對話李開複：不願「透支」未來，零一萬物全面轉向「小而美」

來源：連線insight（ID：lxinsight） 作者：王慧瑩

2025年伊始，AI大模型行業再生變。

1月6日，李開複創立的大模型初創企業零一萬物，被曝出要將團隊整體打包賣給阿里的消息。很快，李開複在朋友圈闢謠，否認出售。

「不知為什麼會有這樣的謠言散播，不過散得快，撤得也快。」李開複說道。

一天后，事件有了更準確的說法。李開複在接受媒體採訪時回應了零一萬物的變動，主要聚焦在預訓練團隊及Infra團隊：預訓練算法團隊加入通義團隊，Infra團隊加入阿里雲。

兩大主要團隊有了明確的去向，零一萬物也有了戰略上的新方向：超大模型交給阿里訓練，零一萬物負責小參數、適中的行業模型。

「大廠+小虎」的合作範式之下，零一萬物將基於「小而美」的模型，把技術務實落地去做垂直應用和賦能產業，尋找商業化的出路。

這或許只是個開始。經過長達兩年的投入，行業競爭加劇，資本日漸冷靜，大模型預訓練耗費的資金和精力讓不少創業公司吃不消。

回顧過去兩年的創業之路，零一萬物的成長並非一帆風順。AI大模型創業公司已然站在十字路口，調整和轉型是必然。放棄該放棄的，抓住該抓住的，才能拿到大模型下半場的船票。

「創業公司第一年打法未必合適第二年，調整和轉型是創業之必然。今年是商業化的決勝之年，零一萬物的業務優先級也要作出相應的調整。」李開複在接受媒體採訪時提到。

2025年，伴隨行業商業化速度的加快，大模型也將進入新一輪的淘汰賽。大廠攜資源優勢持續擴張、AI獨角獸們各顯神通，零一萬物要找到生存之道，也要向市場證明此次決定的正確性，零一萬物的壓力不會小。

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沒被阿里收購，但零一萬物壓力不小

一切的調整都有跡可循。

去年5月，零一萬物發佈千億參數模型Yi-Large時，李開複就意識到這是一個耗費時間和精力的事情。當時Yi-Large的方向是超大模型，意味著更多GPU和資源。

是燒更多錢做擁有更大模型的技術公司，還是做一個可以賺錢的商業公司？

零一萬物選擇了後者。去年5月到6月，零一萬物放棄了更大版本Yi-X-Large模型的訓練計劃，同步做起了MoE，也就是去年10月份的Yi-Lightning。Yi-Lightning速度更快、推理成本更低：速度比Yi-Large快好幾倍，而價錢只有GPT-4o的1/30。

務實、性價比的思維延續到2025年，零一萬物和自己最大的投資方阿里進行合作。

1月2日，零一萬物與阿里雲宣佈，正式達成模型平台業務的戰略合作，雙方將成立「產業大模型聯合實驗室」。這之後，市場一度傳出「零一萬物將團隊打包賣給阿里」的消息。

火速闢謠之餘，在與連線Insight對話中，李開複明確了雙方的合作：願意繼續訓練超大參數模型的成員，加入聯合實驗室，做更有Scaling Law方向性的工作，由阿里主導。

此外，零一萬物預訓練團隊和Infra團隊，分別加入阿里的通義團隊和阿里雲團隊。

當然，這不意味著零一萬物放棄了預訓練，只是將耗費成本和精力更大的超大模型交給阿里，零一萬物負責小參數、適中的模型。

更重要的是，阿里繼續訓練超大模型的用處在於，超大模型可以像 「教師－學生」一樣去教較小的、應用導向的模型，就像Anthropic用Claude 3.5 Opus去訓練Claude 3.5 Sonnet。

本質上，作為初創公司，零一萬物在轉換思路。將成本轉出去的同時，將重點放在應用的商業化落地上。換句話說，零一萬物要找到一條高性價比的生存之道。

之所以強調性價比，是因為行業已經進入到新一輪的淘汰賽，資本回歸冷靜，創業公司的形勢很嚴峻。

於AI獨角獸而言，商業化路徑還在探索之中，僅靠資本輸血的創業公司手上的餘糧並不多，相比於堅持耗資巨大、回報週期長的超大模型，不如把彈藥放到更合適的地方。

這兩年，大模型特別是超大模型預訓練燒錢是公認的事實。動輒百萬、千萬級美元的訓練費用，加之「黑盒子」式的訓練過程，對創業公司而言不是個好生意。去年10月，「AI六小虎」就傳出有兩家放棄預訓練模型的消息。

