以 CleanMyMac 为人熟知的软件公司 MacPaw，正在把赌注押在一个与云端 AI 相反的方向上：让智能能力直接跑在用户的 Mac 上。

8 月 5 日，MacPaw 与位于美国马萨诸塞州剑桥市的 Liquid AI 宣布达成长期战略合作，共同开发面向 Mac 的本地 AI 技术栈。合作的第一站是 MacPaw 去年发布的 macOS 智能助手 Eney，相关成果预计在今年晚些时候落地。

三块拼图：基础模型、推理引擎与记忆层

这套技术栈由三部分组成。

Liquid AI 负责提供并微调其液态基础模型（Liquid Foundation Models，简称 LFM），针对 macOS 场景下的助手任务做专门适配。MacPaw 则贡献两项自研技术：名为 Elix 的端侧推理引擎，负责让模型在苹果自研芯片上本地运行；以及名为 Mnemos 的记忆层，让助手能够在多次交互之间保留上下文，随使用时间推移变得更好用。

Eney 去年就已切换到本地模型，将推理、上下文检索、技能执行和对话历史尽可能保留在设备本地。此次合作的意义在于，两家公司是在联合开发底层技术栈，而不是 MacPaw 简单地再接入一个第三方模型。云端模型不会被完全放弃——按照官方说法，在云端确实是更合适工具的场景下，它仍会被调用。

MacPaw 创始人兼首席执行官 Oleksandr Kosovan 表示：「在为 Mac 开发软件近二十年之后，MacPaw 正把独立产品演进成一个互联的生态，而 AI 是我们自己构建并掌握的核心技术。我们相信智能应该存在于人们工作的地方：默认私密、默认快速，同时在云端是更好选择时能够触达云端。」

Liquid AI 联合创始人兼首席执行官 Ramin Hasani 则强调模型效率：「我们构建高效的基础模型以及围绕它们的工具，让企业能把智能带到客户已经在使用的设备上。」

Liquid AI 是谁

Liquid AI 是麻省理工学院衍生出的创业公司，主攻在受限硬件上运行的小型高效模型，覆盖手机、笔记本、汽车与嵌入式系统等场景。据公司披露，其模型已被梅赛德斯-奔驰、Insilico Medicine 和 Shopify 等企业采用。

Hasani 向 TechCrunch 解释了这种思路的底层逻辑：「在训练模型之前，我们会先选择一套与硬件相匹配的独特架构。这让我们能得到直接在设备上运行的最高效版本的智能，同时带来隐私和安全方面的好处。」

苹果本身也向开发者提供系统内置的本地模型。对此 Hasani 的说法是，Liquid AI 的模型在不同能力维度上追求更好的性能表现，并且「我们还在围绕模型构建一套定制化技术栈——借助用户输入，模型可以利用这些数据自我改进」。

下一步：把这套能力开放给 Setapp 开发者

对 MacPaw 而言，在 Eney 中落地本地 AI 只是起点。模型、推理框架与记忆层从设计之初就被定位为共享基础设施，服务于 MacPaw 旗下全线产品，并向外延伸。

延伸的通道是 Setapp——MacPaw 运营的订阅制 Mac 软件市场，目前拥有超过 15 万付费用户。一旦本地处理架构成型，MacPaw 计划将端侧推理能力开放给平台上的第三方开发者，让他们的应用也能在本地跑模型。Kosovan 提到，该平台还将提供来自谷歌等厂商的云端模型接入，试图成为开发者的一站式入口。事实上，Setapp 已上线名为 AI Gateway 的服务，为云端模型提供统一接口并代管账号与计费。

计费方式也在同步调整。MacPaw 正在 Setapp 上试验基于额度（credit）的定价模式——用户根据持有的额度和任务复杂度，执行相应数量的 AI 操作。

如果这套方案跑通，参与其中的 Mac 应用可以向 Eney 开放更多能力与上下文，让助手理解应用内部正在发生什么，从而给出更有用的回答或直接代为执行操作。对用户来说，最直接的变化是三点：个人数据留在本机、响应更快、断网状态下核心任务依然可用。

来源：9to5Mac、TechCrunch、MacPaw 官方公告