作者：杨宛水发布时间：2026-06-17 23:33:24 点击数：49055

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：给AI账单瘦身，成了创业新风口

作者｜李楠邮箱｜ linan@pingwest.com

当AI能力以肉眼可见的速度变强，使用它的代价也在同步攀升。以至于“AI太费钱”从一句牢骚，变成了真实的商业困境。

但有问题，就会有解决问题的人。最近华体汇(中国)围观了一场名为“投海Tech Show”的活动现场。其中就有几位创业者，试图把AI变成每个人更触手可及的基础设施。

这里面包括身在校园的年轻博士，也有再次出发的产业老兵。有人致力于当下的“节流”，让现有模型跑得更便宜；有人则着眼未来的“开源”，去太空为AI寻找近乎无限的能源。

有意思的是，他们本身都与海淀这个科技创新高地联系紧密。本场活动的Tech Show项目均源自海淀区“五方六力”科技成果转化机制挖掘推荐，技术成果来源于清华、北大、北航、北邮等高校。

而借用海淀“投资于人、投资于未来”的理念，从这场活动看，一个不必焦虑于AI账单的未来，有点眉目了。

一、硬核的00后，要打破算力定价权

王冠博是这天最年轻的创始人之一，清华计算机博士在读，00后。他走上台的第一件事不是介绍华体汇电竞-华体汇(中国)，而是讲了一个让他想清楚方向的时刻。

那是2025年2月，DeepSeek刚刚爆火。彼时市面上还没有Manus，也没有Claude Code。他看着DeepSeek的测试数据，注意到一个细节：仅仅加入深度思考功能，Token消耗量就跳涨了数倍。

“那时候我就在想，未来一定不是单纯的Chatbot的形式，”他在台上说，“未来一定是multi pipeline复杂的任务流程。你只加一个深度思考，Token就有4倍，甚至多出10倍的提升，multi pipeline可能是千倍、甚至万倍的Token爆炸。”

几个月后，龙虾的出现证明了他的判断。一个普通的AI任务，调用的Token量可能是过去对话场景的数百倍。代价由谁承担？最终还是用户和开发者。

王冠博想解决这个问题。他们把问题的解法锁定在“端侧”。

在他们看来，用户并不在意模型跑在云端还是本地，他们只想要“又便宜又好用”。正是基于这一理念，他们要做的不是端侧小模型，而是把云端大模型真正部署到端侧。

但这里有个非常现实的障碍，那就是内存。市面上一万元左右的消费级设备最多24G内存，刨去系统和应用占用，留给模型推理的不过8G，只能跑2B参数的小模型，而2B模型根本解决不了像龙虾这类复杂任务的需求。

“很多品牌厂商面临一个困境，”王冠博说，“能不能既将模型本地化，也把‘龙虾’本地化，而且模型本地化是能解决‘龙虾’需求的模型，它就需要是一个大十几B甚至百B的模型。”

万格智元的方案，是从算法、系统、芯片三个层次同时入手。他报出了几个数字：以35B的模型为例，他们的系统只需要4.7GB内存，内存开销大幅下降，而推理速度则在极低内存消耗下提升了约30倍。

台下一位投资人追问：“怎么解决带宽限制的问题？”王冠博的回答展示了他研究的深度：不是硬堆内存，而是改变数据加载方式，“以位宽的方式按比特去load，之后边load边算，是一个极致的流水线式的调度，以一个极低的激活参数量配合IO带宽，让算和取、存和算来实现高效并行。”

突破是具体的：纯CPU就能运行35B、80B、120B参数大模型；把本地部署成本从万元级降到千元级。

此前万格智元完成千万级融资时，有投资方评价，这支清华博士团队用普通CPU实现了主流模型在本地生成Token，“摆脱了行业对昂贵GPU资源的依赖”。

概括起来，这个00后要做的，是AI时代的“自来水”。不是把算力锁在云端机房里出售，而是把它带回每一台普通电脑。他这样形容自己的00后团队：“能干、能熬、能做”。

二、把AI装进口袋，还不用多花钱

同样在台上讲端侧的，还有另一位清华计算机系在读博士——万象智维CEO王拓为。

王拓为本科、博士都在清华就读，研究方向聚焦于移动端设备上的大模型系统优化。用他自己的话说，这是一件“比云端难得多”的事情。

云端有充沛的计算资源，但在端侧，算力、内存、功耗、散热，都是约束。而在给定的硬件条件下，把一个程序的性能跑到极致，是王拓为兴趣所在。

眼下AI正在从“会说”走向“会做”。大模型从内容生成走向结果交付。智能体天然地从单轮对话走向7×24小时持续运行，并且单次任务也需要更长的上下文处理能力，都让Token调用量呈现指数级增长。

