半年融三轮，一个月拿下千万级订单｜CEO说要做“Token界WiFi”，还要把视频成本打到地板上

最贵的模型，不该承包最简单的工作。

当云端模型厂走在“斩杀线”边缘，端侧公司，正在悄悄摘下低垂的果实。

万格智元是其中一家。这是一家由清华、北大、中科院等00后学生创办的算力基础设施公司。过去一年，AI 经历了几波热潮，万格团队始终在打磨一套“端侧底层”：不造芯片、不做模型，只做模型和硬件之间的推理系统——让算力摆脱GPU，让小内存装下大模型。

这家公司势头很猛。一个月拿下头部大客户千万级订单，三个月完成交付和回款，客户覆盖头部PC和NAS厂商；半年时间，迅速完成三轮累计近亿元融资，最新一轮融资零一创投、CCV、松禾资本与上市公司彩讯科技参与，老股东五源资本、峰瑞资本继续追加投资，公司成立一年即实现盈利。

万格智元CEO王冠博

现在，他们杀入C端市场，推出两款AI产品：Token WiFi 和视频生成工作站Vilot。

“Token WiFi ”号称要做“Token界的WiFi”，打消用户的Token焦虑，把Token从“按量计费的流量”变成“像WiFi一样的本地供给”。

视频生成工作站 Vilot，直接把视频生成成本击穿：“Minimax H3模型下，10秒视频生成的成本，估算只要不到两毛钱”，万格智元CEO王冠博的原话是，“不拿缩水模型凑数。目标是把这类设备的门槛从十万元级拉到千元级”。

一家toB公司，为何要在此刻杀入C端？“Token界的WiFi”硬件最快什么时候推出、怎么定价？视频生成工作站Vilot，真能解决视频生成的抽卡弊病吗？要把视频生成成本打到地板，万格的“杀手锏”是什么？带着这些问题，我们和万格CEO王冠博聊了聊。

下面是十字路口与万格智元CEO王冠博的完整对话实录。

快问快答

🚥 十字路口

先用几个快问快答让大家快速认识你，请问你的年龄？

👦🏻 王冠博

00年，26岁

🚥 十字路口

毕业院校？

👦🏻 王冠博

清华大学计算机系

🚥 十字路口

一句话介绍现在的公司和产品？

👦🏻 王冠博

万格智元成立于2025年9月。

我们希望去定义下一代Token网络，让 generate token 和 reasoning token 实现自由生产，最终实现全民算力普惠。

我们要把昂贵的云端Agent和视频生成，做成个人能负担的产品。

目前我们的产品有“端侧Token工厂Token WiFi ”和“视频短剧生产站Vilot”。

🚥 十字路口

融资情况？

👦🏻 王冠博

半年时间融了三轮，累计融资额近亿元。

🚥 十字路口

收入和利润？

👦🏻 王冠博

目前订单在千万元量级。

🚥 十字路口

团队规模？

👦🏻 王冠博

40-50人。

🚥 十字路口

创业前在做什么？

👦🏻 王冠博

我一直做端侧系统方面的research，之前在Kimi、阿里、微软等公司做infra。

做“Token界的WiFi”

🚥 十字路口

你们提出“Token界的WiFi”，可以怎么理解？用户为什么需要这样一个Token WiFi ？

👦🏻 王冠博

“Token界的WiFi”是一个类比。

WiFi改变了人们使用网络的方式：从时刻关注流量和费用，转向更自由、更持续的连接。我们希望Token的使用也能发生类似变化。

从物理层面看，WiFi打通了网络连接用户的“最后一公里”；从经济层面看，WiFi则改变了人们对网络使用成本的感知。它满足了大家无限量且免费使用互联网的需求。

现在的Token仍然是“按量计费”，相当于还处在移动互联网的3G时代。我们希望打造“Token界的WiFi”，满足大家“无限量且免费”使用Token的需求。

以前流量贵的时候，人上网是算着用的，看视频要挑清晰度；连上 WiFi 之后，才敢随便刷、随便下、随便试新东西。今天用 AI 也一样，很多人会盯着额度，多跑几轮 Agent、多试几个版本，心里就开始打算盘。

