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9 月 19 日，「Infra + AI 至簡致遠」2025 DolphinDB 年度峰會在杭州圓滿落幕。在上午的主會場論壇中，DolphinDB 創始人兼 CEO 周小華博士帶來了題為《至簡致遠：AI 與金融基礎軟件的下一個十年》的精彩演講。
周博士指出，AI 要在高風險、低容錯的金融領域真正落地，必須與堅實可靠的基礎設施（Infra）深度融合。他系統性地闡述了面向 AI 時代的金融基礎軟件發展路徑，并提出了實現這一目標的架構藍圖。
01 金融 AI 的挑戰：可靠性優先，Infra 為基石
周博士開宗明義地指出了當前 AI 在金融核心場景中的應用局限。他認為，大模型的“幻覺”問題和數據處理的效率瓶頸，使其難以獨立承擔金融交易與風控等關鍵任務。
周博士提出了 DolphinDB 對這一挑戰的應對策略：“AI Agent 可以成為交互與調度的‘智能層’ ”。而復雜計算與關鍵執行，必須交給成熟、可靠的金融基礎軟件來完成。” 基于這一前瞻性判斷，DolphinDB 將 "Infra+AI" 深度融合確立為產品演進的核心理念，在過去一年中持續推進架構升級與能力重構。通過夯實高性能數據底座、優化智能計算引擎、完善組件化開放平臺三大方向，DolphinDB 系統性地構建起支撐金融機構應對 AI 時代挑戰的核心能力體系，為智能投研、實時風控、量化交易等核心場景提供堅實的技術保障。
02 化繁為簡：從全球標桿中提煉的架構哲學
演講中，周小華通過對 kdb+、高盛 SecDB、貝萊德 Aladdin 三大全球標桿的深度解構，總結了國外先進金融基礎設施和技術平臺的設計智慧：
· 業務邏輯與數據庫融合
· 資產數據、定價及風險計量集成
· 多資產組合管理平臺化
相比之下，國內金融機構仍普遍面臨“煙囪式”系統架構帶來的數據孤島、重復建設與協作低效等問題。在這個背景下，周博士認為完全復制海外系統并非最優解，而應借鑒其核心設計理念，結合新一代硬件、軟件與 AI 技術，實現架構層面的“后發超越”?；诖?，他預言下一代金融基礎軟件必須具備 5 大特征：
· 一體化架構，告別數據孤島
· 實時化計算，快速響應市場變化
· 組件化設計，高效構建系統
· 腳本化交互，讓業務迭代更高效
· 原生 AI 支持，人與系統交互更智能
03 三層架構藍圖：描繪“至簡”實踐路徑
接下來，周博士進一步從數據、計算和應用三個層面，分享了金融基建實現“至簡”愿景的技術思考，為行業提供了清晰的實踐路徑：
數據層：打造全域統一數據底座
針對多資產、多模態、跨地域的數據管理挑戰，周博士提出了三大方向：
· 多資產數據建模對象化
將股票、債券、衍生品等各類金融資產抽象為“可計算對象”，提供一致接口，顯著降低系統復雜度。
· 多模態數據存儲一體化
通過多模態引擎原生支持行情、新聞、向量數據等異構數據類型，避免跨系統協調帶來的延遲與冗余。
·跨地域連接實時化
構建邏輯統一、物理分布的數據架構，支持流批一體計算與自動化運維，實現數據在全球范圍內的實時流動與協同。
計算層：實現認知與執行解耦
就如何將數據高效、可靠地轉化為業務價值這一關鍵問題，周博士認為應該從以下三方面提升計算能力與靈活性：
·計算調度運維透明化
將計算連接和調度進行統一：用戶聲明計算邏輯，系統自動管理任務依賴、資源分配與容錯。
·代碼邏輯與實現分離
提出“一套代碼，多框架運行”的架構模式，即同一段業務代碼可適配批量回測、實時風控與高頻交易等不同場景，通過 CPU、GPU 及低延時嵌入式引擎等不同計算框架執行，實現業務邏輯與底層實現解耦。
·系統開發腳本化
自研多范式腳本語言 Dlang 在保持 Python 易用性的同時，將性能提升至接近 C++ 水平，覆蓋從投研到交易的全場景需求。
應用層：邁向組件化智能增強
在應用構建層面，周博士強調應通過“業務組件化”與“交互智能化”降低開發門檻，賦能業務人員快速、靈活地構建智能解決方案：
·業務組件化
DolphinDB 提供 2000+ 計算分析函數、豐富的指標和因子模塊，以及訂單簿引擎、估值定價、回測撮合等開箱即用的業務中間件與平臺組件，支持像“搭樂高”一樣快速構建業務系統。
·交互智能化
創新性提出“統一能力底座+雙重接口”智能架構。通過將風險模型、因子計算等業務邏輯封裝為標準化 MCP 工具，使同一套接口既能被傳統前端調用，也可被 AI Agent 直接理解使用。用戶既可專業操作平臺界面，也能通過自然語言與 AI 交互，實現“一套能力、多種調用”。該架構確保 AI 直接調用可靠接口而非生成邏輯，從根本上避免“幻覺”風險，保障智能交互的準確與可靠。
04 未來布局：ORCA 平臺與 AI 深度融合
為滿足用戶對多集群的數據訪問、計算、運維的需求，去年的 DolphinDB 峰會上，周博士宣布了我們研發企業級實時計算平臺 Orca 的規劃。作為 DolphinDB 的重要升級，Orca 在繼承 DolphinDB 核心能力基礎上，進一步增強了多集群統一管理、跨數據中心協同和智能化運維等企業級功能，能夠幫助金融機構實現大規模分布式系統的透明化管控與高效運營。經過一年研發與三個大版本迭代，Orca 已進入試用階段。周博士表示：“Orca 將成為 ’Infra+AI‘ 理念的重要載體，通過將扎實的基礎設施能力與智能技術深度融合，為金融機構構建面向未來的實時計算架構”。與此同時，DolphinDB 還在持續投入金融垂直領域大模型訓練，不斷提升 AI 對金融專業語義和平臺功能的理解能力，并積極探索 AI 在量化交易、風險控制等核心場景中的創新應用。
05 結語：Infra 為基，AI 為翼
周博士在總結中指出，雖然當前 AI 在金融領域主要承擔應用層面的輔助職能，但在未來五到十年內，將逐步深入金融基礎建設的數據、計算等核心業務環節。
峰會落幕亦是新程的開始。未來，DolphinDB 將堅定地與用戶站在一起，將 “Infra+AI” 的藍圖轉化為現實，始終秉持“至簡致遠”的產品哲學，致力于通過一體化、智能化的技術，幫助金融機構化繁為簡，應對未來挑戰。
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