而从实际需求出发，人们不是任何时候都需要基于云侧的超强智能，很多时候，反倒希望有一种够用，但是“更快、更安全、更节省的本地化的算力。”再加上，随着端侧模型结构创新和端侧推理技术演进，王拓为判断，端侧智能的窗口期已经到来。

不过这种机会未必属于已有的硬件。在王拓为看来，当前几类AI方案都有短板。

云侧方案看起来能力最强，但上下文并非天然存在于云上，每次调用都需要把数据重新上传组织，引入巨大的传输开销和隐私风险。而“无论是手机还是电脑，本质上都是以用户的通用需求为导向所设计”，真正能稳定分配给智能体的算力资源非常有限，并且数据封闭在各自的生态里，无法形成统一的个人上下文系统。

至于Agent主机，虽然能在本地持续运行模型，“但依然不够便捷，依赖网络，使用链路也更长”。

万象智维给出的解法，是一块卡片大小的端侧硬件——它以第三方的姿态，贴在手机背面或揣进口袋，连接手机、电脑、耳机等所有可穿戴设备，“在不同的设备和不同的生态之间建立起上下游汇总的渠道”。

简单来说，他们要在这块硬件上部署本地大模型，实现敏感上下文在本地处理，让云端与本地模型高效协同。而这一切都是免费的。“因为端侧的算力天然就被华体汇(中国)所拥有，用户并不需要为每一次额外调用付出成本。”

支撑这套方案的，是两套自研技术。

一个是端侧模型推理引擎OmniInfer，集成了团队近五年的推理优化能力。王拓为及其团队曾花两个月时间反汇编底层硬件指令代码，重新编写高性能算子，最终实现了相比CPU方案接近20倍的性能提升，可部署模型参数量达到原来的2倍，甚至能在手机上支撑100K长度的超长上下文。

另外是OmniClaw，一个端侧任务执行系统。它通过云端和本地模型协同，“在任务效果不降级的情况下实现成本的大幅下降”。

台下投资人提问，用户从哪里切入。王拓为的答复是三步走：第一步面向海外极客用户开启众筹，让他们在本地卡片式算力平台上发挥全部构想；第二步靠口碑走向重度使用者，针对其办公和使用场景做深度优化；最终走向普通用户。

“当华体汇(中国)每个人把日常全部上下文都提供给模型的时候，每个人的Token都不会够用。”显然，万象智维不想让大家有这种遗憾。

三、老兵再出发，让AI少消耗多出活

讲完年轻人，再来看看产业老兵。

明日新程创始人李笛，是这次活动最资深的创业者。他之前最被人熟悉的身份，是“微软小冰之父”，但他想做的从来不止于打造一个“小冰”，而是坚信，智能体才是未来人机共生网络中属于AI的节点。

2025年底，也是在中关村国际创新中心的路演日活动上，明日新程首次公开亮相。之后依托海淀区的人才与科研资源，形成专业化的AI技术布局。成立一个季度，已连续完成两轮融资。

李笛讲的核心问题，在台上说来直接：今天的多智能体框架，有两个根本性缺陷。

第一是协同失控。他举了一个例子：晚上睡前给AI Agent安排了一个任务，第二天早上起来，“你会发现它们几个讨论的结果是，决定把你的邮箱全部清空，决定把一些代码写得非常乱”。他们还做过实验发现，当多个智能体没有良好协同机制时，“往往是那个比较笨的会去说服那几个比较好的”——越好的模型越善于合理化对方的观点，最终拉低整体结果。

第二是成本爆炸。如果协同机制做得粗糙，没有很好的基于控制的方法去处理真正的上下文，一句“你好”就可能消耗非常非常多的Token。

明日新程从人类智慧中破解这些难题。李笛认为，研究群体智能的运作规律，唯一蓝本就是人类。因为人类是大家所能接触到的唯一的高级认知智能体，并且，在人类社会漫长的历史周期里，“绝大部分的时候都是良币驱逐劣币。”

