9 月 19 日，「Infra + AI 至简致远」2025 DolphinDB 年度峰会在杭州圆满落幕。在上午的主会场论坛中，DolphinDB 创始人兼 CEO 周小华博士带来了题为《至简致远：AI 与金融基础软件的下一个十年》的精彩演讲。

周博士指出，AI 要在高风险、低容错的金融领域真正落地，必须与坚实可靠的基础设施（Infra）深度融合。他系统性地阐述了面向 AI 时代的金融基础软件发展路径，并提出了实现这一目标的架构蓝图。

01 金融 AI 的挑战：可靠性优先，Infra 为基石

周博士开宗明义地指出了当前 AI 在金融核心场景中的应用局限。他认为，大模型的“幻觉”问题和数据处理的效率瓶颈，使其难以独立承担金融交易与风控等关键任务。

周博士提出了 DolphinDB 对这一挑战的应对策略：“AI Agent 可以成为交互与调度的‘智能层’ ”。而复杂计算与关键执行，必须交给成熟、可靠的金融基础软件来完成。”  基于这一前瞻性判断，DolphinDB 将 "Infra+AI" 深度融合确立为产品演进的核心理念，在过去一年中持续推进架构升级与能力重构。通过夯实高性能数据底座、优化智能计算引擎、完善组件化开放平台三大方向，DolphinDB 系统性地构建起支撑金融机构应对 AI 时代挑战的核心能力体系，为智能投研、实时风控、量化交易等核心场景提供坚实的技术保障。

02 化繁为简：从全球标杆中提炼的架构哲学

演讲中，周小华通过对 kdb+、高盛 SecDB、贝莱德 Aladdin 三大全球标杆的深度解构，总结了国外先进金融基础设施和技术平台的设计智慧：

· 业务逻辑与数据库融合

· 资产数据、定价及风险计量集成

· 多资产组合管理平台化

相比之下，国内金融机构仍普遍面临“烟囱式”系统架构带来的数据孤岛、重复建设与协作低效等问题。在这个背景下，周博士认为完全复制海外系统并非最优解，而应借鉴其核心设计理念，结合新一代硬件、软件与 AI 技术，实现架构层面的“后发超越”。基于此，他预言下一代金融基础软件必须具备 5 大特征：

· 一体化架构，告别数据孤岛

· 实时化计算，快速响应市场变化

· 组件化设计，高效构建系统

· 脚本化交互，让业务迭代更高效

· 原生 AI 支持，人与系统交互更智能

03  三层架构蓝图：描绘“至简”实践路径

接下来，周博士进一步从数据、计算和应用三个层面，分享了金融基建实现“至简”愿景的技术思考，为行业提供了清晰的实践路径：

数据层：打造全域统一数据底座

针对多资产、多模态、跨地域的数据管理挑战，周博士提出了三大方向：

· 多资产数据建模对象化

将股票、债券、衍生品等各类金融资产抽象为“可计算对象”，提供一致接口，显著降低系统复杂度。

· 多模态数据存储一体化

通过多模态引擎原生支持行情、新闻、向量数据等异构数据类型，避免跨系统协调带来的延迟与冗余。

·跨地域连接实时化

构建逻辑统一、物理分布的数据架构，支持流批一体计算与自动化运维，实现数据在全球范围内的实时流动与协同。

计算层：实现认知与执行解耦

就如何将数据高效、可靠地转化为业务价值这一关键问题，周博士认为应该从以下三方面提升计算能力与灵活性：

·计算调度运维透明化

将计算连接和调度进行统一：用户声明计算逻辑，系统自动管理任务依赖、资源分配与容错。

·代码逻辑与实现分离

提出“一套代码，多框架运行”的架构模式，即同一段业务代码可适配批量回测、实时风控与高频交易等不同场景，通过 CPU、GPU 及低延时嵌入式引擎等不同计算框架执行，实现业务逻辑与底层实现解耦。

·系统开发脚本化

自研多范式脚本语言 Dlang 在保持 Python 易用性的同时，将性能提升至接近 C++ 水平，覆盖从投研到交易的全场景需求。

应用层：迈向组件化智能增强

在应用构建层面，周博士强调应通过“业务组件化”与“交互智能化”降低开发门槛，赋能业务人员快速、灵活地构建智能解决方案：

·业务组件化

DolphinDB 提供 2000+ 计算分析函数、丰富的指标和因子模块，以及订单簿引擎、估值定价、回测撮合等开箱即用的业务中间件与平台组件，支持像“搭乐高”一样快速构建业务系统。

·交互智能化

创新性提出“统一能力底座+双重接口”智能架构。通过将风险模型、因子计算等业务逻辑封装为标准化 MCP 工具，使同一套接口既能被传统前端调用，也可被 AI Agent 直接理解使用。用户既可专业操作平台界面，也能通过自然语言与 AI 交互，实现“一套能力、多种调用”。该架构确保 AI 直接调用可靠接口而非生成逻辑，从根本上避免“幻觉”风险，保障智能交互的准确与可靠。

04 未来布局：ORCA 平台与 AI 深度融合

为满足用户对多集群的数据访问、计算、运维的需求，去年的 DolphinDB 峰会上，周博士宣布了我们研发企业级实时计算平台 Orca 的规划。作为 DolphinDB 的重要升级，Orca 在继承 DolphinDB 核心能力基础上，进一步增强了多集群统一管理、跨数据中心协同和智能化运维等企业级功能，能够帮助金融机构实现大规模分布式系统的透明化管控与高效运营。经过一年研发与三个大版本迭代，Orca 已进入试用阶段。周博士表示：“Orca 将成为 ’Infra+AI‘ 理念的重要载体，通过将扎实的基础设施能力与智能技术深度融合，为金融机构构建面向未来的实时计算架构”。与此同时，DolphinDB 还在持续投入金融垂直领域大模型训练，不断提升 AI 对金融专业语义和平台功能的理解能力，并积极探索 AI 在量化交易、风险控制等核心场景中的创新应用。

05 结语：Infra 为基，AI 为翼

周博士在总结中指出，虽然当前 AI 在金融领域主要承担应用层面的辅助职能，但在未来五到十年内，将逐步深入金融基础建设的数据、计算等核心业务环节。

峰会落幕亦是新程的开始。未来，DolphinDB 将坚定地与用户站在一起，将 “Infra+AI” 的蓝图转化为现实，始终秉持“至简致远”的产品哲学，致力于通过一体化、智能化的技术，帮助金融机构化繁为简，应对未来挑战。

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