日烧Token800亿与裁员2万人：中国银行与欧美银行AI竞赛背后的两种逻辑

2026-11-08 · czsydj.com

随着2026年三季报的披露，今年前三季度，国内商业银行的大模型应用已全面走出概念验证（PoC）阶段，迈入高频吞吐与多场景深度渗透的规模化落地期。各家银行普遍将“Token日均消耗量”与“运行智能体数量”作为量化科技赋能业务广度与深度的核心指标。 第一梯队（基建与生态级）： 招商银行 截至9月末全行大模型落地场景超过1500个，日均Token规模由2月末的26

随着2026年三季报的披露，今年前三季度，国内商业银行的大模型应用已全面走出概念验证（PoC）阶段，迈入高频吞吐与多场景深度渗透的规模化落地期。各家银行普遍将“Token日均消耗量”与“运行智能体数量”作为量化科技赋能业务广度与深度的核心指标。

第一梯队（基建与生态级）： 招商银行 截至9月末全行大模型落地场景超过1500个，日均Token规模由2月末的260亿一路飙升至9月末的突破800亿； 工商银行 建成了算力规模超过6000卡的自主可控“词元工厂”，日均词元消耗量达600亿，“工银智涌”落地600余个场景。

第二梯队（高增速与特色嵌入级）： 平安银行 三季度日均Token达217亿，较二季度增长近3倍，落地大模型场景超500个； 江苏银行 日均Token吞吐量达294亿；微众银行日均消耗超200亿。

第三梯队（精细化布局）： 兴业银行 运行智能体超过500个，日均词元调用量由6月底的41亿升至9月末的100亿； 邮储银行 日均Token吞吐过百亿并冲刺年底300亿目标。

而像 南京银行 这类区域城商行则正在“爬坡”，聚焦于“组建100人自主团队、落地100个高价值场景、年AI调用量超1000万次”的目标，主攻信贷审批、对公财报解析与柜面减负等高投资回报率（ROI）的单点场景。

整体而言，国内银行呈现出“全员赋能、人机协同、业务全线渗透”的繁荣态势，将AI作为放大全员生产力杠杆的核心引擎。

与国内银行热衷于公开技术吞吐指标不同，西方大型金融机构走了一条“财务实用主义”路线。在欧美金融体系中，AI的落地成果几乎直接与成本收入比的改善和人力成本的削减划上了等号。

花旗集团通过大力推动中后台业务自动化与生成式AI辅助后，正按计划推进其全面的组织重组，目标是在2026年前累计裁减约 2 万个工作岗位。首席财务官 Mark Mason 明确指出，AI 和自动化工具使银行能够在员工数量永久性减少的情况下高效维持中后台运营。

汇丰银行CEO Georges Elhedery 正全力推动以 AI 技术重构“重复性/二进制决策”流程。与此同时，该行正推动一项影响多达 2 万名员工（约占其全球员工总数的 10%）的削减计划，核心受影响区域集中在后台运营、数据处理及合规审查环节。

摩根大通首席执行官 Jamie Dimon 透露，该行在近 1000 个场景中部署 AI 后，已使部分特定部门的人员配置需求直接降低了 30% 至 40%。摩根大通虽然整体员工数维持动态平衡，但在结构上大幅减少了传统基础银行业务岗位，将其预算转向高价值的 AI 专家和数据科学家。

巴克莱银行在 2026 年裁减了约 5000个 岗位（约占员工总数的 5%），首席财务官 Anna Cross 确认其中相当一部分归因于 AI 技术带来的效率提升；德国商业银行亦宣布将裁减约 3000个 岗位，利用 AI 直接释放并重新配置约 10% 的产能。

根据 Morgan Stanley 针对欧洲金融业的一项专项研究报告，到 2030 年，AI 的全面应用预计将在欧洲银行业消除多达 20万个 岗位，占整体从业人员的 10%；而仅在 2026 年前 11 个月中，欧美金融及银行服务业已累计宣布超 9.3万个 岗位裁减计划，AI 自动化正在重塑华尔街与伦敦城金融中后台的用工结构。

这种“东边晒参数、西边裁员工”的差异，并非技术能力的高下之分，而是由中外银行业所处的经营生态、法律环境以及资本市场诉求共同决定的。

1. 劳动力市场与人力成本结构的“硬约束差异”

欧美银行的人力成本（薪酬、福利、离职补偿等）在运营支出中占比极高。在西方激烈的市场化用工环境下，通过AI替代高成本的人力劳动是改善ROE最直接的手段。

相对而言，国内商业银行在追求商业效率的同时，还承担着“稳就业”等社会责任。国内银行很少以“裁员”作为科技成果宣传的口径，而是表述为“减负增效”、“人效提升”与“数字员工协同”。在组织人员大盘保持相对平稳的背景下，宣传Token消耗量与智能体应用数，就成为了量化科技赋能业务广度最直接的替代指标。

西方银行的评价标准极其注重短期财务回报。银行向市场展示裁员计划与成本节省预测，能够直接传递出“重组架构、精细化运营”的信号，从而对股价形成正向支撑。

而国内银行受到“五篇大文章”“数字金融”等政策指引与内部科技创新目标的驱动，科技部门需要向管理层及监管证明自建的大模型底座或算力集群有真实业务在用、且使用高频，因此日均Token规模和智能体场景覆盖便成为了最直观、可量化的科技成果。

西方银行的自动化与信息化重构起步较早，目前已进入“AI驱动组织重构”的深水区；而国内银行当前正处于“业务场景爆发式渗透”的黄金期。 值得注意的是，随着国内银行净息差（NIM）持续承压，国内管理层也开始深刻反思“纯粹追逐炫酷技术”的弊端。如平安银行高管所指出的，“科技投入要立足急需、必要并且有效”。国内银行业也在逐步从早期的“粗放刷Token/冲场景”向“精算 Token 价值密度”演进。

总而言之， 中国银行 业在打一场“基础设施全员普及与业务赋能战”，通过做“乘法”来放大全员的人均效能；而西方银行业则在打一场“资本回报与组织重构战”，通过做“减法”来直接剥离冗余成本。

无论是中国银行业的“冲 Token 规模、多场景渗透”路线，还是欧美银行业的“裁员降本、组织重构”路线，全球银行业在经历完第一阶段的“技术抢跑与军备竞赛”后，都迎来了同一道考题：“极其昂贵的 AI 投入，究竟为银行换来了多少真金白银的回报这种高举高打的模式可持续吗