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📰 光大银行智能运营中心副总经理黄广明：大模型算力成本会不断下降，这是行业发展的必然趋势_中国电子银行网

光大银行在AI大模型应用领域的探索引起了广泛关注。该行的模型部门成立多年，致力于推动人工智能在银行业务中的应用。黄广明副总经理在“启航·2025银行业高质量发展年会”上表示，光大银行的科技板块包括模型算法、算力、数据和IT开发等部门，近年来随着大模型的兴起，银行的模型应用数量呈现十倍级增长。

黄广明指出，算力成本是行业普遍关注的问题，但随着技术的进步，算力成本将逐步降低，未来算力将成为常态配置，不会阻碍大模型的落地。他强调，目前光大银行在大模型的应用上主要聚焦于增效，优先解决增效问题，以应对大规模投入的挑战。这些探索为银行业的数字化转型和高质量发展提供了有力支持。

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📰 风雪压“我”两三年，“我”比HBM还值钱

随着AI模型参数的快速增长，HBM（高带宽内存）已成为AI计算的核心组件。华为于8月12日发布的UCM技术通过算法优化和架构创新，降低了对HBM的依赖。这一技术突破有望缓解国内AI产业在供应链上的压力，并降低算力成本。HBM芯片因其高带宽特性在高性能计算和人工智能领域中发挥着重要作用，推动了科学发现和大模型训练的进展。

UCM技术作为推理加速套件，通过分级管理KV Cache记忆数据，显著提升了推理效率，降低了每个Token的推理成本。华为选择金融领域作为发布场景，因其对AI推理的实时性和稳定性要求极高。这项技术的成功应用将促进AI推理在医疗、工业等领域的规模化落地，推动相关产业链的发展。

华为的“以存代算”技术通过将AI推理所需数据从DRAM迁移至SSD，优化了计算效率，降低了对HBM的依赖。这一创新不仅是华为应对制裁的策略，也是全球范围内存储技术发展的趋势。未来，存储将成为新的算力战场，华为的技术哲学将推动AI产业的进一步发展。

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