企业智能体平台公司非与智能（Firmior AI）10月初披露，公司成立仅三个月，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重要行业的领军人物以个人身份参与投资，并出任公司战略顾问。
非与智能总部位于深圳前海与香港，创始人兼CEO柳钢（Leo）曾在SAP、Oracle、微软等全球科技企业担任管理职务，此后加入商汤科技，担任集团首位副总裁及商业化全盘负责人，带领集团营收提升至超15亿元，并在商汤赴港上市过程中发挥重要作用。过去三年，他作为全球软件工程平台GitLab中国合资公司的CEO、董事，主导组织与技术产品的AI转型。公司核心团队成员此前分布于国家级AI实验室、头部人工智能公司、代码与基础软件平台以及高校和产业研究机构，经验覆盖智能计算平台、异构计算、模型系统与推理优化，并深入智能体工程、安全治理和大型企业交付。
产品层面，非与智能正在构建全栈私有化企业智能体平台，贯通智能算力底座、推理操作系统与企业智能体三层架构。底层通过模型部署、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）提升专属算力的性能与成本效率；中间层Firmior OS承载企业记忆、知识技能、工作流、模型编排与安全治理；应用层则由三款产品切入真实岗位，Firmior Code从软件研发任务切入，Firmior Work拓展知识工作场景，Firmior Expert面向企业高管与核心岗位，聚焦数字员工能力。平台主要面向金融、能源、先进制造、政府与央国企、软件与专业服务等行业。
公司方面介绍，其强调的“主权”指企业拥有模型选择权，划定数据边界，掌握自身的知识与工作流，自主规划算力与运行成本，获得Token使用的自主权。企业可以引入业界最新的模型与技术，同时掌握关键环节的选择权和控制权，而不必从头训练基础模型或自建整套系统。部署方式上，企业可依据既有基础设施和数据边界，选择一体化服务器、客户自有数据中心、私有云或专属VPC。前SAP首席营收官及全球执行董事会成员罗旭凯（Scott Russell）担任公司顾问，为国际市场策略提供指导。
商业模式与产品架构相对应：智能体应用按席位年度订阅，Firmior OS作为共享平台层一次性收费、按部署规模计费，FEAS服务器按硬件选型单独报价，三层按需组合。公司成立首个季度，即获得企业客户付费采购全套企业智能体平台，该客户在实际使用一个月后追加采购。随着产品进入真实研发流程，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％。公司方面说明，上述数据来自单一客户的采购与使用统计。
企业AI的竞争重心正在从模型能力转向系统能力。一次看似简单的智能体任务，往往要经历任务拆解、多轮推理、工具调用、模型切换与反复校验。Gartner在2026年8月指出，与基础聊天机器人交互相比，将任务交给具备推理能力的智能体时，模型服务商承担的推理成本至少为前者的五倍，复杂任务的差距可能更大。链路越长，性能、可靠性与成本越会相互牵动，这也是非与智能选择全栈协同的原因。
不过，全栈路线面临的挑战同样明确。企业私有化项目容易演变为“一客一项目”的重交付模式，每个客户都可能带来新的系统集成、数据治理与运维要求，全栈布局也可能拉长研发战线。柳钢表示，系统接入会因企业而异，平台不能因此每次从零开始。Firmior OS承载的企业记忆、知识技能、工作流、模型编排与安全治理，会形成能够跨任务复用的共同能力，客户特有的环境与流程则在清晰边界内适配。非与智能会通过标准化的平台能力和可适配的交付方案，把客户特有需求控制在明确边界内。
当前企业AI市场中，模型厂商、云厂商、传统企业软件公司、Agent平台与系统集成商都在向相邻层扩张。对非与智能而言，首批客户的付费采购、使用后的增购与持续增长的调用量，让这套全栈能力在真实场景中得到了初步验证。公司的长期目标是为全球十万家先进企业打造全栈私有化智能体平台，而把全栈交付做成可复制的规模化能力，将是其下一阶段的核心任务。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
