在私营公司违约率升至 9.2% 以上、AI 供应链金融不稳定性扩散的背景下，越来越多依赖外部算力的企业开始重新评估风险。TechCrunch 报道称，风投机构 Lux Capital 甚至建议依赖 AI 计算资源的公司把容量承诺写进书面合同，因为单靠口头约定已经不够稳妥。
与继续依赖外部数据中心和云厂商相比，另一条路径正在获得更多关注：让更小的 AI 模型直接运行在用户自己的设备上。这样既不需要把数据送到远端，也能减少对云资源和第三方算力供应的依赖。正在推动这条路线的公司之一，是来自西班牙的 Multiverse Computing。
这家公司此前在行业中的曝光度不算最高，但随着市场对 AI 效率的关注持续上升，它开始加快产品化步伐。Multiverse 已对来自 OpenAI、Meta、DeepSeek 和 Mistral AI 等机构的模型做压缩处理，并在此基础上同时推出两项新动作：一是展示压缩模型能力的 CompactifAI 应用，二是面向开发者和企业开放的 API 门户，让更多团队可以直接接入这些模型进行开发和部署。
CompactifAI 应用本质上是一款类似 ChatGPT 或 Mistral Le Chat 的聊天工具。用户输入问题后，模型会直接给出回答。区别在于，Multiverse 表示其中集成了名为 Gilda 的小模型，这个模型体量小到可以在本地、离线运行。
这意味着，若终端设备本身具备足够的 RAM 和存储空间，用户数据就可以不离开设备，也不必持续依赖网络连接。不过这一方案并非对所有手机都适用。报道指出，许多较旧的 iPhone 可能无法满足运行条件，此时应用会自动切换回通过 API 调用云端模型。负责在本地和云端之间自动路由的系统被 Multiverse 命名为 Ash Nazg，灵感来自《指环王》中的魔戒铭文。但一旦请求被切到云端，应用最核心的隐私优势也会随之减弱。
从目前表现看，CompactifAI 还没有准备好面向大众市场全面铺开。根据 Sensor Tower 的数据，这款应用在过去一个月的下载量不足 5,000 次。不过，TechCrunch 认为，Multiverse 的主要目标并不是普通消费者，而是企业客户。
公司此次同步上线的自助 API 门户，正是围绕这一目标设计。Multiverse 首席执行官 Enrique Lizaso 表示，这个 CompactifAI API 门户让开发者能够直接访问压缩模型，并在生产环境中以更高透明度和更强控制力来运行它们，而不必再经过 AWS Marketplace 等中间渠道。
实时用量监控是这个 API 的关键功能之一。对企业来说，采用更小模型的原因并不只在于技术新鲜感，更重要的是成本。与大语言模型相比，小模型往往能显著降低算力开销，这也是不少企业认真考虑替代路线的重要原因。
与此同时，小模型的能力边界也在继续扩大。报道提到，Mistral 本周刚刚更新了其小模型家族，发布了 Mistral Small 4，并称其同时针对通用聊天、编码、代理式任务和推理做了优化。该公司还推出了 Forge，用于帮助企业按自身场景定制模型，包括定制更小的模型，并自行权衡能力、成本与延迟之间的取舍。
Multiverse 也在强调，压缩模型与传统大模型之间的差距正在缩小。其最新压缩模型 HyperNova 60B 2602 建立在 OpenAI 的 gpt-oss-120b 之上。公司称，这一版本比原始模型响应更快、成本更低，尤其适合代理式编程等需要 AI 自主完成复杂多步任务的工作流。
如果这类模型能在本地稳定运行，其意义就不只是便宜。对于关键行业的一线人员来说，本地运行且无需连接云端的模型意味着更高的隐私性和韧性；对于企业而言，这也可能打开更多新场景，比如把 AI 嵌入到无人机、卫星等网络连接并不稳定的设备和环境中。
目前，Multiverse 已服务超过 100 家全球客户，包括加拿大银行、Bosch 和 Iberdrola。报道还提到，这家公司去年完成了 2.15 亿美元的 B 轮融资，如今又传出正以超过 15 亿欧元估值寻求新一轮 5 亿欧元融资的消息。随着企业对 AI 成本和部署灵活性的关注继续升温，这家公司是否能借压缩模型路线获得更大市场，值得继续观察。