云端那笔钱的性质是租金：用户付的不只是电费和芯片费，还有机房、运维和中间商的差价。WiFi 不一样，你自己买了一台设备，一次性成本出去了，归属权在你，所以可以一直用。

很多新应用也不是被设计出来的，而是大家用得起之后，一点点试出来的。

便宜的意义不只是省下原来那张账单，它真正改变的是“敢不敢试”。

我们希望让用户从租用智能，走向拥有智能。

🚥 十字路口

简单介绍一下你们这款AI产品“Token界的WiFi”。它能给用户带来的最直观收益是什么？

👦🏻 王冠博

我们一直认为，Token就是新一代的网络基建，未来流量和Token是一体化的。

我们产品叫 TokenWiFi，它的形态是一台常驻设备：模型跑在设备上，电脑、手机和兼容的应用可以直接连过来用。

我们希望改变现在使用AI的范式，未来连上网之后，所有 AI 应用都能跑，就如同现在的APP一样。

我们的设计不改变用户已有的工具——你原来用什么写东西、做什么任务，还用它，我们只在下面把模型运行和成本接住。

对个人来说，最直观的收益有两条：

一部分日常任务不再按次扣云端额度，可以本地无限量，改变过去token计费模式；

二是数据存在本地，不会上云，安全隐私与边界更清楚。

它会是一个超出很多人想象的价格。目前，发货正在准备中。

🚥 十字路口

技术上，你们有什么“杀手锏”？性能最强能飙到什么程度？

👦🏻 王冠博

万格智元的核心优势，不仅在于降低硬件成本，更在于通过底层技术创新，重新定义端侧 AI 的算力效率。

传统 AI 推理高度依赖 GPU，算力成本高、硬件资源消耗大，同时对 DRAM 内存容量也有较强依赖。万格智元通过两项核心技术突破解决了这两个问题：

第一，去 GPU 化的端侧推理架构： 通过自研算力调度与推理技术，让普通低成本 SoC 芯片也能释放接近高端 GPU 的推理能力，实现以低成本硬件获得类似 GPU 集群的算力服务。

第二，多级存储协同技术： 摆脱对大容量 DRAM 的依赖，通过多级存储协同，让小内存设备也能承载更大规模的模型，缓解端侧 AI 的内存瓶颈。

以目前的测试数据为例，万格智元在一款几十TOPS 约 300多美元的芯片上，跑35B模型，实现了 Prefill 速度约 3,000 tokens/s、Decode 速度约50-70 tokens/s，在目标推理任务上达到约 3,500 美元 NVIDIA RTX 消费级 GPU 的性能水平，相当于用几百美金芯片干出来了3500美金GPU效果。

这意味着，在性能相近的情况下，硬件采购成本可以降低约 88.6%，实现约 8.75 倍的硬件成本优势。

从长期来看，万格智元判断，未来行业真正需要的，不是更贵的 GPU 和更大的内存，而是能够通过软件与系统架构创新，实现算力和存储资源高效扩展的基础设施。

万格智元正是围绕这一方向，构建面向 AI Scaling 时代的新型端侧算力基础设施。

🚥 十字路口

AI终端正在爆发期。万格真正想做的是什么？

👦🏻 王冠博

万格智元想做的事情，是重新定义 AI 时代 Token 的生产和供给方式，让用户身边的电脑、手机等终端都成为 AI 的生产端，构建低成本、分布式的推理网络。

当前，AI产业面临的核心瓶颈是算力和内存：云端推理高度依赖昂贵的 GPU，端侧 AI 又受限于算力和内存，导致 Token 生产成本高、普及门槛高。

万格通过两项“核心技术突破”解决这一问题：一是去 GPU 化，让普通 SoC 芯片通过多设备算力协同，实现接近 GPU 集群的推理服务能力；二是去大内存化，通过多级存储协同，让小内存设备也能运行大模型，降低对 DRAM 的依赖。

