9月10日，AMD于北京举办“携手创新 共赢智能体AI时代”媒体沙龙，正式发布全新锐龙AI Max PRO 400系列处理器，集中展示全系列新品。芯片、整机、软件及行业应用领域的嘉宾与数十家行业媒体齐聚现场，共同探讨本地端侧算力如何驱动智能体真正落地产业工作流。
作为 AMD 核心生态合作伙伴，KunlunMeta 受邀出席本次活动，生态发展总监黄雪以《拧紧金融 AI 这颗 “螺丝钉”》为主题，面向现场媒体与行业伙伴，正式分享 KunlunMeta、AMD 与上海财经大学三方联合研发的端侧金融智能体落地方案。
“模型与算力是基础，但数据权限、行业专业规则、工具调用、审计追溯机制，才是决定金融智能体能不能真正走进业务的关键。”
黄雪在分享中援引行业数据指出，目前全球已有近三分之二的企业尝试过AI Agent，但真正实现规模化并创造价值的不到10%。核心原因在于，大多数方案只解决了“模型”这一个环节，而忽略了数据接入、权限管理、工具调用、业务规则与异常兜底等"拧螺丝"的工程化工作。
针对金融行业敏感数据不可出域、通用大模型专业能力不足、传统私有化部署成本居高不下三大痛点，KunlunMeta、AMD、上海财大三方联合打造基于AMD锐龙AI Max+ 395的端侧金融智能体整体方案。三方能力，专注于各自专长：
• AMD负责算力底座——以锐龙AI Max+ 395处理器提供128GB统一内存与CPU-GPU-NPU三芯异构算力；
• KunlunMeta负责工程化落地——以GPT-Station智能体操作系统、KllmQ推理引擎、白泽Harness大模型框架，将芯片潜力组织为稳定可用的智能体系统；
• 上海财经大学负责金融专业能力——以百年财经学科积累，将投研、量化、风控等专业知识封装为FinClaw金融智能体与可调用的专业Skill。
一句话概括：AMD让它“有力气”，KunlunMeta让它“会干活”，上财让它“懂金融”。该软硬一体的全栈式解决方案可闭环完成金融领域的大模型生成、文档OCR识别、向量检索、量化计算等全套任务，数据全程保留在本地，不出设备域。
一套解决方案一年至少可为机构降本50万
在真实业务环境实测下，该端侧方案展现出以下优异的性能表现：
• 30页年报OCR解析与要点提取，1分钟内完成；
• 2000字深度研报生成仅需2至3分钟；
• 自然语言业务取数响应小于2秒；
• 金融研究全流程端到端效率提升3至5倍。
按照上海财大金融学院谢斐教授团队的评估，按90天关键业务场景测算，这样一台软硬一体解决方案每年能为机构节省超过50万元的成本。
AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖特别肯定了KunlunMeta在垂直金融领域的创新解法，认为“算力厂商、工程化团队与行业Know-how三方协同”的模式，为端侧智能体在专业场景的规模化落地提供了可复制的实践路径。
落地AIhub，联培“会拧螺丝”的金融AI人才
三方合作的价值不止于技术方案本身，更延伸至人才培养与高校生态建设。
接下来，KunlunMeta、AMD将在上海财经大学举办AI HUB的挂牌仪式，这是KunlunMeta和上财共建的人工智能金融联合研究中心的实体落地。AI HUB就是把真实的AI环境搬进高校，让学生在学校里就能认知触摸到最前沿的技术、用本地算力跑真实的模型、做真实的项目。KunlunMeta和上海财大将从课程设计、实训项目、科研合作到创业孵化，全链条陪着学生一起，迅速融入AI的汹涌大潮中去。
从一颗芯片的算力，到一套智能体系统，再到一个行业的 Know-how，三方正在把金融 AI 这颗 “螺丝钉” 越拧越紧。这不仅是一次技术合作，更是端侧算力、工程化能力与行业专业深度融合的范式探索。未来，KunlunMeta 将继续携手 AMD 与上海财经大学，以AMD锐龙AI Max+ 495端侧满血算力为底座，以专业工程化能力为纽带，以百年财经学科积累为内核，共同推动金融 AI 在更多场景的深度应用，让每一位金融从业者都能拥有安全、专业、不断成长的 AI 数字同事。
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