輕金融獨家全面梳理最近一年銀行AI大模型采購大單，找到各家銀行人工智能大模型當下的重兵布局方向。需要說明的是，本文內(nèi)容均基于公開招標文件，不代表全樣本數(shù)據(jù)。
一、超千萬大單：浦發(fā)、中信銀行投入力度大
輕金融據(jù)企業(yè)預警通平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計與整理發(fā)現(xiàn)，最近一年，中標金額超過億元的AI銀行大模型大單中，股份行的招采金額居前，包括了浦發(fā)銀行、中信銀行、光大銀行。
其中超1億元的大單1個，為浦發(fā)銀行“2025年大模型算力擴容及算力管控能力建設項目之鯤鵬”，即包件一：鯤鵬芯片服務器（含昇騰芯片），金額2.87億元；其次為包件二：華為400GE高速交換機，金額近5000萬元；
中信銀行大模型信創(chuàng)算力服務器及配套網(wǎng)絡設備采購項目，金額超2000萬元；光大銀行智能運營中心大模型GPU算力資源采購項目，金額1808萬元。
另有2家城商行的招采金額超1000萬，分別是2025年蘇州銀行大模型訓推一體機和高速互聯(lián)網(wǎng)絡設備貨物采購項目、青島銀行數(shù)據(jù)中心大模型算力池建設所需軟硬件資源采購項目。
可以發(fā)現(xiàn)，銀行對于人工智能大模型領(lǐng)域金額較大的采購項目，內(nèi)容主要集中在算力及相關(guān)配套設備等方面。這些采購項目為大模型的訓練、推理和應用提供了基礎的硬件支撐，反映出當前銀行對大模型算力基礎設施建設的重視。
二、百萬大單：中小銀行多點開花積極布局大模型
輕金融統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，招采金額超過500萬元的大模型項目，包括了中原銀行2024年AI算力擴容項目-AI算力租賃項目，江蘇農(nóng)信社數(shù)據(jù)中心基礎設施管理系統(tǒng)等項目，中信銀行信用卡中心大模型訓練GPU服務器采購項目，盛京銀行2025年人工智能大模型平臺硬件采購項目，中信銀行基于AI技術(shù)的企業(yè)級數(shù)據(jù)字典制定實施服務采購項目，青島銀行數(shù)據(jù)中心大模型算力池建設所需軟硬件資源采購項目，中原銀行股份有限公司2025年AI算力擴容項目-AI算力采購項目，貴陽銀行大模型智能中臺能力建設項目（一期）—硬件費用。
這些項目中，城商行居多，且集中于算力、GPU服務器等采購，通過構(gòu)建自主可控的AI算力基礎設施，支撐大模型等前沿技術(shù)應用，推動業(yè)務智能化升級，提升服務能力與市場競爭力。不少城商行正在通過集中投入，快速縮小與行業(yè)領(lǐng)先者在技術(shù)能力上的差距。
其中的亮點項目之一，是貴陽銀行大模型智能中臺能力建設項目，構(gòu)建自主可控的AI算力基礎設施和管理平臺建設工作，涵蓋AI算力基礎資源、網(wǎng)絡設施2大板塊，用于承載智能客服、制度檢索、文件合規(guī)審查、代碼標準審查、會議記錄生成、信貸報告生成等大模型應用。
采購金額在300萬元~500萬元之間的大模型項目，包括了秦皇島銀行私有云算力服務器擴容、基礎AI模型軟件及配套網(wǎng)絡設備采購項目，建行北京分行創(chuàng)新部以單一來源方式采購2024年北京產(chǎn)品創(chuàng)新實驗室專項任務“金融代碼大模型”項目，江南農(nóng)商行擴展大模型算力資源池軟硬件采購，富滇銀行2025年大模型服務器租賃項目，廣西北部灣銀行deepseek大模型一體機項目，重慶農(nóng)村商業(yè)銀行AI中臺通用設備采購項目，北京銀行AKYP項目（AI驅(qū)動的智能產(chǎn)品全生命周期管理），浦發(fā)銀行2025年大模型算力擴容及算力管控能力建設項目之算力管控能力建設服務采購項目，天津銀行新建智能AI座席助手平臺項目。
采購金額在200萬元~300萬元之間的大模型項目，包括了重慶農(nóng)村商業(yè)銀行AI中臺-代碼助手項目，青島銀行數(shù)據(jù)中心大模型算力池建設所需硬件項目，中國銀行手機銀行智能語音助手項目人工智能AI模型技術(shù)支持服務，東莞銀行大模型建設硬件采購項目，天津銀行AI合規(guī)官項目（AI合規(guī)官、智算服務器），紹興銀行人工智能AI算力服務器采購項目，中信銀行模型管理系統(tǒng)建設實施服務，浦發(fā)銀行2024年大模型應用體系建設項目高性能網(wǎng)絡設備采購，交通銀行陜西省分行西安石油大學財務人工智能大模型訓練平臺，上海銀行零售長尾客戶AI運營項目，寧夏銀行AI大模型一體機采購項目。
這些項目中，應用場景較為廣泛，包括了零售長尾客戶AI運營、AI合規(guī)官項目、AI中臺-代碼助手項目、智能AI座席助手等領(lǐng)域?？梢园l(fā)現(xiàn)，這些應用場景緊密圍繞銀行的核心業(yè)務，通過將大模型技術(shù)融入這些業(yè)務環(huán)節(jié)，實現(xiàn)業(yè)務流程的自動化、智能化，提高業(yè)務效率、降低運營成本，并提升客戶服務質(zhì)量。
