来源 :星环科技2026-09-29
近日，由香港银行学会（HKIB）主办的香港银行家峰会 2026 在香港会议展览中心举行。本届峰会以"Bank of Tomorrow: Transform to Excellence"为主题，汇聚银行业及金融科技领域的行业人士，围绕数字银行、新一代技术等议题展开交流。
星环科技作为本届峰会 Diamond Sponsor 亮相，并在现场展示面向金融服务的数据与 AI 基础设施能力。
在"Digital Banking and NextGen Technologies"分论坛，星环科技全球售前总监燕炳灼发表主题演讲《The GPU-Native Cognitive Database: Unlocking Extreme Performance and Agentic AI for Financial Services and Fintech》，分享 GPU 原生认知数据库在金融服务及金融科技领域的技术探索与应用思考。
GPU 深入数据库核心计算
随着生成式 AI 和智能体应用逐步进入金融业务，金融机构的数据处理需求正在发生变化：风险分析、实时决策、智能投研、量化分析等场景对数据处理效率和复杂计算能力提出了更高要求；与此同时，数据基础设施承担的计算任务也在变多——数据不仅需要被存储和检索，更需要被快速处理、分析和理解。
在此次演讲中，星环科技重点介绍了 GPU 原生认知数据库，以 GPU 为核心重构数据库架构，将高性能数据处理、知识召回与长期记忆融为一体，为 AI Agent 构建新一代数据基础设施。针对 CPU 数据库在 AI 推理场景中面临的并行计算能力不足、数据处理效率低及 CPU 与 GPU 间数据搬运时延高等瓶颈，GPU 原生认知数据库将数据分析、知识检索与多模态处理等能力纳入统一的 GPU 加速体系，打通数据处理与模型推理链路。
对金融机构而言，这意味着 GPU 不再只是 AI 的算力来源，而成为数据与推理共同的计算引擎，为复杂分析与 AI 数据工作负载提供新的计算路径。
AI进入金融业务，
数据基础设施迎来新需求
金融行业是典型的数据密集型行业。从交易数据、客户数据，到风险数据、市场数据，数据规模大、类型复杂，同时对实时分析、并发处理和计算效率具有较高要求。
与此同时，随着 AI Agent 加速进入业务应用，数据的使用方式也在发生变化。传统面向“人查询数据”的数据库，需要进一步适应面向智能体的数据访问、检索和分析需求。
在这一背景下，数据基础设施需要进一步适应复杂数据计算和 AI 应用的需求。通过 GPU 加速数据处理和分析，可以进一步提升复杂数据计算效率，为实时分析、风险识别、智能决策以及 Agentic AI 等新型应用提供数据基础。
当 AI 应用不断深入业务，数据基础设施也需要从单纯的数据承载，走向面向 AI 的高效计算与服务—— AI 创新不只取决于模型和应用，也越来越依赖底层基础设施能否高效支撑数据处理与计算。
深耕金融：
把 AI 建在数据之上
金融是星环科技长期深耕的领域。围绕金融机构的数据基础设施需求，星环科技持续布局从数据处理、存储与分析，到 AI 平台及智能体应用开发的相关能力。目前，星环科技已服务近 400 家金融机构，覆盖银行、证券、保险、基金等多个金融客户。
此次峰会上，星环科技以 GPU 原生认知数据库为切入点，进一步展示了面向 AI 时代的数据基础设施探索：让数据处理与 AI 计算进一步融合，让数据库不仅承载数据，也能更高效地参与 AI 时代的计算。
对于金融机构而言，随着 AI 从模型能力加速走向业务应用，数据基础设施也需要进一步适应新的计算和使用方式。如何让海量数据更快被计算、更高效地被 AI 使用，将成为金融 AI 持续发展的重要基础。
未来，星环科技将继续围绕 AI×Data，推动数据基础设施与AI能力进一步融合，持续探索面向金融行业的新一代数据与 AI 基础设施。
从数据计算，到 AI 计算；从数据库，到认知数据库。
星环科技将持续探索 GPU 原生技术如何为金融业下一阶段的 AI 创新提供新的底层支撑，让数据真正成为智能生产力。