AI智能体基础设施公司「以太之心」完成数千万种子轮融资

　　近日，国内AI智能体全栈技术研发企业——上海以太之心科技有限公司（下称“以太之心”）宣布完成数千万种子轮融资。本轮融资由上海天使会、浦东创投、高信资本共同参与。以太之心是基于高性能计算底层能力、从硬件到Agent全栈协同优化的端侧智能体基础设施厂商，致力于以软硬一体的方式，在本地交付高性能、低成本、数据不出域的AI服务。本次融资，印证了资本对端侧AI Agent规模化落地赛道的看好，也是市场对以太之心“以有限成本交付恰到好处的智能”技术愿景与产品定位的认可。

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　　图1 以太之心｜AI 算力向边端迁移的趋势与关键数据

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　　随着企业智能体从概念验证走向生产落地，行业竞争重心正从“能否接入大模型”转向“能否稳定交付可信业务结果”。以太之心以企业现场真实任务为出发点，在质量、可靠性、时延、成本、隐私合规的多重约束下，统筹模型、软件与硬件，走出一条区别于纯云端调用、传统项目制私有化部署的产品化路径，构建覆盖Agent、Harness、Model、Hardware四层协同优化的软硬一体智能体基础设施，核心产品包括智能体Aeloon与边缘一体机AetherStation。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　以太之心的核心壁垒，在于以任务为单位的四层协同优化能力。区别于行业多数团队只做模型微调、应用层拼装或单层推理加速，以太之心以任务验收要求为约束，联合优化执行编排、模型选择、推理执行与硬件资源，并以芯片中立的方式在端侧交付。团队深厚的高性能计算（HPC）积累，是这套协同优化的底层根基。公司CTO陈政博士斩获2026 ACM SIGHPC中国优秀博士论文奖，获奖成果围绕高性能AI基础设施与大规模图数据压缩处理，攻克大数据处理的算力开销瓶颈，为大模型调度、多智能体协同、分布式算力编排等场景筑牢底层根基，是支撑以太之心实现算力降本增效的核心技术底座。

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　　技术路线：以任务质量为起点，重构智能体全栈成本 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　智能体规模化落地的核心评判标准，不在于模型参数规模或单次对话效果，而在于稳定、精准、安全地闭环完成业务任务。这套能力需要智能体、基础模型、推理引擎、异构硬件、数据调度系统协同支撑。 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

　　当前行业普遍存在各环节分散建设、独立优化的痛点：智能体适配模型、模型追逐通用评测指标、推理引擎单独优化吞吐、硬件按照峰值需求堆叠算力。各模块为极端场景预留冗余，软件、算力、交付运维成本层层叠加。企业往往为覆盖少量长尾任务，承担整套系统过剩算力带来的高额投入。

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　　以太之心采用“任务反向定义系统”的研发思路：先明确任务成功标准、运行边界与质量指标，再匹配恰到好处的智能能力，通过端到端全栈优化，系统性压缩模型调用、推理、算力与交付成本，让每一层技术能力服务于最终业务结果。

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　　基于这套理念，以太之心构建了两级协同的Edge AI Agent Infra：Attune联合优化模型选择与Harness，在任务质量达标的前提下找出总成本最低的组合，并导出结构化的Workflow IR；AetherInfer按Workflow依赖编排节点内的执行资源，通过并行、预加载与动态调度减少等待与浪费。在此之上，Aeloon是面向企业与个人的智能体，以轻量化智能体平台Aeloon Core为核心，把岗位方法沉淀为可复用能力，让团队成员与多个Agent共享上下文、分工协作，已在政务公文、合规审核、病例分析、企业知识库、数据分析等企业场景交付；Tamer负责节点运行管理、动态调度与权限管理。AetherStation是承载上述能力的边缘一体机，提供Standard版与国产信创版，本地部署、开箱交付。

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　　内部同任务对照测试显示：运行 Qwen3.8-27B 模型时，AetherStation Standard 单请求推理速度达 125 tokens/s，是同价位对标设备 NVIDIA DGX Spark（9 tokens/s）的约 13.9 倍；16 路并发时总吞吐达 630 tokens/s，是 DGX Spark（128 tokens/s）的约 4.92 倍；在 Attune 协同下，同一个 27B 本地模型在财务分析、电子表格处理等企业任务上的得分最高提升至原来的 2.4 倍；在覆盖六大领域的 16 项基准测试中，有 14 项追平或超越 Kimi K3、DeepSeek V4 Pro 等万亿参数级大模型，在企业日常任务上提升尤为显著。

　　以100名活跃员工、年约200万次工作流测算，单任务成本仅为主流部署方案的1/10至1/40，让企业本地智能部署从百万级GPU集群降至万元级单机起步。

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　　两款产品既可独立交付，也可组合形成软硬一体化解决方案，把模型能力转化为企业可直接落地的执行能力，实现1+1》2的协同价值。依托AetherStation与Tamer，传统FDE的9步交付链条可压缩至5步，培训与交付周期可少于2天。以太之心的长期目标，是把适配业务需求、经济高效的智能体基础设施做成标准化产品，让高质量智能生产力不再是大型机构的专属资源。

　　团队构成：兼具前沿学术研究与产业工程落地能力 本文来自散户吧WWW.SANHUBA.COM

(小编：财神)