編輯 | 伊風

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

在零一萬物深陷“收購風波”時，李開復第一時間在朋友圈進行了澄清。

與此同時，他一口氣接受了多個采訪，通過披露更多信息來攻破謠言。

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關于零一萬物預訓練團隊和Infra團隊的去向已經明晰：愿意繼續訓練超大參數模型的成員，可以加入零一和阿里云合作成立的“產業大模型聯合實驗室”。

這也意味著——李開復放棄了超大模型。這與他剛創辦零一萬物時的想法有很大不同，他最初的目標是實現AGI夢想的同時取得商業上的成功，想做AGI時代的微軟。

因此，零一萬物這次的調整在外界看來非常突然。

然而，梳理李開復的回應，我們能看到這家大模型獨角獸如何“摸著石頭過河”，一步步完成循序漸進的調整。

李開復的取舍抉擇實際上做得很早。在去年5月份， 零一發布 Yi-Large之后，團隊對技術路線進行了復盤，覺得模型在速度、性價比上不如人意。于是，他們放棄了一個名為“Yi-X-Large”的超大杯模型計劃，與AGI的夢想暫時告別了。

很快，到24年下半年，零一萬物做了戰略上的調整。從之前的聚焦To C出海，轉向了布局To B。

李開復將這個調整描述為：“我們先打磨了大模型技術，過程就像是通過技術在找場景。”

轉向To B之后，零一萬物嘗到了轉型的“甜頭”。根據李開復向媒體的回應，在他所說的“2024年零一萬物的確認收入已經有一個多億”的數額中，其中七成收入來自B端。

疊加上零一萬物轉型To B僅僅半年來看，其盈利潛力不可謂不豐厚。

在發展這部分業務時，李開復也意識到，最適合做產業模型的，既不可能是3、4B的小模型，也不會是超大模型，而是極速的、極具高性價比的模型。而在技術領先和性價比上取得一個平衡，正是零一萬物可以做出的“長板”。

李開復表示，Scaling Law正在變慢。從商業角度考慮，我們認為只有大公司能繼續做超大模型。

而AI 2.0時代的商業化靈魂拷問比1.0時代來得更快、更迅猛。

李開復提到，2025 年是 AI-First 應用爆發的元年，中國有望在應用元年彎道超車，零一萬物必須提前卡位。

“如果大家不能走過這個坎，不能去驗證技術能夠真正落地到應用，就會面臨淘汰的可能性。”

一、2025年，零一萬物的To B怎么做

“創業公司第一年的打法未必適用于第二年。”

在國內，To B因為客戶的付費意愿低，一直不被認為是門好生意。那么，換了“打法”的零一萬物To B的底氣在哪里，又要從哪些方向入手？

李開復提到，零一萬物的技術、落地場景、和合作模式是To B優勢。

“首先，在經過一年多的技術沉淀，零一萬物已經具備了世界第一梯隊的技術能力，證明了自己能夠交付出性能世界領先的模型。我們技術底子夠硬。

其次，在尋找落地場景這件事上，我們不像其他 AI 公司能夠雇傭數百個銷售。但我本人以及聯創團隊都有著豐富的人脈資源，使得零一萬物能夠從開始就切入重點領域內的頭部公司，快速找到適合凝練出標準化 ToB 解決方案的領域和場景。

第三，零一萬物還可以跟創新工場聯動。創新工場投資的很多領域的公司，比如 AI 制造、 AI 金融、 AI for Science、具身智能、無人駕駛等等，跟我們都是非常互補的，都可以在行業大模型方面展開合作。”

在To B業務上，李開復堅決不做“做一單賠一單”的生意。

他提到，有三種 ToB 的方向是值得嘗試的。

一種是能夠為客戶創造核心價值的，不僅能省錢，更重要的是能夠幫助客戶做增長。比如零一萬物的如意數字人和萬視營銷短視頻；第二種是在一些特別垂直、又很適合大模型落地的領域，與真正有遠見、有決心擁抱大模型的公司一起共創，打造行業大模型。基于目前為人熟知的金融、醫療等領域，零一萬物會再向下挖掘更垂直的行業，在這些垂直行業里，行業龍頭可能會因為大模型而產生營業額的快速增長。這類企業每個都是金礦，我們已經有了一些嘗試。第三就是服務可復制、可快速規模化的領域，服務第一個客戶時可能不賺錢，但相似的產品可以服務很多家同類型的客戶。

李開復透露，目前零一萬物在這個方向上取得了相當樂觀的進展。零一萬物在游戲、能源、汽車、金融領域都在談千萬以上的單子，而且基本都是軟件單。

“我有把握，在 2025 年能有數倍收入增長，從 1 億做到數億。”李開復說。

二、只有大廠能燒超大模型

“大家都看得很清楚，只有大廠能夠燒超大模型。”李開復告訴媒體。

“超大模型的用處在于可以教較小的模型，所以我們就需要一個訓得起大模型的大廠合作。”

他認為，從商業上看，超大模型的ROI是很低的。而超大模型一個非常重要的用處，就是可以做教師模型。

李開復舉例了 Anthropic 的 Opus 模型和OpenAI的最先進內部模型（GPT-4.5或GPT-5）都沒有對外公開使用。

因為“太大、太貴、太慢，對外也賣不了多少，賣出去的也是被競品用作教師模型”，因此，最明智的做法就是用教師模型去提高“學生”，再由“學生”完成商業應用的普及。

李開復說，大廠+小虎的合作模式是一個領先的嘗試。他提到，雖然無意評估別的公司，但全世界每個較小規模的大模型公司都要考慮這 4 件事：

• 一是 Scaling Law 變慢時，我們該怎么辦。
• 第二是，只有大廠能做巨大模型的時候，我們怎么回應。
• 第三是，在商業化困難的時候，怎樣能找到一個成長之路，能接住靈魂拷問。
• 第四是，當能拿到不錯收入時，怎么也有可解釋的成本——不要讓好不容易成長起來的這點收入，變成了一個成本小數點之后的數字。

三、大模型公司全軍覆沒的概率為0——大模型六小虎找到方向

李開復說，行業正在集體穿越大模型時代的“創新死亡谷”。

但他也在回應中說，大模型公司全軍覆沒，沒有任何概率。

他說，“這些公司都很聰明，都有很多資金，所以都會找到自己的方向，我還是堅信一個判斷——三年后，沒有一個公司會被認為是大模型公司。就像今天你不會說字節、美團是移動互聯網公司，你會說它們是社交、內容、外賣、電商公司。”

“每一個足夠顛覆的 AI-first 應用，都是一個創業公司的機會。”

從李開復的回應中，我們看到了零一萬物轉變航向的成長史。

經過這一年的探索，大模型六小虎們似乎都有了較為明確的方向。

在半年前，我們寫六小虎的年中成績單時，我們說“百川智能似乎是唯一一個有專攻領域的“小虎””，王小川早早地就為百川站定了醫療賽道。

而如今，智譜AI和階躍星辰“一南一北”，都在國資注入下繼續Scaling Law，沖擊AGI；Kimi圍繞核心用戶群大學生和白領群體，重點發力搜索場景，先后推出具備深度搜索功能的探索版、主攻數理化搜題的Kimi視覺思考版，打出差異化；Minmax在To C領先，AI伴侶星野在用戶量和收入兩個維度都表現不俗，而文生視頻也讓海螺AI在海內外火速出圈。

不過，確認方向也只是第一步。在2025年，小虎們要迎接的挑戰比今年更艱巨、也更加關乎生死。

本文轉載自??51CTO技術棧??，作者：伊風