻场的人天堆出来的。国开行这件事，是中国金融行业智能化转型中一个微小但重要的注脚。
4425万元买下一个企业级AI能力底座——对国开行来说，这或许是其智能化转型路上最划算的一笔投入。
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