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黃仁勛剛講完AI「五層蛋糕」,他們就跑通了!算力、模型、Agent一次打穿

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新智元報(bào)道

編輯:元宇

【新智元導(dǎo)讀】黃仁勛用「五層蛋糕」講清了AI全棧生態(tài)的分層邏輯,易鑫則把它翻譯成汽車金融的落地打法:從算力、模型到Agent落地,解決的全是汽車金融最難的活。

近期,英偉達(dá)CEO黃仁勛(Jensen Huang)提出了「AI的五層蛋糕」架構(gòu),并將AI劃分為能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用五個(gè)核心層級(jí),清晰地展示了底層技術(shù)如何層層傳導(dǎo),最終支撐起上層應(yīng)用的爆發(fā)。


黃仁勛「AI的五層蛋糕」架構(gòu)

事實(shí)上,這套從基礎(chǔ)供給到業(yè)務(wù)落地的思路,與易鑫在AI領(lǐng)域的布局不謀而合。

作為AI驅(qū)動(dòng)的金融科技平臺(tái),易鑫結(jié)合行業(yè)特有的技術(shù)痛點(diǎn)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景,構(gòu)建了覆蓋基礎(chǔ)設(shè)施、模型、平臺(tái)產(chǎn)品、應(yīng)用的全棧式AI體系,實(shí)現(xiàn)了底層技術(shù)能力向頂層業(yè)務(wù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化。


第一層:基礎(chǔ)設(shè)施

AI Infra

在黃仁勛的理論中,能源與芯片屬于AI的硬件底層。

易鑫并未直接布局這兩個(gè)環(huán)節(jié),而是將重心放在更貼近業(yè)務(wù)價(jià)值的「算力調(diào)度與算力效率」上。

這種基于行業(yè)分工的策略,讓技術(shù)投入更直接地作用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

大模型訓(xùn)練依賴海量算力,實(shí)際業(yè)務(wù)調(diào)用則需兼顧高并發(fā)與低延遲。

為了在規(guī)?;瘧?yīng)用中平衡性能與成本,易鑫研發(fā)了Vesta訓(xùn)推一體平臺(tái),將訓(xùn)練、推理與資源調(diào)度等功能整合在統(tǒng)一體系中。

Vesta打通了從數(shù)據(jù)層到模型層的通道,在保障算力穩(wěn)定性的同時(shí),降低推理延遲并實(shí)現(xiàn)成本可控。

易鑫通過(guò)這種資源整合方式,在不直接下場(chǎng)造芯的情況下,解決了技術(shù)落地的算力瓶頸,使大模型在汽車金融場(chǎng)景中的商業(yè)化應(yīng)用成為可能。

第二層:模型矩陣

Model


通用大模型雖應(yīng)用廣泛,但在汽車金融垂直場(chǎng)景中往往面臨資源消耗大、業(yè)務(wù)理解淺、精準(zhǔn)度不足等問(wèn)題,難以適配業(yè)務(wù)實(shí)際需求。

易鑫放棄「通用大模型+外掛知識(shí)庫(kù)」的思路,選擇自主研發(fā)真正適配汽車金融行業(yè)的大模型。

目前,易鑫已構(gòu)建起完整的Xin系列模型矩陣,涵蓋預(yù)訓(xùn)練與后訓(xùn)練模型、文生文模型、多模態(tài)模型、語(yǔ)音模型,以及具備智能體(Agent)能力的Agentic大模型XinMM-AM1。

在合規(guī)與開(kāi)源層面,易鑫是中國(guó)汽車金融領(lǐng)域首個(gè)通過(guò)生成式AI大模型備案的企業(yè),并率先實(shí)現(xiàn)DeepSeek大模型本地化部署與應(yīng)用。

不僅如此,易鑫還主動(dòng)開(kāi)源比肩頭部通用模型的高性能推理模型YiXin-Distill-Qwen-72B和Agentic大模型YiXin-Agentic-Qwen3-14B,以「開(kāi)源共建」理念推動(dòng)行業(yè)技術(shù)共贏。

