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人工智能算力数据中心是以数据中心为基础的人工智能基础设施。具体来说，人工智能数据中心是在超算中心和云计算数据中心大规模并行计算和数据处理的技术架构基础之上，通过大数据和深度学习技术保障其高效、安全运营，以人工智能专用芯片为计算算力底座，融合公共算力服务、数据开放共享、智能生态建设、产业创新聚集“四位一体”的综合平台，可提供算力、数据和算法等人工智能全栈能力，是当前人工智能快速发展和应用所依托的新型算力基础设施。“数据、算法、算力、开放平台”是人工智能基础设施的核心内容，其中算力包括AI芯片、AI平台、智能计算中心等产品，提供高性能、低成本、绿色的计算能力是算力建设的关键目标。
关键词：人工智能、AI算力、人工智能算力数据中心、AI使能软件、AI开发框架
人工智能基础设施是“新基建”的重要组成部分，是数字化走向智能化的核心力量，是金融机构智慧再造的关键载体。“数据、算法、算力、开放平台”是人工智能基础设施的核心内容，其中算力包括AI芯片、AI平台、智能计算中心等产品，提供高性能、低成本、绿色的计算能力是算力建设的关键目标。
近年来，我国发布多项政策文件，进一步明确人工智能的发展规划，对人工智能算力建设指出方向。人工智能已上升为国家战略，人工智能的发展迎来重大机遇。
算力网络的数字化是以数据和模型为基础，融合AI、大数据等前沿技术，在数字世界里力求完整地还原现实物理网络，进而对传统网络运维方式进行创新和重塑，提升算力网络的自动化和智能化水平。主要功能包括：
1.支持全网动态拓扑呈现，实时展示整网的组网、连接和健康状态。
2.支持对AI应用的感知，实现对数据中心集群算力数据交互，以及AI系统组件路径的可视追踪。
3.支持对AI应用的网络SLA监测，感知应用质量。
4.支持针对不同类型的AI应用提供差异化的网络SLA保障。
5.支持网络故障快速定位溯源、故障根因推导。
6.支持基于AI算力因子的网络调优，实现算力网络的智能调度，保障AI算力的高效使用。
在应用层面，金融智能化是金融业进化的高级形态。今天数据逐渐作为生产要素，计算能力尤为重要。实践看来，低代码开发和RPA技术将提升计算能力，深层次赋能金融业的数字化、自动化、智能化转型。
在普惠层面，全真互联时代的到来，将加速金融普惠，实现数实融合。全真互联具体的技术特征包含无限算力、实时处理、极致传输，将为金融普惠提供底层助力。
在可持续发展层面，绿色算力将保障社会可持续发展，应对气候变化，实现净零排放的目标。算力正在向绿色化和集约化方向加速演进，同时算力能够帮助企业应对减排压力，并助力企业在数字化转型中取得商业先机。
发展背景和研究目标
面临的挑战和难点
人工智能算力数据中心架构购
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