我们认为，未来端侧将进入 SoC 时代，AI 也将进入大规模 Scaling 时代。

万格希望通过连接和释放海量分散的终端算力与存储资源，以更低成本、更高效率生产 Token，让 AI 能力像 WiFi 一样触手可及。

🚥 十字路口

为什么命名“万格智元”？

👦🏻 王冠博

万格智元是公司名，名字取自“万物格致，启迪开元”。

“格致”就是格物致知，追求事物的本质：模型在芯片上到底怎么算，数据存在哪，时间花在了哪里。

“智元”也有来历。当时我们很喜欢用“智元”来理解 Token：它承载的是智能，不只是文字里的一个片段，这个意思就留在了公司名字里。

我们一直认为，用户记产品就好。技术的价值，就是让用户以尽可能低的门槛获得所需的能力。

我们目前打造的“Token WiFi ”和“视频生成工作站Vilot”，一个服务日常AI Agent使用，一个服务视频创作。

两款产品虽然应用场景不同，但底层依托的都是我们长期打磨的推理系统。

不拿缩水模型凑数，Vilot要把视频成本击穿

🚥 十字路口

介绍一下你们的视频生成工作站——Vilot？

👦🏻 王冠博

Vilot是一款面向短剧、漫剧及其他高频视频创作场景的本地视频生成工作站。

Minimax H3 模型下 Vilot 视频生成（15s）

简单来说，它是一台放在创作者身边的视频生成设备，让创作者能够以更低的成本持续生成视频，拥有更大的创作自由度。

我们的目标，是把这类设备的使用门槛从过去的十万元级降低到千元级。

和TokenWiFi一样，Vilot背后的逻辑，也是让用户能够以更低的成本持续生产Token。不同的是，我们将这种能力从语言模型进一步延伸到多模态，让视频创作者也能享受到本地推理带来的成本优势。

视频生成有一个很突出的特点，就是需要不断试错。同一个镜头可能要生成十几个版本，再筛选、剪辑、修改。按次付费的模式会使创作者对每一次尝试都更加谨慎，甚至提前放弃一些创意。

这是非常消耗心力的。我们常说，便宜和免费，是完全两件事。

端侧本地部署改变的就是这个环节。我们要做的是，从按量计费，走向一个纯粹的买断的生产力工具。

现在，用户基于我们的本地推理技术，单张 RTX 4090及以下，就能跑完整的Minimax H3视频生成模型。

🚥 十字路口

对一个视频创作者来说，Vilot 能帮他实现怎样的效果提升？

👦🏻 王冠博

最典型的用法是：睡前排任务，醒来挑片子。

因为做这个赛道，我们也调研了很多在 AI 短剧里做得很不错的 KOL，一个现实情况是，AI 视频赛道作为为数不多蓬勃发展的 AI 应用赛道，真正在里面赚到钱的创作者少之又少。简单来说，生成实在太贵了，而且非常抽卡。

现在，有了 Vilot后，创作者白天写脚本、做分镜，晚上把要反复生成的镜头和提示词排进队列，机器跑一夜。第二天早上收几十条新视频，挑能用的进剪辑，不满意的重新排。

剪辑软件、脚本工具都不用换，Vilot 工作站只接手最费钱、也最磨耐心的那一段。

用户的反馈上，有人说有种“种菜收菜”的乐趣。按高频创作者原来的用量算，一天能省下五六百块；有用户跟我们说，“一个月回本，之后都是净赚”。这是生成量大的创作者的账，量小的创作者回本慢一些。

更大的改变在创作方式上。

以前每生成一次都在花钱，创作者会不自觉地将就；现在一个镜头可以出十版，同一个点子可以试三种运镜。

Minimax H3 模型下 Vilot 视频生成（13s）

🚥 十字路口

Vilot 是怎么把视频生成的成本击穿的？

👦🏻 王冠博

我们没有拿缩水的模型凑数，而是优化完整模型运行时的计算、存储和硬件调度，让它在更经济的设备上获得可用的性能。

以我们内部采用的测试口径为例。过去运行某类完整视频模型，可能需要四张A100显卡，或者调用云端模型，生成10秒视频的估算成本约为5元；经过适配后，在单张RTX 4090上完成相应任务，10秒视频估算成本可以降至约两毛。