李開複曾透露，一次預訓練成本約三四百萬美元，即便是成本更低的Yi-Lightning，在訓練時也用了2000張GPU，耗時一個半月，花費三百多萬美元。

李開複告訴連線Insight，去年7月做完一筆融資後，零一萬物目前賬上現金充沛。

對於Scaling Law的上限問題，李開複在內部很早就開始複盤和推演。此次放棄AGI，轉向更好落地的小模型，全面發力應用，是對自己負責，也是對未來負責。

02

降本聚焦AI應用落地，零一萬物最關鍵的還是要賺錢

「如果要執著於‘透支’未來，那我就不是負責任的CEO。」李開複告訴連線Insight，創業公司不像大廠擁有海量資源，資源有限的情況下做戰略調整，就必須選擇哪些有所為、哪些有所不為。

成本是其中最重要的考慮。零一萬物花了幾個月的時間驗證不同的路線，將更情懷導向的思路調整到更務實導向的思路，來探索不同的商業模式。

和阿里合作自然是個不錯的選擇，此次合作後，零一萬物後續也在規劃推出新版本的Yi-Lightning，最終的目標還是針對To B行業打造更強更全面的行業大模型。

「用小而精的團隊來做小而便宜的模型，擁抱應用的爆發。」李開複在接受媒體採訪時表示。

當然，與阿里合作只是零一萬物調整聚焦AI-first應用的的第一步，更重要的是從自身找到更多商業化的路徑。

過去一年，是AI大模型應用落地元年，也是行業商業化加速的一年。尤其是對AI獨角獸來說，資本迫切的回報週期壓力之下，學會賺錢，是它們的必修課。

前不久，在闢謠之餘，李開複提到2024年零一萬物的實際收入超過1億元，2025年會數倍增長。

儘管離上市還有很長一段距離，但這是個不錯的成績。1億收入的背後，是不斷探索商業化的零一萬物。

李開複很明確，爭位應用層是關鍵。

2023年下半年開始，零一萬物低調試水多款海外To C應用，積累了一定的行業Know-how。2024年5月，李開複公開表示要「堅決不做賠錢的To B」，到了2024年11月，李開複再次重申了這個觀點，但有些細微的變化，「我們重注To B業務，但不是‘賠錢賺吆喝’的模式，而是尋找行業核心業務場景，以AI-Native、標準化、可規模複製的應用產品，不僅幫客戶慳錢，還能幫它賺錢。我們再從中受益。」

去年11月，零一萬物首度對外披露了基於Yi模型構建的一整套大模型 To B 解決方案，同時表示未來To C業務將面向海外。

行業的共識在於，2024年創業公司在國內做To C比較難商業化變現。一方面，大廠在這方面更有生態、流量的優勢，創業公司獲客成本很大；另一方面，海外用戶付費意願高，相對而言海外To C應用更容易獲得收入。

李開複向連線Insight透露，從2023年下半年開始，零一萬物陸續低調實驗了6款以上的出海產品，有較好的、也有不太成功的，通過這個過程去動態製定與市場契合度匹配的、能變現的產品形態。

去年，在C端的收入上，零一萬物大概有2-3成來自出海的付費產品。李開複告訴連線Insight，C端目前成本收入基本已經打和，接下來有機會盈利。

實際上，從To C轉向To B，這是一個很大的轉變，從產品落地到業務形態都是完全不同的思路。

最為重要的是找準To B商業化的領域。目前，在國內市場零一萬物To B領域涉及Infra、大模型和應用三個層面，分別為面向電商直播、辦公會議等場景的數字人解決方案。

據連線Insight瞭解，目前在遊戲、金融等領域，零一萬物已經和一些頭部企業深度展開產業大模型解決方案的策劃、研發和交付。2024年，B端業務貢獻了零一萬物近七成的收入，也為這些企業客戶帶來了新的增長。

伴隨業務思路的變動，零一萬物的組織架構也在隨之調整。比如，落地要有非常強的售前，以及聆聽客戶需求、跟進策劃產品和商業模式的團隊；同時，零一萬物還在強調工程研發，因為B端的應用需要標準化、平台化。

尤其是在B端領域，大模型廠商要做的是讓客戶看到降本增效層面具體可量化的商業價值，客戶也才會願意為新技術買單。

儘管轉向B端領域的時間點有些晚，但零一萬物也有些後發優勢。過去一年半時間里，零一萬物已經培養出能夠交付世界一流模型的技術水平，這是聚焦To B應用的技術內核；其次，李開複及創始團隊多年的創業經驗及人脈資源，讓其能夠第一時間觸達頭部企業的決策層，快速找到適合落地的應用場景。

