随着金融业务对AI技术的依赖度不断提高，算力需求呈现爆发式增长。金融AI应用涵盖风险控制、投研分析、客户服务等多个场景，不同场景对算力的需求存在显著差异。传统纯本地部署模式面临算力资源利用率低、扩展能力有限等问题，而纯云端部署则存在数据安全风险和网络延迟等挑战。混合部署模式通过本地算力与云端大模型的有机结合，为金融机构提供了兼顾安全、性能与成本的最优解决方案。
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