当地时间 3 月 19 日，西班牙 AI 初创企业 Multiverse Computing 正式发力将自研的压缩式 AI 模型推向主流市场，推出首款展示压缩模型能力的 CompactifAI 应用及面向开发者的 API 门户，凭借量子启发的压缩技术，让 AI 模型摆脱对云端算力的依赖，实现本地端侧运行。这一布局恰逢 AI 供应链金融稳定性受挑战的当下，为企业提供了规避外部算力依赖风险的新选择，也让轻量、高效的压缩式 AI 模型成为行业新风口。
当前全球私营企业违约率攀升至 9.2% 的多年新高，AI 供应链的金融不稳定性持续发酵，知名风投机构 Lux Capital 甚至提醒依赖 AI 技术的企业，需以书面形式确认算力供应承诺，口头协议已无法保障业务稳定。而 Multiverse Computing 的压缩式 AI 模型，给出了另一种解题思路 —— 彻底摆脱对外部数据中心、云服务商的依赖，让 AI 模型直接在用户设备上运行，从根源上规避交易对手风险。这家此前相对低调的西班牙企业，也因行业对 AI 效率需求的激增，迎来了发展的关键节点。
此次 Multiverse 推出的核心产品，均基于其自研的 CompactifAI 量子启发压缩技术，该技术已成功对 OpenAI、Meta、DeepSeek、Mistral AI 等头部 AI 实验室的模型完成压缩优化。其中面向终端用户的 CompactifAI 应用，是一款类似 ChatGPT、Mistral Le Chat 的 AI 聊天工具，核心差异在于内置了可本地离线运行的超轻量模型 Gilda。用户使用时，数据无需上传云端，全程在设备内处理，真正实现了端侧 AI 的隐私保护与离线使用，而这也是压缩式 AI 模型的核心优势。
不过该应用目前仍存在设备硬件门槛，需要终端设备具备足够的运行内存和存储空间，不少旧款 iPhone 等设备尚无法满足本地运行需求。针对这一问题，Multiverse 打造了名为 Ash Nazg 的智能路由系统，该名称取材自《指环王》中至尊魔戒的铭文，能自动判断设备状态，当硬件不满足本地运行条件时，自动将请求切换至云端模型处理。但这一切换也会让应用失去本地运行的隐私优势，这也成为 CompactifAI 现阶段尚未实现大规模民用的重要原因，据 Sensor Tower 数据，该应用上月下载量不足 5000 次。
事实上，终端用户并非 Multiverse 此次布局的核心目标，企业级市场才是其发力的关键。此次同步推出的自助式 API 门户，让开发者和企业可直接接入 Multiverse 的压缩式 AI 模型，无需通过 AWS Marketplace 等第三方平台，实现了模型使用的自主可控。Multiverse 首席执行官 Enrique Lizaso 表示，该 API 门户为开发者提供了可直接投入生产环境的压缩模型，同时配备实时使用监控功能，让企业能精准把控模型运行状态与成本。
企业对压缩式 AI 模型的青睐，核心源于其低成本与高适配性的双重优势。相较于传统大语言模型，轻量的压缩模型能大幅降低算力成本，而实时监控功能更让企业的成本管控更具透明度。同时，压缩式 AI 模型的能力边界正不断拓宽，与大模型的差距持续缩小，此前 Mistral 刚推出的 Mistral Small 4 轻量模型，已实现通用聊天、代码编写、智能体任务、逻辑推理的全场景优化，而 Multiverse 的最新成果同样亮眼。
其基于 OpenAI 开源模型 gpt-oss-120b 打造的 HyperNova 60B 2602 压缩模型，不仅体积大幅精简，还实现了比原模型更快的响应速度与更低的使用成本，这一优势在 AI 自主完成复杂多步骤编程的智能体编码工作流中尤为突出。Multiverse 表示，让模型足够轻量以适配移动设备，同时保持实用能力，是压缩式 AI 模型研发的核心挑战，而苹果智能体采用的端云结合模式，也正是行业应对这一挑战的主流思路，其 CompactifAI 应用也支持通过 API 调用 gpt-oss-120b 云端模型，实现端云协同。
除了成本优势，压缩式 AI 模型的本地运行能力，还解锁了更多高价值商业场景。对于金融、医疗等关键领域的从业者而言，本地模型意味着更高的隐私性与业务韧性，数据无需外传也让合规风险大幅降低；而在无人机、卫星等网络连接无法保障的场景中，端侧运行的 AI 模型更成为技术落地的关键，为工业、航天等领域的 AI 应用提供了新可能。
凭借技术优势，Multiverse 已积累了加拿大银行、博世、伊维尔德罗拉等超 100 家全球知名企业客户，商业版图持续扩张。在资本层面，这家企业也备受青睐，继去年完成 2.15 亿美元 B 轮融资后，目前有消息称其正筹备新一轮 5 亿欧元融资，公司估值或将突破 15 亿欧元。随着 Multiverse 等企业的持续发力，压缩式 AI 模型正逐步从技术探索走向商业落地，端侧本地部署的 AI 新范式，也正重塑着整个 AI 行业的发展格局。