底层原理具有一定共通性：无论语言模型还是视频生成模型，都涉及算子执行、内存调度和芯片适配。

我们长期投入的是模型与硬件之间这一层，因此新模型出现后，可以在已有系统上做针对性适配，而不必每次都从头建立一套运行体系。

🚥 十字路口

内测阶段，Vilot 的反馈怎么样？

👦🏻 王冠博

内测反馈非常好，有不少人追着问什么时候能买。我们最近开始启动推广。

视频工作站Vilot 的典型用户有两类：

一类是做短剧生成 pipeline 的团队。自己搭流程、调云端 API，看到本地效果后，第一反应是想把生成这一段交给我们，工作站或者更有性价比的 API 都行；

另一类是个人创作者、AI 博主和小工作室，每天生成量大，对单次成本最敏感。

需求是真实存在的。我们了解到，同类的漫剧工作站一体机一个月已经卖出去几千台，同样的生成效果，我们需要的算力要少得多，成本大幅降低，生成速度提升数倍。

斩杀线是“地狱”，也可以是低垂的果实

🚥 十字路口

你们什么时候开始bet端侧？当时行业的热度是什么？

👦🏻 王冠博

是在2025 年初，比公司注册还早大半年。

那时候端侧一点都不热。很多人认为，云端模型的能力都还没有充分释放，端侧还想替云端分担负载，听起来有些不切实际。说到端侧，大家想到的多是“隐私”“小模型”，默认它是笨一点的备选。

我敢下注，是因为我一直在这条线上。

本科那会儿还没有“大模型”这个词，我做的是边缘计算、边缘智能；后来去 Kimi 做 Infra，把模型和系统两头接上，也接触了各家模型和硬件团队，对推理需求怎么往上涨，有很直接的体感。这就是我的确定性信号。

基于这个体感，我们做了两个预判：

第一，“Token越便宜，Token就越贵”，也就是杰文斯悖论。今年是龙虾、agent 引爆token，下一个可能是 multiagent、personal agent、AI App 等等，云端算力迟早不够用；

第二，Token 一旦爆炸，最先爆的一定是内存。

顺着推下去：端侧要接住 Agent，就得跑大模型，因为 Agent 靠的是泛化能力，小模型给不了；模型变大的速度一定快过硬件产能，光靠堆内存解决不了，只能让多级存储一起参与推理。

这几步在当时都不是共识。

今年“龙虾”这类 Agent 爆火以后，4B、7B 的端侧模型就很少有人提了，27/35B 成了默认的起点。

🚥 十字路口

过去几个月，外界有哪些令你兴奋的事增强了当初的判断？

👦🏻 王冠博

最兴奋的有两件事：Kimi K3 的爆发，以及前段时间我们第一次在本地跑出能直接用的视频。

先说模型。

过去一年，模型能力密度提升得非常快。过去需要数百B参数模型才能完成的任务，如今可能只需要几十B参数规模的模型就能实现。开源生态的发展，也让更多高能力模型不再局限于少数厂商手中。

这背后有一个非常重要的变化：用户真正需要的，并不是参数规模最大、价格最高的模型，而是一个能够把事情办成的模型。

我一直在思考一个问题：一个模型究竟需要达到什么能力水平，才能真正成为普通用户愿意持续使用的生产力工具？

只要越过这条实用性的“斩杀线”，即使端侧模型的能力比云端最前沿模型慢一代，也完全可能满足大量日常任务的需求。到了这个阶段，用户考虑的就不再只是模型有多强，而是它是否足够便宜、方便、稳定。

所以我常说，“斩杀线”对云端模型厂商可能是挑战，但对端侧而言，却可能是低垂的果实。

视频是另一种兴奋。本地 Agent 还需要教育用户，视频的效果却一眼就看得懂。那是我第一次看到端侧在真实的生产场景里能平替云端，有点 aha moment。

🚥 十字路口

用户体感上，你们这套推理引擎性能如何？

👦🏻 王冠博

用户最直接的感受是，过去需要GPU、大内存才能运行的大模型，现在不需要GPU也能跑得动、响应快，而且不牺牲模型原始精度。

这两组数字可以说明。

第一，我们在约 3-5GB 内存占用下跑 35B 模型，在对应测试里保持了推理速度和模型原始精度。

35B 差不多是端侧干正经活的起点，常规部署光放权重就要十几到几十 GB 内存；压到 3-5GB 左右，一台普通配置的设备也能一边跑模型，一边干别的。

第二，Prefill达到3000 tokens/s。

Prefill 是模型读你给它的材料的阶段，按这个速度，两万 token 的资料七秒左右就能读完、开始回答。很多人只看模型往外蹦字有多快，其实前面这段等待更影响体验。

