算力风险下的新思路：设备端 AI 推理崛起
私人企业违约率正处于多年来的高位，VC 机构 Lux Capital 近期已建议依赖 AI 的公司，务必将计算能力承诺落实为书面协议。在 AI 供应链金融稳定性承压的背景下，"握手协议"已不再可靠。
但还有另一条路——彻底摆脱外部计算基础设施。能够在用户自有设备上直接运行的轻量级 AI 模型，正在变得足够好用，既无数据中心、无云服务商，也无交易对手风险。西班牙初创公司 Multiverse Computing 正瞄准这一方向。
CompactifAI 应用：离线 AI 聊天，数据不出设备
Multiverse Computing 已完成对 OpenAI、Meta、DeepSeek、Mistral AI 等主流 AI 实验室模型的压缩，并推出了一款名为 CompactifAI 的应用，命名源自其量子启发压缩技术 Gilda。
这是一款类 ChatGPT 的 AI 聊天工具，核心差异在于内置的 Gilda 模型体积足够小，可本地离线运行。对用户而言，这意味着数据不离开设备、无需网络连接即可使用 AI。
不过存在一个限制条件：设备需要足够的 RAM 和存储空间。许多老款 iPhone 可能不满足要求，应用会自动切换至云端模型（通过 API 调用）。本地与云端之间的路由由 Multiverse 自研系统 Ash Nazg 自动处理——对托尔金书迷而言，这个名字来自《魔戒》中至尊魔戒的铭文。但一旦切换至云端，主要的隐私优势便随之消失。
这也意味着 CompactifAI 尚未做好大规模推广的准备。Sensor Tower 数据显示，该应用过去一个月下载量不足 5000 次。
API 门户：面向企业的压缩模型接入
真正目标市场是企业。Multiverse 同步推出了自助式 API 门户，让开发者和企业直接调用压缩模型，无需通过 AWS Marketplace 等中间渠道。
API 的一大核心功能是实时用量监控。对企业而言，除了隐私优势，部署轻量级模型的另一大动力是降低计算成本。Mistral 本周也更新了小型模型产品线，发布 Mistral Small 4，声称已针对通用对话、编程、代理任务和推理同时优化，并推出 Forge 系统，允许企业构建自定义模型，自主选择模型规模与性能权衡。
技术进展：与 LLM 的差距正在缩小
Multiverse 最新压缩模型 HyperNova 60B 2602 基于 OpenAI 的开源模型 gpt-oss-120b 构建。公司声称，该模型在响应速度上已超越原版，成本更低，尤其在代理编程场景（AI 自主完成复杂多步骤编程任务）中优势明显。
将模型压缩至可在移动设备运行、同时保持可用性，是一项重大挑战。Apple Intelligence 通过"端侧+云端"组合方案绕过了这一问题。Multiverse 的 CompactifAI 也支持通过 API 调用 gpt-oss-120b，但其核心目标是展示本地模型（如 Gilda 及其后续版本）的价值——隐私保护和抗风险能力。
在无人机、卫星等网络连接不稳定的场景中，能够本地运行、无需云端的 AI 模型具有独特价值。
融资动态：估值超 15 亿欧元
Multiverse Computing 目前已服务超过 100 家全球客户，包括加拿大银行、Bosch 和 Iberdrola。去年公司完成 2.15 亿美元 B 轮融资，最新消息显示其正寻求新一轮 5 亿欧元融资，估值有望超过 15 亿欧元。
欧洲科技创投圈资深记者：Anna Heim
Anna Heim 是美国科技媒体 TechCrunch 的自由撰稿人，自 2021 年起长期报道人工智能、金融科技、保险科技、SaaS 定价模式以及全球风险投资等行业动态。自 2025 年 5 月起，她的报道重心转向欧洲最具关注价值的创业公司故事。
丰富的行业活动经验
Anna Heim 曾以主持人身份参与多场行业大会的对谈与专访，包括 TechCrunch Disrupt、4YFN、South Summit、TNW Conference、VivaTech 等全球知名科技峰会。
多元背景与语言能力
在加入 TechCrunch 之前，Anna Heim 担任 The Next Web 拉丁美洲与媒体板块编辑。她本人也有创业经历，毕业于巴黎政治学院，精通法语、英语、西班牙语及巴西葡萄牙语。
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