當然，轉變的過程一定會伴隨人員調整和變動。2024年8月以來，零一萬物高管黃文灝、潘欣離開，也一度引發關注。不過，據瞭解，零一萬物的核心聯創保持相對穩定。李開複說：「從創業第一天開始的我的-1團隊，基本沒怎麼變動。」

這期間，零一萬物也在持續招聘。當下，各家的比拚已經來到「比應用、比賺錢、比血厚」的階段，零一萬物的現金儲備現在依然充足，足夠在2025年的AI-First爆發元年支撐零一萬物做出小而美且快的模型。

大模型浪潮奔湧兩年多，眾多AI獨角獸都面臨重要轉折點，告別AI應用元年，今年是AI大模型商業化的決勝之年。儘管現在談論盈利還有些早，但零一萬物選擇率先直面AI商業化的拷問。

近期，連線Insight與李開複進行對話，2025年，他會坦誠地面對商業化拷問，並回答零一萬物如何「能賺錢的創新」，以下是對話內容，經編輯略有調整。

連線Insight：1月初零一萬物和阿里雲成立實驗室訓練大模型，這個合作推進了多久，雙方承擔的角色有哪些不同？如何具體進行合作？

李開複：零一萬物與阿里雲的合作規劃了一段時間，到上週才正式對外官宣。通過產業大模型聯合實驗室，零一萬物和阿里雲雙方會在包含技術、業務、人才等板塊進行合作，阿里雲有更多資源繼續沿著Scaling Law路線向前推進，訓練具體強大通用能力的超大模型，未來這些超大模型也可能會成為零一萬物 Yi 系列模型的「教師模型」。

零一萬物仍然會繼續做參數適中的模型預訓練，同時更聚焦在垂直定向的產業大模型方向上，加速模型能力的商業落地，雙方團隊會深度整併。

連線Insight：這是否是因為零一萬物無法繼續承擔高成本，所進行的調整？

李開複：我們2024年7月做完一筆融資，賬上現金充沛，但我們內部更早就開始複盤和推演Scaling Law的上限問題。差不多同期，我們權衡之後選擇不再盲目追求擴大參數量，在發佈 Yi-Large 模型後決定捨棄訓練原定萬億參數的超大模型Yi-X-Large，而轉為訓練更小更快更便宜的MOE混合專家模型Yi-Lightning，預訓練方向也轉向聚焦於更具商業應用前景的輕量化模型。

我們核心模型的技術路線切換，是經歷大幾個月，獲得充分驗證的，後續零一萬物的模型參數量可能也不會再大於 Yi-Lightning。

連線Insight：預訓練團隊收到阿里統通義大模型的offer，Infra團隊則收到了阿里智能雲團隊的offer，這個過程中零一萬物有參與進來嗎？兩個團隊進入阿里兩個業務的考量是什麼？

李開複：在經過技術和商業的全面考量後，零一萬物在預訓練方面選擇聚焦更具商業應用前景的輕量化模型，不再盲目追求擴大模型參數。因此一部分擅長、且仍然願意去探索Scaling Law路線的預訓練團隊成員、Infra團隊成員願意選擇零一與阿里雲合作的聯合實驗室，繼續他們對超大模型的探索之路，這些同事都非常優秀，在零一萬物的技術探索期間做出了巨大的貢獻，我們覺得阿里是技術特別強大、特別契合的合作夥伴。

繼續訓練超大模型的用處在於可以像 「教師-學生」一樣去教較小的、應用導向的模型，就像Anthropic用Claude 3.5 Opus去訓練Claude 3.5 Sonnet。零一萬物後續也在規劃推出新版本的Yi-Lightning，由阿里雲所主導探索的超大模型，後續可能會成為Yi模型的教師模型。最終的目標還是針對To B行業打造更強更全面的行業大模型。

連線Insight：預訓練和Infra團隊加入阿里，但零一萬物提到沒有放棄預訓練，零一萬物如何繼續進行預訓練，超大模型預訓練是否不會再持續，小參數、適中的行業模型訓練將繼續持續？這將聚焦於哪些行業，如何進行？

李開複：超大模型的預訓練會由阿里雲主導的聯合實驗室來進行，但零一萬物仍然保留有一定規模的算法團隊、Infra團隊，也包含微調、工程優化等等，來完成產業大模型的預訓練、工程優化、應用落地，這是一個全鏈路的工作。

