众筹300万美元的Agent盒子，想彻底解决你的算力焦虑

来源：市场资讯

（来源：36氪）

作者 | 张子怡

编辑 | 袁斯来

AI硬件赛道，似乎一夜之间跨入新世界。

上一个月，投资人还在打听硬件大厂高P创始人，这一个月，他们已经开始寻觅“下一个Mac mini”。

狂欢的起点，来自开源智能体框架OpenClaw（圈子里称为：龙虾）。从抢购大内存的Mac mini到各类软硬大厂的联名主机，FOMO恐惧症席卷着所有人。承载AI的硬件，如今成了不可错失的入口。

此前更多在极客圈子里风行的Agent Box忽然被推到前台。简单说，Agent Box就是⼀台面向个人用户的AI专用设备，其存在的唯⼀目的是在本地运行大模型和自主代理。

市面上已经有数家推出Agent Box的公司，包括Pamir、Violoop、Tiiny等等。Pamir估值超过2500万美元，而Tiiny AI推出的首款产品Tiiny AI Pocket Lab，在Kickstarter上众筹金额已达280万美金。有行业人士预计其最终众筹金额可能会超400万美金。

Tiiny AI Pocket Lab重量约300克，尺寸约一部手机大小，早鸟众筹价为1399美元，支持一键部署大模型（最高支持120B）不依赖云端、服务器或高端GPU，也不产生额外的Token消耗费用。

Tiiny AI无疑踩中风口，毕竟用户只需要花单次硬件的钱，便能无限量地使用“龙虾”。

不过，Tiiny AI副总裁兼商业化负责人Eco Lee在采访中曾反复强调：Tiiny AI Pocket Lab不是专门为Open claw设计，它是为个人设计的AI基础设施设备。

这听起来很迷人，甚至有些难以置信。人们必须展开新的想象，agent原生意味着什么，要实现什么？当制约我们使用AI的只剩下高昂的Token费用，我们又如何冲破这一限制？

Tiiny AI尝试给出一个答案。

01 何谓Agent Box

在理解Tiiny AI之前，需要厘清一个新的产品概念——到底什么是Agent Box（智能体盒子）？

在过去一年里，为了在本地运行开源大模型，人们们尝试过各种方案：有人用淘汰的旧电脑，有人抢购顶配的Mac mini。

这笔硬投入相当高昂。倘若用户想在本地端运行超过120B的大模型，购买PC电脑要凑近80GB的显存，整机成本超过5万元；即便选择苹果的Mac Studio（选配96GB统一内存版），也要花费超过2万元。

“你是否愿意买台电脑，只用来跑大模型？现在很多几万元的AI电脑，一旦启动本地大模型的时候，内存与算力就被过度占用，你甚至连一个网页都打不开。更别提打游戏或者看视频。”Eco说到。

除了设备本身开销之外，随着Token价格水涨船高，高昂的持续使用成本，也让“本地化部署”成为行业刚需。

因此，在Tiiny AI的产品构想里，其产品必须是台专门的AI设备，能够支持本地大模型和智能体7×24小时后台运行。其设计逻辑并非替代用户的个人电脑，而是作为外接独立设备，供手机、PC、平板或机器人等终端设备接入调用。系统默认将用户数据、凭证和工作流保存在本地，敏感操作无需上传云端，除非明确要求调用更强的云端模型。

在软件生态方面，设备将内置Agent Store，目前已适配OpenAI OSS、Qwen、GLM 等50余款开源大模型，以及 OpenClaw、n8n 等超百款智能体开发工具。

为构建丰富的端侧生态，Tiiny AI计划于今年7月推出模型格式转换工具，除了Tiiny官方支持的SOTA开源模型外，用户也可自行从Hugging Face等开源社区下载、转换并导入其他开源模型和用户自己的微调模型，并能上传分享给其他Tiiny用户。

“我经常给用户打个比方，云端的大模型就像瓶装矿泉水，好喝也要喝，但普通用户有大量高频、重复、贴近个人习惯、又不需要顶级智力的AI需求，就像用矿泉水洗手洗澡就太奢侈了。Tiiny的存在就像属于用户的‘AI水龙头’，你可以随意使用、token边际成本为0。”Eco告诉硬氪。

在Eco看来，云端大模型专注处理高智力、高精度、关键性任务，本地大模型则聚焦日常高频、个性化、带用户长期记忆的持续交互场景——这种“端云协同”模式，正是Tiiny AI，也是Agent Box最核心的价值所在。

在期待、掌声与纷至沓来的投资人邀约中，Tiiny AI难免要面对质疑。它必须回答的第一个问题，就是以并不昂贵的售价，如何实现前沿的产品理念，以及120B的参数模型？

02 是玩具还是工具

在海外reddit论坛上，对Tiiny AI Pocket Lab的评价两极分化。有人说这只会是玩具，甚至有人通过宣传照逆向工程了Tiiny AI的产品，认为其所宣称的功能很难真正实现。

他们质疑的点在于，Tiiny AI并未公布其所用的SoC（系统芯片）品牌，也没有使用高端的GPU，却能在本地运行120B的大模型。

这令人觉得不可思议。

“我们是一家AI Infra公司，核心是通过系统性底层优化，把有限硬件的每一分算力与资源，全部聚焦于LLM推理与Agent运行，这与其他做硬件的思路有本质不同。”Eco表示。

Tiiny AI Pocket Lab里使用的芯片是一颗SoC外加一颗dNPU，并通过Tiiny AI最核心的技术PowerInfer来实现媲美Nvidia、AMD等高端GPU芯片的本地模型推理能力。

PowerInfer是用于端侧的异构算力推理加速技术，Tiiny AI团队通过大量的数据测算和语料训练发现，大模型推理过程中，参数激活模式分为两类：“热激活参数”（每次与模型交互都会调用的核心参数，约占20%）和“冷激活参数”（仅在用户问到医学、法律等特定领域问题时激活，约占80%）。这种冷热激活的特性，恰好适合在端侧异构算力架构下优化分配。团队开源过PowerInfer的示例：用单个NVIDIA RTX 4090 GPU，运行参数量175B的大模型，速度能达到传统方案的11倍。

这些都属于AI Infra层面的技术积累。从芯片层到Agent调度层，再到模型训练层，都需要深厚的knowhow支撑。

在具体的落地场景中，Tiinny AI团队从Kickstarter的留言区中发现，其用户主要是使用如OpenClaw一类开源应用的普通用户、对数据隐私有刚需的专业人士和AI极客。即使在断网的离线环境下，该设备依然可以运行多步推理、Agent工作流、内容生成以及针对敏感数据的安全计算。“傻瓜式”的开箱即用、0token费的24/7 Agent和完全的自主控制权是这些人选择Tiiny的核心理由。

并且，该设备在系统内引入了长期记忆功能。用户的交互偏好、历史文件与对话记录，均能通过加密形式直接存储在本地硬件中。

“隐私是Agent Box的加分项，但核心在于本地模型的部署，它能够结合你的长期记忆主动做事情，这件事最重要。”Eco告诉硬氪。

Tiiny AI的产品预计在2026年8月交付。需要注意，Tiiny是AI Agent出身的团队，其最终产品呈现仍然是硬件。他们有合作供应商，但也需要应对量产中的突发情况。

硬件生产有太多需要趟过的河流，考验团队的并非融资，而是真正兑现诱人的承诺：在一个300克的盒子上，实现本地算力自由、不受Token价格束缚、完全私密。