🚥 十字路口

聊聊你们的团队情况？

👦🏻 王冠博

我们是一支很年轻的团队，00 后为主。但我们做底层的时间，比公司的年龄长得多。

我本科就开始做边缘计算、端侧系统；后来在 Kimi、阿里做 Infra，把模型训练、推理和系统接到一起；中间还做过一段具身方向的创业。前面那段让我懂模型怎么跑，后面那段让我开始理解商业的逻辑。

我们团队的核心能力在模型、系统、算子和芯片适配上，相关积累已经有四五年。

我们很多同事都在所谓的“大机构/大厂”待过，祛魅之后，反而更清楚自己要什么。我在大厂做 Infra，看到的是再大的公司，资源也会先投给共识：更大的集群，更大的模型，能写进下个季度目标的项目。我们 CMO 此前做投资，看到的是另一面：钱跟着热点走，共识形成的巨快。两边看下来，我们的结论几乎一样：大厂擅长把共识做大，却很少愿意为一个非共识押上几年。端侧推理就是这样一个非共识，那就我们自己来押。

后来，有些公司先是跟我们对接业务、深入合作，合作做下来，陆续有人选择跳过来加入，其中不乏行业老炮。我印象最深的，某天半夜三点半，突然在某书上收到了一个私信，来自某大厂的技术骨干，篇幅很长也非常真诚，希望有机会可以一起创业，我刚好也没睡，一聊发现在端侧非常共频，隔天我就飞到他那里，他后来直接裸辞加入了我们。

我们内部有句三字箴言叫“肝、敢、干”：愿意投入，敢下判断，干到底。

我不太喜欢“小天才”那种讲法，很多 PR 稿会先造一个神。人和人的水平当然有差异，但没有大到一个是神、一个不行。我觉得更关键的是，你能不能提前看到一件事，而它又恰好是你擅长的。

00 后学生团队，一个月拿下千万级订单

🚥 十字路口

万格为什么从 To B 转到做 To C ？

👦🏻 王冠博

其实不是转型。C 端从一开始就是目标，B 端是我们选的起点。

我们始终认为，端侧AI最终应该服务于每一个普通用户，让更多人能够以合理的成本获得持续可用的智能能力。

但对于一家初创公司来说，直接进入消费硬件市场并不容易。用户需求是否真实、供应链能否建立、现金流能否支撑持续研发，这些都是必须面对的问题。

B 端业务恰好帮助我们逐步验证了这三个方面。大客户有明确的设备、预算和验收标准，技术行不行很快就知道；合作打开了供应链，更多 ODM 看到了我们，愿意一起做产品；交付、回款，又带来了现金流和背书。

TokenWiFi 这个想法，就是在 B 端交付里冒出来的。

我们发现，很多人买很贵的 AI PC、AI NAS，本质上是为里面那份 AI 能力，付了一整台设备的钱。当时我们就想，能不能把这份能力单独拿出来，让用户已有的设备直接连上。

🚥 十字路口

目前的营收情况是怎样的？

👦🏻 王冠博

公司成立一年即实现盈利。

我们是一支 00 后学生团队，创业初期没有现成的大客户资源，主要依靠技术能力打开市场。

一个月拿下头部大客户的千万级订单，三个月完成交付和回款，此后半年持续获得新订单。

客户覆盖头部 PC 厂商和 NAS 厂商，采购的是从模型部署、推理优化到硬件适配的一整套解决方案。

目前，我们已经与多家上市公司达成战略合作。

🚥 十字路口

你提到，生态比性能更重要。现在万格有哪些生态伙伴？

👦🏻 王冠博

我们一直认为，性能是产品进入市场的基础，生态是推动技术持续落地和规模化发展的关键。

单一性能指标反映的是某一时点、某一场景下的技术表现，而生态体现的是企业能否持续适配不同芯片平台、跟进模型迭代，并真正进入客户的产品体系。

目前，万格智元已经形成了覆盖上下游的生态链条：

上游，与头部芯片厂商建立适配合作，积累跨平台的底层技术能力；中游，持续跟进主流模型迭代，保持对新模型的快速适配能力；下游，与头部 PC、NAS 等硬件厂商深度合作，推动技术进入真实产品和用户场景。

