华为与中国银联计划于2025年8月12日联合发布AI推理领域的突破性技术成果，并探索其在金融领域的规模化落地路径。这一合作旨在通过技术创新解决当前AI推理对高带宽内存（HBM）的依赖问题，提升国内大模型的推理性能，同时推动金融行业智能化升级。

一、技术突破：重构 AI 推理生态

华为此次发布的技术成果聚焦于降低HBM依赖和优化推理效率。HBM是解决AI计算中 "数据搬运" 瓶颈的关键，但成本高昂且供应受限。华为通过架构创新（如混合专家架构MoE）和训练方法优化（如DualPipe框架），实现了推理性能的显著提升。例如，类似DeepSeek-V3模型的技术路径，通过稀疏计算和动态资源调度，在减少通信量的同时提升生成速度（从20TPS到60TPS），并将推理成本降低至行业领先水平。这一突破不仅完善了中国AI推理生态的关键环节，还为金融领域的实时高并发场景提供了可行方案。

二、金融应用：全流程智能化升级

双方合作将重点探索AI推理在金融领域的三大核心场景：

1. 智能风控与反欺诈
   基于华为昇腾芯片的算力支持和银联的交易数据优势，构建多模态反欺诈系统。例如，结合动态生物特征检测（如三维活体分析）和图神经网络（GNN），实时识别异常交易模式。中邮消费金融的智能反欺诈案例显示，类似技术可将欺诈拦截准确率提升至99.2%，并有效阻断团伙作案。此外，华为与交通银行合作的 "1+1+N" 人工智能体系，通过全流程优化将审贷时间缩短40%，验证了推理技术在风控中的实际价值。

2. 支付生态与用户体验
   华为与银联在支付领域的长期合作（如Huawei Pay、云闪付极速版）为AI推理提供了落地基础。例如，鸿蒙原生版云闪付已支持绑定近2000家银行账户，通过 "双击电源键" 实现极速支付，并结合隐私计算技术保障数据安全。未来，AI推理可进一步优化支付路由策略，根据用户行为动态推荐最优支付方式，同时通过智能合约自动执行跨境结算等复杂操作。

3. 合规与审计智能化
   针对金融行业的强监管需求，华为与银联计划开发可解释的推理模型。例如，在债券久期计算中，模型将明确展示 "利率变化→贴现率调整→价格波动" 的完整推导过程，而非直接输出结果。这种透明化的推理链条不仅满足审计要求，还能帮助金融机构快速定位风险点。银联此前推出的 "场景安全前哨" 方案，通过 API 异常监测和数据分级管理，已在工行、中行等机构实现90%以上的风险识别准确率。

三、生态协同：构建开放创新平台

双方将依托国家人工智能应用中试基地，联合信通院、清华大学等机构，推动AI推理技术的标准化和产业化。例如，在8月12日的 "金融AI推理应用落地与发展论坛" 上，专家将分享大模型推理加速与体验优化的实践经验。此外，华为已服务全球5600家金融客户，其 "预集成+即装即用" 的解决方案模式（如风控助手、智能审计）可快速复制至银联的合作伙伴网络。

这一合作标志着金融AI从 "技术验证" 向 "规模化应用" 的关键跨越。通过结合华为的根技术能力（如昇腾芯片、OpenHarmony）与银联的场景资源（如全球181个国家的支付网络），双方有望重塑金融行业的决策逻辑，实现从风险评估到客户服务的全链条智能化。

四、如何学习大模型 AI ？

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2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

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2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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