当前，人工智能正处于从“技术狂热”迈向“价值落地”的关键阶段。尽管通用大模型展现出强大能力，却依然受限于高昂的推理成本、对云端的强依赖以及数据安全与隐私合规的挑战。尤其是在企业级场景中，如何实现AI的高效、安全、低成本部署，已成为行业共同探索的课题。在此背景下，端侧模型凭借其本地化、个性化、低延迟、高隐私保护等特点，正逐渐成为AI落地的新突破口。
近日，深入端侧模型赛道的重庆小易智联智能技术有限公司（下称“小易智联”）宣布完成数千万元A轮融资。该公司表示，本轮融资由智新赋能产业基金、脑域技术等机构领投，资金将投向核心技术迭代、全国市场版图扩张及行业Know-how的深度沉淀。
技术路径：自研端侧模型降低部署门槛
公开资料显示，与依赖云端算力、数据回流风险较高的通用大模型不同，小易智联聚焦于“端侧紧凑大模型+主动预测AI+AI Agent”领域，推出面向企业场景的“企业智脑”解决方案。该公司技术团队核心成员多来自华为、谷歌、联通等企业，由前谷歌科学家张普领衔研发。
其自主研发的XYZ模型被视为国内首个全自研、全正向、全国产化的端侧AI样本：体积不足10MB，可在树莓派等边缘设备运行，推理延迟低于30毫秒。根据公司披露的数据，该模型在小参数量下可实现百倍级推理加速，仅需8GB显存即可处理百万级长序列，帮助企业将相关硬件成本降低超过九成。此外，模型采用类记忆机制——能像人类一样留存过往任务经验、减少重复学习，在多任务持续学习后的遗忘率低于2.3%。
产品方向：从“聊天”到“干事”，聚焦企业流程数字化
“基于XYZ模型，小易智联并未将技术停留在研发阶段，而是将其封装为标准化的AI代理产品，定位为‘AI数字员工’，深入具体业务流程，加速企业智能化升级。”公司相关负责人强调，其产品并非通用聊天机器人，而是能嵌入招聘、法务、财务等环节，执行重复性任务或辅助决策的专用代理。例如，“招小易”可自动处理简历筛选与面试评估；“法小易”支持合同条款审核与风险标识；“钞小易”则协助实现全流程财务数字化。
据透露，某生鲜零售企业在部署相关系统后，损耗率降低约32%，采购成本下降15%，促销资源利用率提升60%。2024年，小易智联营收超过2800万元，2025年前11个月已突破6500万元。
行业洞察：自主可控与商业化并重
“当前，AI投资逐渐从技术概念转向商业价值验证。”分析人士指出，端侧模型因其低延迟、高隐私保护和较低部署成本，在金融、零售、制造等对数据安全要求较高的行业中展现出应用潜力。尤其在全栈国产化成为关注重点的背景下，相关技术路线具备战略意义。
2025年9月，美国AI公司Anthropic突然中断对中国企业Claude模型的API服务，引发行业对技术依赖风险的警惕。巧合的是，小易智联同期正式发布XYZ模型，既填补了相关国产技术空白，也凸显了本土化技术布局的必要性与紧迫性。
政策层面亦释放支持信号。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出到2030年智能终端与智能体普及率超过90%，推动人工智能全面融入经济社会发展。据头豹研究院预测，中国AI代理市场规模在2028年有望达到8600亿元，2024–2028年复合年增长率预计为87.1%。
未来布局：构建生态，助力企业数智化升级
“完成本轮融资后，小易智联计划在杭州设立人工智能研究院，打造集展示、孵化与产业协同于一体的生态平台。目前，公司业务已覆盖金融、零售、物流、文旅等十二个行业，与超过60家头部企业达成合作。”小易智联相关负责人透露。
在AI技术竞争日趋深入的背景下，小易智联选择的是一条有别于追求参数规模，而是注重实际业务嵌入与自主可控的端侧模型路径。这一实践，为中国AI企业在保证安全与效率的前提下推进技术落地，助力更多企业数智化升级，提供了一个可观察的实践样本。
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