第三層:平臺(tái)產(chǎn)品

Platform-as-a-Product(PaaP)

為了讓強(qiáng)大的模型能力真正落地、發(fā)揮實(shí)效,易鑫將底層模型能力封裝為模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化、易接入的平臺(tái)產(chǎn)品,降低了AI在各業(yè)務(wù)線落地的門檻。

從2018年起,易鑫先后推出了決策流平臺(tái)、模型平臺(tái)和機(jī)器人平臺(tái);

2022年,自研的AI原生話務(wù)系統(tǒng)上線,替代了第三方方案;

2024年,將大模型全面應(yīng)用于機(jī)器人產(chǎn)品升級(jí),并推出覆蓋短視頻、直播等場(chǎng)景的新媒體創(chuàng)作平臺(tái)。

截至2025年底,易鑫AI平臺(tái)累計(jì)服務(wù)超過(guò)9,300萬(wàn)次,實(shí)現(xiàn)了技術(shù)能力的規(guī)?;敵?。

第四層:業(yè)務(wù)應(yīng)用

Application


技術(shù)的最終價(jià)值,在于解決實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、創(chuàng)造商業(yè)與行業(yè)價(jià)值。

易鑫基于Agentic大模型和Xin系列模型,打造了一站式AI智能服務(wù)解決方案,覆蓋汽車金融「渠道、進(jìn)件、預(yù)審、智能風(fēng)控、智能鏈路、智能客服、資管」全鏈路,讓AI真正融入業(yè)務(wù)每一環(huán)。

智能進(jìn)件(渠道+進(jìn)件+預(yù)審):

利用AI搜索自動(dòng)生成渠道分析報(bào)告,輔助決策;在進(jìn)件和預(yù)審環(huán)節(jié),通過(guò)多模態(tài)模型自動(dòng)檢索、提取用戶資料,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化錄入和預(yù)審。

風(fēng)控決策(風(fēng)控+智能鏈路):

除個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)模型外,使用機(jī)器人平臺(tái)覆蓋風(fēng)控各環(huán)節(jié),獨(dú)創(chuàng)「智能鏈路」模式與算法,為用戶匹配最優(yōu)金融方案;更推出「端到端風(fēng)控」,將文本、圖片、音視頻等原始信息直接輸入模型,讓模型自主提取特征,同時(shí)融合傳統(tǒng)可解釋性模型,避免人工特征提取的信息損耗。

融后服務(wù)(客服+資管):

客服端除自動(dòng)回復(fù)電話、IM咨詢外,還分析用戶聲紋、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào),預(yù)判投訴風(fēng)險(xiǎn)并提前派單;資管端依托AI制定個(gè)性化策略,針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)匹配對(duì)應(yīng)方案。

結(jié)語(yǔ)

易鑫引領(lǐng)汽車金融AI新基建運(yùn)動(dòng)

正如黃仁勛所言,AI正在成為現(xiàn)代世界的基礎(chǔ)設(shè)施。

這意味著,AI不再是實(shí)驗(yàn)室里的技術(shù),而是一場(chǎng)橫跨能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型與應(yīng)用的超級(jí)基建運(yùn)動(dòng)。

易鑫構(gòu)建的「汽車金融版AI蛋糕」,核心在于將AI作為行業(yè)新型基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行重構(gòu),推動(dòng)業(yè)務(wù)從「適配AI」轉(zhuǎn)向「由AI驅(qū)動(dòng)」。


目前,易鑫的全棧式AI能力在國(guó)內(nèi)已實(shí)現(xiàn)深度應(yīng)用。

這種技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力也為后續(xù)的全球化拓展奠定了基礎(chǔ)。

未來(lái),易鑫將繼續(xù)迭代該架構(gòu),通過(guò)技術(shù)開(kāi)源與生態(tài)合作,探索更高效、安全的行業(yè)應(yīng)用模式。

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