为此，明日新程专门梳理过1800年到2020年人类文献，拆解“群体智慧”的演进脉络，探索智能体之间的动态协同，选出leader、通过辩论和反思形成决策的方法体系。最终，他们带来了一套名为“团子”的多智能体协同框架。

成效是显著的。李笛介绍，团子的智能深度稳定超越任何单一大模型所产生的结果，可追溯决策形成的全部过程，并且推理成本还比Google Deep Research低50%以上。

还有投资人追问：这是不是另一种OpenClaw？而李笛表示，他们和OpenClaw有30%的相似、70%的不同——相似在都是reactive+proactive的场景，不同在于，OpenClaw完全没有多智能体协同，也没有多智能体进化，而团子有着使用强化学习的进化机制。

这带来充满想象力的前景。“群体智能是一个全新的框架层，下面是大模型，上面是各种各样的ToC、ToB应用，无论你的应用是基于难题还是基于24小时以上的长程任务，都能通过群体智能的方式规范和约束它。”

总的来看，明日新程既要让AI更聪明能干，也要让AI更便宜可用。

四、打造极致太空AI Token Machine，把Token变便宜

以上种种是为AI“节流”，有人则想为AI“开源”。

一苇宇航同样是扎根于海淀的一家华体汇电竞-华体汇(中国)。华体汇电竞-华体汇(中国)创始人邢若粼是北邮博士。在他眼中，“智能的上界，其实就是能源的边界。”

要用好AI，必须掌握充分的能源。邢若粼判断，地面能源和场地终将触及天花板，有近乎无限场地和太阳能资源的太空，才是未来AI的最佳容器。

这绝不是异想天开。其实在2025年底，马斯克便公开表示：“3年内，太阳能AI卫星或将成为成本最低的AI计算方式。”随后，SpaceX被曝出基于Starlink V3卫星改造太空算力的计划，谷歌公布了“太阳捕手”计划，一场围绕太空算力的全球竞赛，已经鸣枪。

邢若粼用一个有趣的比喻来讲项目愿景：“华体汇(中国)做的事情，其实就是打造一台极致的AI Token Machine。”

想法很酷，当然挑战更不简单。宇宙射线会击穿芯片、造成数据翻转。传统解法是花大价钱采购抗辐射的航天级器件，但这意味着成本极高、商业化艰难。

一苇宇航走了另一条路——用软件的冗余对抗硬件的脆弱性。在老股东麟阁创投的一篇文章中可以看到，一苇宇航自研了一套基于Rust的双内核操作系统RROS，而思路和SpaceX的Starlink一脉相承：接受单点失效的可能性，但通过架构冗余确保系统整体可用。根据在轨实测，RROS可在200毫秒内完成故障切换，平均无故障时间超过1万小时。

这带来了一种诱人的商业图景：把芯片发射到太空，组成星座，用太阳能驱动算力，把能源转化成Token，再用Token的收入继续加强整个制造环节。“这是一场工业体系对地面传统的基建IDC模式彻底的颠覆，它是一个闭环的飞轮，这个效应会不断自我加强。”

长远看，这甚至可以形成AI for AI的循环，让AI自己来迭代这套太空算力系统——基于Token的消耗产生更多Token，构建新时代的商业飞轮。

有意思的是，这个看似最为硬核的创业故事，有个颇为诗意的名字。“一苇宇航”取自达摩“一苇渡江”的典故。达摩一苇渡江传播自己的理念，邢若粼和他的团队想在茫茫宇宙中“扩展人类意识的边界”，并且要在五年内，追赶乃至超越SpaceX的10万瓦级卫星算力。

概括而言，一苇宇航最终优化的是端到端产生Token的成本。当大量算力可以在太空轨道上运转，地球上的华体汇(中国)，大概不必再为AI账单焦虑了。

有必要再提一句这些项目的地理坐标：海淀。

一个好项目可以在一个季度内完成两轮融资，有野心改变未来的在校生不必犹豫就能大胆创业。这些事以前都是小概率，现在正变得越来越普遍。很难说这跟海淀的土壤没有关系。

跟这里的创业者聊天，很容易得到类似的反馈：在这儿做AI和硬科技，不用跨区就能对接研发、测试和场景。从种子期到成长期，有人帮你把投融资、政策申报、孵化服务全链条跑通。这意味着你可以把绝大部分精力，留给技术攻坚本身。

