为加速大模型部署及相关应用落地，不少银行正在积极进行算力布局。就在近日，浦发银行就大模型算力扩容及算力管控能力建设进行招标，目前已公示结果。值得一提的是，这是一个3亿元以上的大单。

超3亿元大模型算力扩容及算力管控能力建设，2家企业中标

5月7日，浦发银行发布2025年大模型算力扩容及算力管控能力建设项目之鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）及配套网络设备采购招标公告。

据悉，该项目划分为2个标段，包件一为鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片），包件二为华为400GE高速交换机。其中，包件一采购的设备用于浦发银行上海生产环境、合肥生产环境、上海开发测试环境的部署使用。

投标人可选择投报一个包件或多个包件，可兼投兼中。不管是参与哪个包件的投标，均要求投标人所投的同类设备2022年以来在国内系统重要性银行总行有过不少于1家银行应用案例。

包件一鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）分2批到货，2批的采购数量分别为96和80；包件二华为400GE高速交换机也分2批到货，采购数量分别为42和34。浦发银行也列出了设备的详细配置要求。

6月3日，采购结果公示。包件一中，北京中软国际信息技术有限公司为第一中标候选人，报价：产品及实施服务费用28718.976万元，质保期满后每年的原厂维保费用8500000元/年；上海华讯网络系统有限公司为第二中标候选人，报价：产品及实施服务费用28776.0352万元，质保期满后每年的原厂维保费用11000000元/年。

包件二中，上海华讯网络系统有限公司为第一中标候选人，报价：产品及实施服务费用4990.4868万元，质保期满后每年的原厂维保费用4990486.8元/年；东旺智能科技（上海）有限公司为第二中标候选人，报价：产品及实施服务费用4993.922万元，质保期满后每年的原厂维保费用4993922元/年。

可以看到，上海华讯网络系统有限公司参与了2个包件的投标且均进入中标候选人前二。

最终，该项目包件一的中标单位为北京中软国际信息技术有限公司，包件二的中标单位为上海华讯网络系统有限公司。

综合2个包件的报价，该项目总费用（产品及实施服务费用）为33709.4628万元，即超3.3亿元。另外，这些设备质保期满后每年的原厂维保费用综合为1349.04868万元/年。

因此，浦发银行此次关于大模型算力扩容及算力管控能力建设的费用不低。当然，这还不是全部。

近期发布多个大模型项目公告，一大模型创新应用或于8月运营

在此之前，浦发银行就多次采购大模型算力。比如该行围绕大模型应用体系建设项目，在半年之内进行了2次信创算力采购。

2024年10月12日，浦发银行发布2024年大模型应用体系建设项目信创算力采购之鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）采购招标公告。供应商送货地点为上海总行租赁机房/合肥总行租赁机房。11月11日，采购结果公示，中标人为上海华讯网络系统有限公司，中标金额1695.12万元。

2025年3月13日，浦发银行又发布2024年大模型应用体系建设项目第二批信创算力采购之鲲鹏芯片服务器（含昇腾芯片）采购招标公告，项目资金1676.72万元。

据悉，该项目以进一步开展大模型应用体系建设为目标，着力打造集算力、算法、数据、平台为一体的大模型基础设施能力。

不过，这2批信创算力采购金额并不算高。而此次的大模型算力扩容及算力管控能力建设项目一出手即是3亿元。如此看来，浦发银行在大模型算力布局上或要强势发力。

值得一提的是，就在2025年2月，浦发银行已在昇腾服务器上完成DeepSeek-R1 671B千亿级大模型的部署，实现全栈国产化算力平台+DeepSeek大模型的金融应用。

事实上，除了算力，浦发银行在大模型其他方面也在加速布局。从近期动作来看，该行在相关软件产品上也进行了多次招标。

2024年11月，浦发银行就大模型应用体系建设项目进行了大模型软件产品采购供应商征集。从其要求来看，需满足信创、私有化部署要求，具备较高的金融知识水平及技术水平等。

2024年9月，浦发银行则进行了大模型应用体系建设项目之配套产品采购供应商征集。该项目包含3个标包，分别采购大模型训练与推理平台产品、向量数据库产品、大模型应用创设平台产品，这些产品均需满足信创要求。

同月，浦发银行还对基于大模型的知识工程建设项目之知识工程平台产品采购进行供应商征集。该项目通过引入成熟知识工程平台产品，与浦发银行模型服务与管理平台、统一身份认证与管理系统、大模型创设平台及向量化数据库等集成，提供面向该行的大模型体系化应用能力，支撑浦发银行大模型应用场景建设。

另外，浦发银行近日还申请了基于大模型技术的金融科技创新应用——“基于大模型的跨境金融辅助决策服务”。

该创新应用拟于2025年8月1日正式运营，预期规模为预计服务跨境业务办理人员50人，跨境需求客户8000余户。

其运用大模型、知识工程等人工智能技术，搭建企业级知识库，融合行内外多模态数据，针对跨境汇款业务复杂、监管要求高的特点，在客户经理为进出口贸易企业、跨境电商客户、居民个人、非居民个人等各类客户开展跨境金融服务的过程中，提供客户准入条件、办理流程等智能顾问服务，提升跨境汇款业务咨询的智能化、精准化和高效化。

其中，还利用检索增强生成技术（RAG），弥补大模型训练结束后无法接收外部信息的缺陷，将检索到的知识作为提示词构建的一部分，提升大模型回答的准确性。

责任编辑：陈爱