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新智元報道
編輯:元宇
【新智元導讀】黃仁勛用「五層蛋糕」講清了AI全棧生態的分層邏輯,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CEO黃仁勛(Jensen Huang)提出了「AI的五層蛋糕」架構,并將AI劃分為能源、芯片、基礎設施、模型、應用五個核心層級,清晰地展示了底層技術如何層層傳導,最終支撐起上層應用的爆發。
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黃仁勛「AI的五層蛋糕」架構
事實上,這套從基礎供給到業務落地的思路,與易鑫在AI領域的布局不謀而合。
作為AI驅動的金融科技平臺,易鑫結合行業特有的技術痛點與業務場景,構建了覆蓋基礎設施、模型、平臺產品、應用的全棧式AI體系,實現了底層技術能力向頂層業務價值的轉化。
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第一層:基礎設施
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環節,而是將重心放在更貼近業務價值的「算力調度與算力效率」上。
這種基于行業分工的策略,讓技術投入更直接地作用于業務場景。
大模型訓練依賴海量算力,實際業務調用則需兼顧高并發與低延遲。
為了在規模化應用中平衡性能與成本,易鑫研發了Vesta訓推一體平臺,將訓練、推理與資源調度等功能整合在統一體系中。
Vesta打通了從數據層到模型層的通道,在保障算力穩定性的同時,降低推理延遲并實現成本可控。
易鑫通過這種資源整合方式,在不直接下場造芯的情況下,解決了技術落地的算力瓶頸,使大模型在汽車金融場景中的商業化應用成為可能。
第二層:模型矩陣
Model
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通用大模型雖應用廣泛,但在汽車金融垂直場景中往往面臨資源消耗大、業務理解淺、精準度不足等問題,難以適配業務實際需求。
易鑫放棄「通用大模型+外掛知識庫」的思路,選擇自主研發真正適配汽車金融行業的大模型。
目前,易鑫已構建起完整的Xin系列模型矩陣,涵蓋預訓練與后訓練模型、文生文模型、多模態模型、語音模型,以及具備智能體(Agent)能力的Agentic大模型XinMM-AM1。
在合規與開源層面,易鑫是中國汽車金融領域首個通過生成式AI大模型備案的企業,并率先實現DeepSeek大模型本地化部署與應用。
不僅如此,易鑫還主動開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「開源共建」理念推動行業技術共贏。
第三層:平臺產品
Platform-as-a-Product(PaaP)
為了讓強大的模型能力真正落地、發揮實效,易鑫將底層模型能力封裝為模塊化、標準化、易接入的平臺產品,降低了AI在各業務線落地的門檻。
從2018年起,易鑫先后推出了決策流平臺、模型平臺和機器人平臺;
2022年,自研的AI原生話務系統上線,替代了第三方方案;
2024年,將大模型全面應用于機器人產品升級,并推出覆蓋短視頻、直播等場景的新媒體創作平臺。
截至2025年底,易鑫AI平臺累計服務超過9,300萬次,實現了技術能力的規模化輸出。
第四層:業務應用
Application
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技術的最終價值,在于解決實際業務痛點、創造商業與行業價值。
易鑫基于Agentic大模型和Xin系列模型,打造了一站式AI智能服務解決方案,覆蓋汽車金融「渠道、進件、預審、智能風控、智能鏈路、智能客服、資管」全鏈路,讓AI真正融入業務每一環。
智能進件(渠道+進件+預審):
利用AI搜索自動生成渠道分析報告,輔助決策;在進件和預審環節,通過多模態模型自動檢索、提取用戶資料,實現自動化錄入和預審。
風控決策(風控+智能鏈路):
除個性化風險模型外,使用機器人平臺覆蓋風控各環節,獨創「智能鏈路」模式與算法,為用戶匹配最優金融方案;更推出「端到端風控」,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,同時融合傳統可解釋性模型,避免人工特征提取的信息損耗。
融后服務(客服+資管):
客服端除自動回復電話、IM咨詢外,還分析用戶聲紋、語音語調,預判投訴風險并提前派單;資管端依托AI制定個性化策略,針對不同風險等級匹配對應方案。
結語
易鑫引領汽車金融AI新基建運動
正如黃仁勛所言,「AI正在成為現代世界的基礎設施。」
這意味著,AI不再是實驗室里的技術,而是一場橫跨能源、芯片、基礎設施、模型與應用的超級基建運動。
易鑫構建的「汽車金融版AI蛋糕」,核心在于將AI作為行業新型基礎設施進行重構,推動業務從「適配AI」轉向「由AI驅動」。
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目前,易鑫的全棧式AI能力在國內已實現深度應用。
這種技術競爭力也為后續的全球化拓展奠定了基礎。
未來,易鑫將繼續迭代該架構,通過技術開源與生態合作,探索更高效、安全的行業應用模式。
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