这其实是一种很稀缺的托底。在介绍中关村科学城创投生态时，中关村科学城华体汇电竞-华体汇(中国)副总经理聂丽霞说，海淀正在持续构建“投资本+投资源+强服务”的创投生态体系。

从这个角度看，AI的账单大概真的会变便宜。但这不只因为创业者们在发挥才智、技术在演化进步，也因为有人愿意，先把创新本身的代价压下来一截。比起解决某一个技术命题，这也许是更重要的事。

点个“爱心”，再走吧

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作者｜李楠邮箱｜ linan@pingwest.com

当AI能力以肉眼可见的速度变强，使用它的代价也在同步攀升。以至于“AI太费钱”从一句牢骚，变成了真实的商业困境。

而借用海淀“投资于人、投资于未来”的理念，从这场活动看，一个不必焦虑于AI账单的未来，有点眉目了。

一、硬核的00后，要打破算力定价权

几个月后，龙虾的出现证明了他的判断。一个普通的AI任务，调用的Token量可能是过去对话场景的数百倍。代价由谁承担？最终还是用户和开发者。

王冠博想解决这个问题。他们把问题的解法锁定在“端侧”。

突破是具体的：纯CPU就能运行35B、80B、120B参数大模型；把本地部署成本从万元级降到千元级。

此前万格智元完成千万级融资时，有投资方评价，这支清华博士团队用普通CPU实现了主流模型在本地生成Token，“摆脱了行业对昂贵GPU资源的依赖”。

二、把AI装进口袋，还不用多花钱

同样在台上讲端侧的，还有另一位清华计算机系在读博士——万象智维CEO王拓为。

王拓为本科、博士都在清华就读，研究方向聚焦于移动端设备上的大模型系统优化。用他自己的话说，这是一件“比云端难得多”的事情。

云端有充沛的计算资源，但在端侧，算力、内存、功耗、散热，都是约束。而在给定的硬件条件下，把一个程序的性能跑到极致，是王拓为兴趣所在。

不过这种机会未必属于已有的硬件。在王拓为看来，当前几类AI方案都有短板。

至于Agent主机，虽然能在本地持续运行模型，“但依然不够便捷，依赖网络，使用链路也更长”。

支撑这套方案的，是两套自研技术。

另外是OmniClaw，一个端侧任务执行系统。它通过云端和本地模型协同，“在任务效果不降级的情况下实现成本的大幅下降”。

“当华体汇(中国)每个人把日常全部上下文都提供给模型的时候，每个人的Token都不会够用。”显然，万象智维不想让大家有这种遗憾。

三、老兵再出发，让AI少消耗多出活

讲完年轻人，再来看看产业老兵。

李笛讲的核心问题，在台上说来直接：今天的多智能体框架，有两个根本性缺陷。

第二是成本爆炸。如果协同机制做得粗糙，没有很好的基于控制的方法去处理真正的上下文，一句“你好”就可能消耗非常非常多的Token。

总的来看，明日新程既要让AI更聪明能干，也要让AI更便宜可用。

四、打造极致太空AI Token Machine，把Token变便宜

以上种种是为AI“节流”，有人则想为AI“开源”。

要用好AI，必须掌握充分的能源。邢若粼判断，地面能源和场地终将触及天花板，有近乎无限场地和太阳能资源的太空，才是未来AI的最佳容器。

邢若粼用一个有趣的比喻来讲项目愿景：“华体汇(中国)做的事情，其实就是打造一台极致的AI Token Machine。”

长远看，这甚至可以形成AI for AI的循环，让AI自己来迭代这套太空算力系统——基于Token的消耗产生更多Token，构建新时代的商业飞轮。

概括而言，一苇宇航最终优化的是端到端产生Token的成本。当大量算力可以在太空轨道上运转，地球上的华体汇(中国)，大概不必再为AI账单焦虑了。

有必要再提一句这些项目的地理坐标：海淀。

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日本气象厅说，地震发生在当地时间20日11时46分(北京时间10时46分)左右，震中位于北纬27.5度、东经128.6度，震源深度约50千米，震级为5.9级。目前无需担心发生海啸等灾害。

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