6月1日，黄仁勋在台北音乐中心发表GTC主题演讲。RTX Spark、NemoClaw、OpenShell、Jetson，密集的产品发布指向一个明确的方向：Agent正在从云端走向端侧，从工具进化为数字同事。

这些判断让我们觉得，是时候系统地讲一讲，明略科技（2718.HK）过去两年在想什么、在做什么。

数据分三层，第三层只能交给端侧

我们内部有一个不复杂但很关键的判断框架：企业数据按敏感度天然分为三层：可公开的、可脱敏的、绝对私有的。

前两层的AI化路径已经非常成熟，接上云端大模型的API就能获得不错的智能增益。但第三层不行。客户的交易明细、未出街的广告创意、正在谈判的商务条款、内部的组织决策流程，这些数据构成企业真正的竞争壁垒，也踩在合规的红线上。它们能不上云，就绝不该上云。

问题在于，这些数据也最需要AI。

过去一年，企业客户都面临同一个困境：核心数据不能出域，但业务又迫切需要AI来提升效率。云端大模型解决不了这个矛盾，能解决的只有足够强的端侧智能。

这就是我们开发Mano-P的出发点。Mano-P不追求千亿参数的规模竞赛，它的设计目标非常具体——在企业数据不出域的前提下，提供强大的GUI操作和多模态交互能力。在OSWorld基准测试中，Mano-P在小尺寸模型中排名全球第一。这个成绩说明了一件事：端侧模型不是大模型的降级版，它在特定场景下可以做到比云端更加重要，因为它离数据更近、延迟更低、隐私更强。

黄仁勋在GTC台北发布RTX Spark时说：”PC正在被重新发明。”NVIDIA和微软联合推出OpenShell安全运行时，让Agent在本地安全运行，把隐私查询智能路由到端侧模型。这是同一个判断的不同实现路径，我们将其称之为——Scaling Out，不是把数据喂给一个集中式大脑，而是让智能分布式地生长在数据产生的地方。

但模型解决的只是”能不能想”的问题。接下来的问题是Agent在哪台设备上跑？

你的Mac不只是你的工具，它也是Agent的

黄仁勋的RTX Spark回答了Windows生态的方案，但端侧AI的机会不止一个平台。

我们很早就注意到，Apple Silicon的统一内存架构和Neural Engine算力天然适合端侧推理。开发者社区的行为也在验证，大量推理框架正在为Apple Silicon做深度适配。Mac正在从一台”人的生产力工具”，变成AI Agent最好的物理载体之一。

这就是Cider的由来。Cider是我们自研的端侧推理引擎，专门为Apple Silicon优化。它降低了Mano-P等端侧模型在MacOs上的部署门槛，Agent驻留在你的设备上，持续感知屏幕、理解界面、操作应用，不需要把任何数据上传到外部云端。

到这一步，我们有了模型，有了推理引擎，Agent可以在一台设备上独立工作了。但现实中的企业不是只有一个Agent。一个处理客户响应，一个整理数据报表，一个执行合规检查，它们之间需要协作，就像人类同事之间需要沟通一样。

所以我们继而开发了Octo和Octic。Octo是开源的Agent协作网络，让Agent之间能互相通信、分工、协作；Octic则是硬件端点，负责物理世界中Context的采集。如果说Mano-P是Agent的手和脚，Cider是加速框架，Octic是感官，那么Octo则是它们共同协作的平台。

四个组件串起来，构成了一条完整的链路：端侧模型提供智能，推理引擎提供算力适配，硬件端点提供感知采集，协作网络提供组织能力。每一层都在端侧或企业私域内运行，数据主权始终在用户手中。

技术栈搭完只是第一步，真正的验证只有一种方式，在真实业务里跑起来。

2900+ Agent 已经在上班了

在明略内部，Agent作为同事工作已经不是愿景，是日常。

目前Octo已接入1400余名人类员工和2900余个Agent。员工和Agent在同一个协作网络里分工，Agent处理数据整理、报告生成、流程执行、客户响应，人类专注于判断、决策和创造。2026年，在Octo的赋能下，明略全员AI应用水平不断提升，集体智慧不断涌现，实现了业务场景向AI Native范式的全面转型。

效果已经体现在数据上：秒针系统全链路AI自动完成率达到90%，人效提升超20倍；户外广告监播效率提升4倍；私域客服人力成本同比下降71%。

GTC台北上，黄仁勋反复用”digital coworker”来定义Agent。Cadence、达索、西门子等公司通过构建”自主AI工程师”，把数周仿真验证压缩到数小时。而我们的实践表明，Agent作为同事协作这件事，在营销智能、线下营运等场景同样成立。

当Agent真正成为同事，商业模式也在跟着变。黄仁勋指出，AI工厂是Token工厂，衡量竞争力的单位从FLOPS变成cost-per-token。我们同样深有体会，企业不再为”使用工具的权利”付费，而是为Agent完成任务的结果付费。每一个Token消耗对应一个具体的业务产出：一份分析报告、一条客户线索、一个合规检查。这正是我们理解的”结果交付”。

2025年，明略科技 Agentic Services业务上市首年即超1亿元营收，新增大客户中超过 30% 来自 Agentic Services 业务板块，围绕营销场景，明略科技已打通从数据洞察、内容生产与分发到营销投放的端到端业务流，以近 3 倍的运营效率帮助客户实现平均 20% 的营销效果增长。

我们相信，端侧AI不是云端的降级替代，而是让每一个客户的数据资产真正转化为智能生产力的原生路径。明略科技将持续以Agentic Service的模式，帮助客户构建数据不出域、能力持续进化的人机协同网络——让AI的价值最终落到每一次业务决策的结果中。

关于明略科技

明略科技（2718.HK），成立于2006年，中国领先的具备自研模型能力的Agentic Service企业。2025年作为”全球Agentic AI第一股”登陆港交所。曾两度斩获吴文俊人工智能科学技术奖，多次入选Gartner、IDC相关报告，拥有2400余项技术专利及500余项软件著作权。

近年来，明略科技在Agentic AI领域持续突破：2024年，自研超图多模态大模型（HMLLM）技术成果斩获全球顶会 ACMMM 2024 最佳论文提名；2025年，全面推出DeepMiner 专有大模型产品线，其中VLA模型Mano登顶Mind2Web、OSWorld全球双榜SOTA；2026年，开源端侧 GUI-VLA 智能体模型 Mano-P，登顶OSWorld，ScreenSpot，MMBench等9个榜单，其中OSWorld专用模型榜单排名第一名；开源Apple Silicon推理SDK Cider，端侧推理提速最高约1.9倍；开源 Agent 协作平台 Octo，打造IOA时代Agent协同网络，并推出首款AI Native录音硬件Octic，将 AI Agent 能力从平台延伸至硬件，构建Agentic AI“模型-平台-硬件”闭环。

依托20年技术积累，明略科技已服务135家财富世界500强、约2100家品牌客户及超24万家企业用户，覆盖零售、消费品、汽车、3C等行业。