这套生态的价值在于，它不是一次性的技术合作，而是能够伴随客户的硬件迭代、模型升级和应用场景拓展，持续提供推理优化与适配服务。

🚥 十字路口

最新一轮融资什么时候close的？

👦🏻 王冠博

今年我们连续完成了三轮融资，本轮资方有头部基金，也有相关上市公司的产业资本，累计金额近亿元。

投资人来看我们的时候，看到的是一门已经有订单、有回款的生意，不只是一份商业计划书。

产业方里，也有一些先在业务上合作、后来成为股东的伙伴。

对一家要做消费硬件的公司来说，这类资本的价值不只在钱，硬件、供应链、渠道，每一环都需要有人一起扛。融资是加速器，但它替代不了需求验证，也替代不了客户验收。

成立一年以来，我们逐渐感受到，端侧从不温不火，到现在逐渐浮出水面的过程，看到自己的判断在一点一点地变成现实。

慢就是快，道心不能乱

🚥 十字路口

你提到“ AI创业过程中， 越来越感觉到慢就是快”。哪些事是你们选择慢做、反而走得更快的？

👦🏻 王冠博

最典型的一件事：我们没走量化、蒸馏的捷径，花了两年做模型下面那一层。

很多团队的端侧优化做在模型参数上，量化、蒸馏，见效快，但和具体模型强绑定，来一个新模型就得重新量化、重新蒸馏一遍。

我们选了更慢的路，把功夫下在模型架构和芯片算子生态上，很长时间拿不出能炫的东西。

后来就快了。千问 3.6、Kimi K3、DeepSeek V4 出来，我们很快就能支持。今年短剧和视频生成火起来，我们做了一次迁移，发现几乎天然适配，两周就做出了端侧视频生成第一梯队的效果。

外面看到的是两周，看不到的是前面两年。

我有一个很深的感触：创业像修仙，要道心不乱。

做技术需要保持定力，不能因为某个新方向突然火了，就急着推翻过去的积累。

每次出现新技术、新概念，我们都会先问自己：它是真的改变了我们要解决的问题，还是只是换了一种说法？

🚥 十字路口

过去一年里，AI 经历了几波热潮，你们怎么判断什么该坚持、什么该放弃？

👦🏻 王冠博

坚持的是推理系统这条主线，做自己擅长的事情和用户需要的事情。

我们在五道口原点社区，身边具身、Agent、模型的热潮一波接一波，总有人劝我们去做一个更容易讲故事、更容易获得关注的产品。我们没换。

产品上，我们明确不做下一个 Codex 或 WorkBuddy。用户已经把工具用顺了，没必要为了用我们的推理能力，重新搭一遍工作流。我们站在这些工具后面，把复杂性留在产品里，把选择权留给用户。

初创公司的生存之道，藏在用户的身后，不在用户眼前。

长期来看，模型层、基建层大概率会趋同，价值高点在应用，就像今天最赚钱的是字节，不是运营商。衡量 AI 有没有泡沫，就看价值在应用端还是基建端，现阶段讲基建故事的太多了。

我们做底层，目标是让应用长出来。

但值得一提的，热点换了几轮，我们一直在磨自己这套技术；潮水退下去，留下来的真需求，端侧 for Agent、端侧 for 具身、端侧 for RSI，都和我们有千丝万缕的联系，有的已经拿我们当底座。

这也让我越来越觉得，AI创业特别需要“慎独”。

当外部风向不断变化时，你必须清楚自己为什么选择这条路，以及哪些事情值得长期坚持。

文章来自于"十字路口Crossing"，作者 "壹小姐"。