基于大模型技术完成宏观经济走势精准预测，一键启动金融风险混频时序预警系统训练，利用AI实现经济政策仿真推演与效果评估……这些曾经停留在理论层面的“AI+财经”创新场景，如今正在某重点财经类高校的实验室里常态化落地，不仅大幅提升了财经领域科研创新效率，更为复合型财经人才培养注入了全新动能。
作为深耕财经领域的重点院校，此前缺少算力建设的整体统筹规划，在“AI+财经”学科深度融合的发展浪潮下，大模型训练算力支撑不足、算力部署难、资源利用率低等问题成为制约学校发展的核心瓶颈。借助浪潮信息AI服务器、AIStation人工智能开发平台，该校成功破解了“AI+财经”融合的核心痛点，实现了AI算力资源的统一管理与高效调度，大幅加快了该校财经领域专用大模型的研发迭代，为学校向研究型大学转型、建设一流数字财经高校筑牢了坚实的智能基座。
“AI+财经”学科融合面临的算力挑战
近年来，以大模型为代表的人工智能技术飞速发展，正引发高等教育领域系统性变革，“AI+学科”深度融合已成为高校高质量发展的核心方向。作为国内财经领域重点院校，该校拥有深厚的经管学科积淀，已形成以统计学为核心、经管工交叉的AI赋能体系，目前正积极布局财经大模型研发等前沿方向，以及开发贴合教学科研需求的各类AI应用。
由于财经科研数据、宏观经济敏感数据、教学核心数据均有极高的保密性要求，所以大模型的训练、微调、推理工作必须在学校本地完成，严格确保数据“不出校”。再加上“AI+财经”融合进程的持续加快，各类科研课题与AI应用开发项目并行推进，该校原有的算力平台已无法匹配发展需求：
一是算力底座支撑不足：随着“AI+财经”转型持续深入，学校对AI算力的需求大幅增长，原有算力体系无法支撑财经大模型的高效训练、微调与本地化部署，直接导致专用模型迭代缓慢，严重制约了前沿课题攻关进度与高质量科研成果产出。
二是存在跨学科工程壁垒：学校核心科研力量集中在财经、统计等垂直领域，科研人员普遍缺乏工程化能力。尤其是在大模型训练、微调以及部署上线推理服务的全过程中，环境配置、框架匹配与参数调优往往需要耗费大量精力，直接挤占了宝贵的科研时间，拖慢创新成果的产出节奏。
三是需要高效的算力调度：除财经大模型研发外，日常教学、校园管理、社会服务等多个场景均在探索“AI+”转型，需要专属大模型与算力资源支撑，且不同场景的算力需求存在明显的波动性。由于缺乏统一的算力调度体系，学校面临高峰时段算力资源不足、低谷时段算力闲置浪费的双重问题，无法实现资源的精细化管理与高效利用。
AIStation全栈赋能，精准破解“AI+财经”融合难题
针对该校的核心痛点与学科融合需求，浪潮信息以NF5468 AI服务器、AIStation人工智能开发平台为核心，打造了软硬一体化的全栈AI解决方案，深度适配财经高校的科研、教学、管理全场景需求。
该校基于财经大模型搭建智能体开发平台，完成财经语料库的本地化建设
统筹构建统一算力底座：该方案使用NF5468作为计算平台，配合AIStation实现GPU算力的细粒度池化整合，平台最大可支撑千亿至万亿级参数大模型的本地化训练、微调与部署，完美适配财经大模型的研发需求，构建起坚实的算力底座。
降低AI开发门槛：AIStation原生适配50+业界主流大模型架构，内置10+专业微调数据集模板与20+可配置高级参数项。科研人员无需编写复杂的分布式训练脚本，只需在图形化界面设置参数，即可一键提交LoRA或全参微调任务，平台可自动完成分布式训练环境的构建与任务下发，让科研人员能够聚焦财经理论研究与模型设计，无需关注底层算力运行情况。
算力资源精细化管理：AIStation通过智能弹性调度，实现算力资源按任务优先级弹性分配、动态统筹。平台可根据科研攻关、日常教学、校园管理等不同场景的算力需求特征，高峰时段优先保障重大课题等核心任务的算力供给，低谷时段自动释放闲置资源适配常规教学科研需求；同时还可针对不同院系、科研团队、合作机构设置细粒度的算力权限与资源配额，实现多任务、多场景的算力资源高效协同管理，使得该校AI算力综合利用率提升20%以上。
基于AIStation人工智能开发平台，该校已成功实现DeepSeek-R1 671B、复杂财经模型的本地化部署，并开展了多源数据联邦融合、混频时序预警等前沿技术研发。依托平台提供的算力，科研人员可开展复杂经济模型实验，并且构建了金融风险监测预警系统，直接服务于重大课题攻关与高水平论文产出，有效培育“AI+财经”复合型人才。
大模型等人工智能技术在高等教育领域的落地，不仅是技术层面的革新，更是科研范式、教学模式与人才培养体系的深刻变革。此次合作为“AI+财经”的深度融合打造了可复制、可推广的标杆案例。未来，浪潮信息将持续深耕教育行业智能解决方案，以领先的AI技术与产品，助力更多高校实现“AI+”转型，为高等教育高质量发展注入动能。
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