从本地算力到金融智能，KunlunMeta携端侧智能体解决方案亮相第九届进博会AMD展区

2026 年11 月5 日，第九届中国国际进口博览会在国家会展中心（上海）开幕。本届进博会以“新时代共享未来”为主题汇聚162 个国家、地区和国际组织，4142 家境外企业参展。昆仑元（KunlunMeta）携端侧金融智能体解决方案亮相AMD展区，展示本地算力、自研软件与金融应用协同的实践，探索智能体AI融入金融分析、研究及教学科研的落地路径。

本届进博会，AMD以“赋能智能体AI时代”为主题，围绕云端算力、智能体主机、行业应用与开源生态呈现创新成果。KunlunMeta的端侧金融智能体解决方案作为其中的行业应用展示，将本地计算平台与金融业务需求相结合，呈现智能体AI走向真实场景的具体实践。

随着AI从回答问题走向完成任务，金融领域的应用需求也从通用问答延伸至专业资料处理、分析研究与业务辅助。面对敏感数据保护、专业应用适配及持续使用成本等现实要求，金融智能体的落地需要算力、模型与应用协同支撑。

此次展出的端侧金融智能体解决方案，以搭载AMD锐龙AI Max+ 395处理器的GPT-Station AI工作站为硬件载体，结合KunlunMeta自研KllmQ推理引擎及FreeAgent智能体引擎，支持在本地完成大模型推理与智能体任务，将端侧算力、软件能力与金融应用相衔接，形成从本地计算到任务执行的软硬一体化支撑。

围绕金融分析与研究，方案面向专业资料理解、信息检索与分析辅助等需求，让用户在本地环境中调用模型与智能体能力，探索将分散的资料处理和研究环节连接起来，为金融从业者及高校师生提供贴近工作流程的AI工具。

AMD此次重点展示的“智能体主机”，为企业和个人自建AI能力提供了灵活选择。依托锐龙AI Max系列处理器的本地算力与大容量统一内存，相关平台能够在端侧运行大模型，为智能体应用提供支撑。

KunlunMeta将这一端侧算力基础与金融场景结合，支持在本地完成相关模型推理与数据处理，减少敏感资料向外部云端传输的需求，并通过操作留痕增强使用过程的可追溯性。本地部署也有助于减少对云端服务的依赖，在适用场景下降低持续调用成本，为兼顾数据保护与使用效率提供更多选择。

本次展出的端侧金融智能体解决方案，由KunlunMeta联合AMD、上海财经大学共同打造，围绕金融行业在数据安全、专业应用与部署成本等方面的需求，形成三方优势互补的协作路径：KunlunMeta提供算力、大模型与智能应用落地能力，并通过自研推理引擎与智能体引擎支撑本地部署；AMD夯实终端算力基础，为大模型推理与智能体任务提供计算支撑；上海财经大学将多年财经科研经验转化为专属金融智能体FinBot，为方案注入金融专业能力。三方协同连接算力平台、技术研发与财经研究，推动金融智能体从技术能力走向实际应用。

依托与上海财经大学的合作及AI Hub实践空间建设，KunlunMeta进一步推动端侧AI能力融入教学实训、科研探索与人才培养，让应用需求牵引技术优化，让实践反馈促进方案完善。

以进博会为交流窗口，KunlunMeta将持续深化与AMD及产业、高校伙伴的合作，围绕金融等专业领域完善端侧智能体解决方案，推动本地算力与行业知识、业务流程进一步融合，让智能体AI更好服务实际工作。

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