出品丨自主可控新鲜事

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6月18日，金融监管总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》金发〔2026〕8号文（以下简称《指导意见》），32条，7个领域，是2026年首份专门针对金融业AI安全开发应用的监管文件。

外界看点多落在"高风险应用准入""个人信息不得喂模型""谁使用谁负责"这些合规红线，但站在信创视角，这份文件真正值得琢磨的，是把"自主可控"从传统IOE替换的场景，一口气推到了AI全栈，模型、数据、算力、供应链，一个没落下。

说原则层。四大原则里"自主可控"这一条的表述是："持续提升人工智能相关技术、设备自主可控水平，提高对业务经营发展有重大影响的关键平台、关键软硬件的自主研发能力，加强信息技术应用创新适配。"注意这里的措辞："人工智能相关技术、设备"的自主可控及“提高关键平台、关键软硬件的自主研发能力”。要知道，过去金融信创的主战场在主机下移、数据库替换、终端与外设国产化、网络与安全设备的自主替代，但这一政策将金融信创关键词从"通用IT基础设施"平移到了AI栈。设备层是智能算力卡/NPU、AI服务器、高速互联、推理加速卡等；技术/平台层则包含训练与推理框架、模型仓库、向量数据库、RAG管线、智能体编排平台、MaaS平台、AI开发运维工具链等，而加强信创适配意味着无论是设备、平台还是软硬件都要在国产生态栈上跑通、跑稳。

落到数据层，第（八）条有个容易被泛读漏的细节：“稳妥选择使用技术自主、性能可靠、安全防护能力强的数据库产品”。这句话对应的产业背景是：IDC数据显示2025年中国金融行业分布式事务型数据库市场规模3.7亿美元，增速32.1%，本地部署子市场2.8亿美元、增速37.6%，OceanBase、金篆信科、腾讯云、华为云、阿里云前五家吃掉90.9%份额。文件这句"技术自主"一压，等于给国产数据库在AI场景的渗透再添一道政策推力，而且不是单纯存交易的库，是能扛多模、扛向量、扛智能体调用的"AI原生数据底座"。GoldenDB、崖山、Vastbase这些做集中式+分布式双形态、做关系+向量一体化的，接下来在农信、城商、保险机构的机会会比去年更多。

再看算力层，第（十二）条是这次文件里信创味最重、也是最超预期的一段：“按需布局建设自主可控、安全高效的智能算力底座，鼓励有条件的大型金融机构向中小金融机构输出算力服务，支持同业探索基础设施共建共享。"首先，这意味着，国产AI芯片、国产服务器、国产网络与存储，要成为新增算力底座的默认选项。其次，监管这次把"大行输出、共建共享"写进政策文件，意思很清楚：智能算力不能只当大行的护城河，得往公共服务属性走，用市场化输出+同业共建共享的方式，让存量算力动起来。

风险治理那块的第（十九）条也得提一句，"加强供应链风险与开源技术管理""防范对个别技术服务过度依赖引发的集中度风险""完善开源技术使用规范，建立开源软件管理台账，对外部引入的开源组件应进行审查评估，加强代码审计、漏洞扫描及安全测试，定期排查开源组件风险隐患，防范供应链投毒。"这一段几乎是照着过去两年信创圈反复讲的"开源组件投毒""境外上游断供"那些坑写的，现在平移到AI场景，同时堵了“上游依赖的集中化风险、开源组件的暗雷、以及AI时代全新的投毒路径”三道口子。

上一阶段，金融信创主要解决的是主机下移、数据库国产化、终端替换和系统迁移等。这一轮接近进入倒计时行业产生了一种错觉：金融信创要收尾了。但结合这份《指导意见》的整体逻辑，就会发现它其实吹响了金融信创下一阶段的号角！

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