金融科技行业目前正在探讨如何提升产业链和供应链的韧性，这是构建新发展格局和重构产业格局的重要基础和必然选择。

　　产业链和供应链的韧性包括可靠性、响应能力、协同性和敏捷性等方面，而金融科技可以作为"润滑剂"来改善产业链和供应链的韧性。随着金融科技的发展，企业和产业链与各种金融机构和科技企业的融合正在加速，这种融合从外部融合转变为内生的供应链金融和产业链金融的融合。

　　产业链和供应链的发展需要物流、资金流、商流和信息流等数据信息的全面打通。金融机构和科技企业可以利用人工智能（AI）技术，如AIGC和GPT等，优化产业链和供应链的全链路，深入挖掘行业数据的价值，发现更多的业务场景，提高产业链和供应链的价值创造能力。

　　大模型的兴起开启了人工智能新时代。大模型是具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理大规模的数据和复杂问题。科技企业正在布局人工智能大模型，并推动其产业化应用。大模型通过深入产业实践并不断迭代升级，具有深入理解产业链特点的能力，可以帮助金融机构为特定客户群体自动匹配最适合的金融产品，甚至开发创新的供应链金融产品。

　　然而，大模型的发展需要强大的计算能力和稳定的数字基础设施的支持。为了满足大模型的训练和应用需求，数字基础设施的稳定性和性能需要得到提升。政府和相关部门正在加强算力基础设施的建设，推动高性能智能计算、先进存储产品的部署，构建云边端协同、算存运融合的算力基础设施体系。

　　建设强大的算力基础设施是大模型产业化应用的基础。只有将大模型能力应用到真实的产业场景中，才能发挥其价值。科技企业正在不断探索适应自身场景和技术优势的可行模式，以应用大模型的能力，推动产业链金融和供应链金融的改进和创新。

　　总之，金融科技和大模型的发展为提升产业链和供应链的韧性提供了新的机遇。通过利用新技术和数据分析，金融机构和科技企业可以优化供应链金融和产业链金融，提高产业链和供应链的价值创造能力，并为实现新发展格局做出贡献。同时，强化算力基础设施建设是支持大模型发展和产业化应用的重要基础，需要政府和相关部门的支持和推动。