非与智能成立3个月融资超千万美元，押注私有化企业智能体

当企业习惯了按量“租用”智能，谁来帮它们真正拥有智能？成立仅三个月的非与智能（Firmior AI），试图用一套贯通算力底座、推理操作系统与企业智能体的全栈私有化平台作答。

企业智能体平台公司非与智能近日披露，公司在成立首季度已连续完成种子轮与天使轮融资，累计金额超千万美元。其中，天使轮由锦秋基金与香港高才创业投资基金共同领投，种子轮则吸引了来自全球多个行业的领军人物以个人身份投资，并出任公司战略顾问。

商业落地上，非与智能在成立首季即获得企业客户付费采购全套平台，该客户在实际使用一个月后追加采购。随着产品切入真实研发流程，智能体日均 Token 调用量在两个月内增至原来的 5 倍，连续 30 天区间活跃率达 92.5%。

从聊天转向“干活”

非与智能的核心产品是一套全栈私有化企业智能体平台，包含三层架构：

• 底层算力：通过模型部署、推理优化、异构算力适配以及 FEAS（面向企业智能体推理与运行的一体化服务器系统），提升私有算力的性能与成本效率；
• 中间层系统：由 Firmior OS 承载企业记忆、知识技能、工作流、模型编排与安全治理；
• 应用层产品：推出 Firmior Code（切入软件研发）、Firmior Work（拓展知识工作场景）与 Firmior Expert（面向高管与核心岗位的数字员工能力）。

企业 AI 的竞争重心正从单点模型能力转向整体系统能力。智能体执行复杂任务需要拆解目标、多轮推理、调用工具并反复校验。Gartner 数据显示，处理具备推理能力的智能体任务时，服务商承担的推理成本至少是基础聊天机器人的五倍。链路越长，性能、可靠性与成本越会相互制约，这也是非与智能坚持全栈协同的原因。

让企业掌握“数字主权”

非与智能强调的“主权”，指企业拥有模型选择权、自主划定数据边界、掌握自有知识与工作流，并自主规划算力成本。企业无需从头预训练大语言模型，即可灵活接入最新模型。

在部署形态上，企业可依据基础设施现状，灵活选用一体化服务器、私有数据中心、私有云或专属 VPC。

前 SAP 首席营收官兼全球执行董事会成员罗旭凯（Scott Russell）已出任公司顾问。他认为，企业不应在采用先进 AI 与掌握自身核心业务能力之间做妥协，随着 AI 深入日常运营，信任感和确定性的业务价值与模型性能同等关键。

连续创业团队掌舵

非与智能总部设在深圳前海与香港。创始人兼 CEO 柳钢曾任 SAP、Oracle、Microsoft 等跨国科技巨头高管；随后加入商汤科技担任集团首位副总裁，全面负责商业化并推动营收突破 15 亿元；过去三年，他担任 GitLab 中国合资公司 CEO，主导了开发者生态与工程平台的 AI 转型。

公司核心成员来自国家级 AI 实验室、头部人工智能公司及基础软件平台，技术覆盖异构计算、模型系统优化、智能体工程与安全治理。非与智能的目标是为全球十万家先进企业构建全栈私有化智能体平台。

商业模式方面，应用层按席位年度订阅，Firmior OS 按部署规模收费，FEAS 硬件单独报价。针对私有化交付容易陷入“一客一案”的行业通病，柳钢表示，Firmior OS 会沉淀跨任务通用的核心能力，将定制化需求限制在清晰边界内。在巨头林立的企业 AI 战场，如何将全栈交付跑通为高度标准化的规模能力，是非与智能下一阶段的关键考验。