2025年中国银行大模型部署实践：DeepSeek如何优化银行业的算力资源与运营效率
2024年中国金融大模型市场规模达28.66亿元，同比增幅显著，但全年增长结构出现“前高后低”的阶段性分化，市场在经历上半年快速放量后，于下半年出现增速趋缓，未能延续上行势头。
这一变化表面上与AI在金融场景中的需求增长趋势相悖，实则反映出大模型在金融行业落地过程中面临的“结构性瓶颈”与“系统性挑战”双重制约。一方面，随着金融机构对AI依赖度提升，客户对模型响应速度、生成准确性、SLA达成率与交付稳定性提出了显著更高的门槛，传统“模型即服务”的交付范式难以满足银行、保险、证券等机构对稳定性、可控性与审计可追溯性的刚性要求。在此背景下，项目部署逐步从公有云迁移至本地私有化、软硬一体化的架构方案，带来交付流程复杂化、集成周期拉长与成本结构上移，尤其影响到中小型AI厂商的实施节奏与交付能力。
另一方面，监管对于数据合规、安全边界、模型可信的要求日益强化，催生出一系列技术和工程门槛，如训练数据来源可溯性、推理路径可解释性、模型行为审计等要求，在短期内加大了大模型在金融行业的系统集成复杂度。这导致即便整体需求旺盛，项目落地从决策到交付的周期显著拉长，部分机构出现“预算在手但项目搁置”的停滞状态。
尽管如此，市场长期发展逻辑并未逆转。2025—2028年市场仍将保持年均复合增长率40%的中高速增长趋势，到2028年总规模将达99亿元。这表明当前放缓更多是一种“技术适配与治理能力磨合期”，而非行业拐点。尤其是大型金融机构正通过构建本地智能中台、统一模型底座与数据资源调度平台，逐步搭建可持续、可管控的大模型运行体系，为行业下一轮规模化增长夯实基础。
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