金融行业作为信创落地的先行领域之一，正面临2027年信创完成替换的关键节点。在海量高频业务场景下，保障系统持续稳定运行与平滑迁移已成关键挑战。与此同时，AI在金融核心业务的加速应用，还对底层数据供给的效能与安全性提出了更高要求。
在此双重压力下，当前主流的“服务器本地盘多副本+分布式数据库”架构已显现出局限性。
信创规模替换下的稳定性大考
系统稳定性是金融信创规模化部署的重要前提，然而传统架构暴露出静态与动态两类风险。
静态风险源于硬件基础，如本地磁盘故障率高、缺乏硬件级数据保护，这些因素直接影响业务连续性。动态风险则来自系统扩展与运维，传统架构下，服务器扩展时复杂度更高，数据迁移可能导致系统性能下降甚至意外中断。
系统稳定性对于成本的影响同样显著。除了传统架构存储资源利用率低，推高部署成本，在AI训推过程中，存储节点故障、系统中断更将导致训练进程无效化、推理相关业务停摆，造成资金、时间成本的浪费。
AI浪潮带来更高性能需求
从智能风控到量化交易，数据已成为金融AI应用的核心“燃料”。就在金融机构全力攻坚系统可靠性时，AI技术的深度应用又面临系统高性能需求的压力。
AI模型训练需PB级数据的高速读取，在线推理则要求毫秒级数据响应，但传统架构受限于复杂算法、网络延迟与IO优化不足等因素，远远无法满足AI转型的性能需求。
数据安全方面，传统技术架构的算、存紧耦合设计，导致核心数据暴露面过大。在精准营销、信贷审批、实时交易等需要处理大量客户隐私与核心业务数据的场景中，存在敏感信息被非授权访问的潜在风险。
在金融科技竞争白热化的今天，信创战略深化与AI转型已成必答题。但当前存储架构的稳定性短板与性能瓶颈，正让行业陷入“两难”境地。为应对上述挑战，曙光存储即将发布面向金融行业的系统解决方案，为信创深化背景下，金融机构AI数据治理提供关键支撑。
目前，曙光存储已与国内领先的金融数据库伙伴进行了深度适配与优化，通过联合解决方案验证，在性能、稳定性和数据一致性上均已达到金融核心级要求，有望为行业夯实信创系统可靠性基石、破解AI性能瓶颈提供新的路径。