目前，零一萬物已經找到了幾個重點行業，比如說在遊戲、能源、汽車、金融領域，我們都有在談千萬以上的軟件單子。2024年公司也有很大一部分收入是來自To B業務。

連線Insight：2024年零一萬物大模型應用落地和商業化表現如何，有哪些可以透露的數據嗎？C端和B端兩方面收入佔比如何？

李開複：2024年，零一萬物收入一個多億，2025年會數倍增長。C端的收入主要來自海外的To C付費應用，目前基本已打和，接下來有機會盈利。B端雖然我們才起步半年多，但是收入增速相當可觀，已經佔到整體收入的七成左右，我們會持續開拓新的落地行業，營收規模會有進一步增長。

連線Insight：我們注意到，此前零一萬物更多聚焦於To C，後來開始轉向TO B，是否是基於商業化的考量？To B落後的狀況如何進行追趕？

李開複：在To C領域，零一萬物始終保持著理性的態度去嘗試和探索，堅決不燒錢去買沒有「鈔能力」的流量。

在To B領域，零一萬物依然堅持不做「賠本賺吆喝」的生意。過去的To B單子大多是不可複製的項目製，零一萬物To B的目標是在為企業客戶帶來業績增長的同時，基於客戶需求凝練出標準化、可複製的產品，以大模型智賦企業數智化增長。尋求新增長曲線，這也是現階段很多企業所追求的目標。

連線Insight：不同領域的業務，是否將有各自的側重點，比如遊戲、金融業務等，分別重點往哪個方向發展？它們分別將如何賺錢？

李開複：目前零一萬物在遊戲、金融等行業內的大模型解決方案都主要集中在To B方向。

To B方向上，零一萬物還是堅持與重點行業的頭部企業深度共建，首要目標是為客戶創造增長。深度共建的形式很多元，甚至可以結合企業客戶的行業know-how和零一萬物的技術合資組建子公司，共建垂直產業大模型，以幫助企業客戶的增長為前提。

在遊戲、金融等領域，零一萬物已經和一些頭部企業深度展開產業大模型解決方案的策劃、研發和交付，貢獻了我們2024年近七成的收入，也為這些企業客戶帶來了新的增長。這是我們認為To B驗證新技術落地PMF的方式，必須做深打穿、讓合作夥伴看到降本增效層面具體可量化的商業價值，做出可預期的效果，客戶也才會願意為新技術買單。

連線Insight：我們看到，零一萬物被曝黃文灝、潘欣兩位高管離開，這對零一萬物內部的研發進程有何影響？零一萬物如何補充人才的流失？

李開複：決心創業時，我親手組建了零一萬物最為核心的聯創團隊，在人才競爭白熱化的階段，我的-1 核心管理層到現在基本沒有變過，穀雪梅、馬傑、祁瑞峰、Anita（黃蕙雯）等聯創團隊都是各領域頂尖專家，我通過他們延攬到了更多誌同道合的優秀團隊成員，目前在各個重點業務線上仍有數十位專業能力過硬的骨幹成員。這也是此次零一萬物成功攜手阿里雲建立大模型聯合實驗室的基石之一。實際上，我們還在招聘。

連線Insight：零一萬物提到，2025年是大模型商業化的決勝之年，這個怎麼理解？新一輪的淘汰賽會比去年更猛烈嗎？零一萬物預計將在何時實現盈利？

李開複：一方面，隨著大模型性能的提升和推理成本的下降，現有頭部大模型已經能夠滿足很多To B、To C方向上的應用需求，為AI-First應用井噴打下基礎；另一方面，複盤PC時代和移動時代的發展歷程，價值鏈金字塔的最大贏家都是應用層，AI 2.0時代也概莫能外。

如果還想繼續留在牌桌上，就必須果斷爭位和重注應用層。在基座模型之上發揮自身的優秀的垂直整合能力，賦能產業擁抱商業，這樣才能鎮定自若地迎戰加速到來的商業化靈魂拷問：什麼時候收入增長收窄虧損？最後盈利的過程會在多久完成？

今年無法回應拷問的公司，可能就會直接出局。在To B業務和To C應用方面，我們會保持一貫的冷靜態度，不去盲目追求中標或用戶增長，而是更長線地去策劃是否能對商業化有幫助。

現在去談論何時盈利還為時尚早。但是在追求收入規模化增長的方向上，我和我的團隊都很有經驗，也很有信心。

我們願意坦誠直面整個行業和創業公司面臨的挑戰，積極調整去迎向大模型公司的靈魂拷問：到底能不能讓黑科技走出實驗室，跨越技術到商業化之間的「創新陷阱」？

說句大白話，誰能真正做到 「能賺錢的創新」。