此外，還有一個亮點是，廣西北部灣銀行、寧夏銀行這兩家城商行采購了AI大模型一體機。大模型一體機，為中小銀行提供了一種便捷、高效的大模型應用解決方案。對此，廣西北部灣銀行在deepseek大模型一體機項目公告中指出，大模型管理平臺需包含大模型管理模塊、知識庫模塊、智能體編排模塊，提供包括但不限于以下幾類場景的應用：公文寫作、ppt生成、工作總結(jié)、知識問答、營銷話術(shù)。
三、代表性銀行之浦發(fā)銀行：加快AI及大模型應用體系建設
2024年以來，浦發(fā)銀行加快推進AI及大模型應用體系建設，完成百億級以上開源大模型服務部署，構(gòu)建多維度大模型矩陣和大小模型協(xié)作模式。年報顯示，該行在智能平臺建設方面，大模型訓練、推理、應用創(chuàng)設以及知識工程四大智能平臺，構(gòu)建多能力、多模態(tài)、高時效大模型服務矩陣。
算力建設方面，通過存量算力優(yōu)化和新增算力采購，支撐大模型應用場景試點。2025年5月，浦發(fā)銀行對2025年大模型算力擴容及算力管控能力建設項目信創(chuàng)算力采購之鯤鵬芯片服務器（含昇騰芯片）以及對應的網(wǎng)絡設備及配件和維保服務進行采購，合計采購金額超過了3.3億元。該項目分為兩個標段：包件一是鯤鵬芯片服務器（含昇騰芯片）用于上海生產(chǎn)環(huán)境、合肥生產(chǎn)環(huán)境、上海開發(fā)測試環(huán)境的部署使用，包件二是華為400GE高速交換機。
在大模型具體的應用和平臺建設上，浦發(fā)銀行采購的項目包括了2025年度AI語義理解平臺服務采購項目、AI語義理解平臺信創(chuàng)改造上云項目，大模型應用體系建設項目之應用創(chuàng)設產(chǎn)品軟件、向量數(shù)據(jù)庫軟件、大模型訓練與推理產(chǎn)品軟件，基于大模型的知識工程建設項目之知識工程平臺產(chǎn)品等。這些采購項目緊密圍繞金融業(yè)務流程，旨在將大模型技術(shù)深度融入銀行的核心業(yè)務環(huán)節(jié)，將大模型技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際的業(yè)務價值。
就在今天，2025年7月18日，浦發(fā)銀行再度發(fā)布了“2025年大模型算力擴容及算力管控能力建設項目之異構(gòu)算力及配套網(wǎng)絡設備采購供應商征集公告”，為緊跟金融科技創(chuàng)新技術(shù)發(fā)展動態(tài)，加快推動業(yè)務場景落地，推進大模型基礎設施建設及八大助手應用場景，該行擬開展60P異構(gòu)算力設備采購，包件一是訓練算力，包件二是多模態(tài)推理，包件三是文本推理。
從基礎技術(shù)設施到應用平臺的全面構(gòu)建，表明浦發(fā)銀行正在探索激活大模型技術(shù)在金融領(lǐng)域的巨大應用潛力，試圖通過先發(fā)優(yōu)勢占據(jù)市場領(lǐng)先地位。
四、代表性銀行之中信銀行：財富管理大模型
除了算力、GPU服務器采購，中信銀行的采購項目，還包括了基于AI技術(shù)的企業(yè)級數(shù)據(jù)字典制定實施服務、模型管理系統(tǒng)建設實施服務、財富管理大模型建設及應用實施服務等領(lǐng)域?？梢园l(fā)現(xiàn)，中信銀行的采購項目覆蓋了從底層算力到上層應用及管理的多個層面，展現(xiàn)出其在大模型技術(shù)應用上的全面布局。
尤其值得指出的是，該行在財富管理領(lǐng)域深度運用AI大模型。財富管理業(yè)務對個性化服務、市場趨勢洞察和投資策略制定要求極高。2024年年報顯示，中信銀行升級融合決策式AI“中信大腦”及生成式AI“倉頡大模型”，中信大腦落地場景超1，600個，倉頡大模型落地財富管理、客服中心、市場營銷、投顧、風險合規(guī)等多業(yè)務場景。在財富管理領(lǐng)域深度運用AI大模型，是中信銀行創(chuàng)新業(yè)務模式的重要體現(xiàn)。
從上述銀行的實踐中可以看出，未來銀行大模型技術(shù)應用將朝著精細化和場景深度定制方向發(fā)展。各家銀行越來越強烈的需求，是根據(jù)自身業(yè)務特點和客戶需求，開發(fā)和定制適合特定業(yè)務場景的大模型，這也是構(gòu)建自身特色化優(yōu)勢的重要一環(huán)。
后續(xù)，輕金融將對這些銀行大模型項目繼續(xù)保持跟蹤。
特別說明：本文素材來源為企業(yè)預警通，由輕金融梳理與制表。因公開樣本所限，且不少中標公告未公布招采金額，故本文內(nèi)容僅供參考，不代表全樣本數(shù)據(jù)。
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