当人工智能从回答问题迈向交付结果，算力需求正经历一场前所未有的结构性变革。云端推理的高成本与不确定性，让行业开始重新思考算力分配的路径——是否该将计算能力从集中式云端向分布式终端迁移？这一命题背后，隐藏着AI普惠化的关键密码。
消费级硬件的潜力远未被充分挖掘。传统认知中，终端设备受限于内存、算力等硬件条件，只能运行轻量化模型。但万格智元团队通过自研非GPU推理引擎，成功在普通电脑上实现了300亿参数模型的本地化部署。这项突破性技术将内存占用压缩至4GB量级，推理速度达到30 tokens/s，直接对标云端GPT-4o级性能。技术负责人王冠博指出："我们不是为了适配终端而牺牲模型能力，而是要让真正的大模型在终端设备上高效运行。"
这种技术路线变革带来三重价值重构。首先，成本结构发生根本性转变：一次性硬件投入后，边际推理成本趋近于零，彻底摆脱云端按token计费模式。其次，响应延迟被严格限定在终端设备内部，无需云端往返传输数据。最关键的隐私保护层面，所有计算过程在本地完成，数据无需离开设备，从架构层面杜绝信息泄露风险。这些特性使得AI代理（Agent）得以在离线环境持续运行，机器人不再依赖云端大脑与网络链路。
清华大学计算机系博士王冠博带领的团队，正在构建AI时代的"算力供水系统"。这套端侧推理引擎通过算子优化与流式并行调度，将大模型拆解为可协同计算的模块单元。就像将大型工程分解为多个并行施工的子项目，既突破硬件限制，又保持计算效率。技术验证显示，在16GB内存的普通电脑上，300亿参数模型的推理吞吐率与云端服务持平，而能耗仅为后者的1/5。
行业竞逐的焦点正从云端向终端迁移。当前多数端侧方案仍聚焦GPU优化，但消费级硬件的内存带宽、功耗限制等特性，使得这类方案难以真正落地。万格智元选择直接切入最苛刻的消费级场景，其技术路线已实现三大突破：在有限硬件资源下完成大模型部署、保持推理速度的可用性、确保系统级隐私安全。这种差异化定位使其在种子轮融资中获得头部机构数千万元支持。
技术突破正在打开新应用场景。本地化部署的AI代理可实现7×24小时持续运行，无需计算每次调用的成本。在工业机器人领域，离线推理能力使设备能在电梯、野外等网络覆盖盲区自主作业。个人助理类应用则通过本地化部署，彻底消除用户对数据隐私的顾虑。这些场景的商业化验证，正在重塑AI技术的价值评估体系——不再单纯比较模型参数量，而是聚焦实际场景中的可用性、经济性与安全性。
创始团队的技术积累可追溯至七年前。王冠博在同济大学期间便开始探索科技竞赛的商业化路径，这段经历让他深刻认识到："将技术转化为可交付的产品带来的获得感，远超单纯的理论突破。"这种认知驱动他在清华攻读博士期间持续深耕端智能领域，累计发表近十篇顶会论文。其创业历程印证了技术理想主义与商业现实的融合可能——从首次组队创业到二次创业，团队始终保持着核心成员的稳定性与技术方向的连贯性。
当被问及技术路线选择时，王冠博强调："性能门槛必须首先跨越。"团队拒绝采用裁剪模型参数的妥协方案，而是通过底层引擎创新实现真正的大模型本地化。这种坚持源于对AI发展规律的判断：随着开源模型能力快速提升，80%的日常任务可通过中高端模型完成，这为终端推理创造了市场基础。而剩余20%的极致性能需求，仍可通过云端协同满足，形成"端云协同"的新生态。
资本市场的选择印证了技术路线的前瞻性。在完成数千万元种子轮融资后，团队正加速推进技术迭代与场景落地。投资方看重的不仅是当前技术指标的突破，更是其重构AI基础设施的潜力——当算力变得像水电一样触手可及，将催生无数现在难以想象的创新应用。这种基础设施级的变革，可能重新定义人工智能时代的生产力边界。
