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有把握收入從1億做到數億!李開復最新回應25年調整:大廠才燒得起超大模型;第一年的打法已不再適用,AI應用爆發前夜公司要提前卡位

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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。

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。

圖片圖片

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。

想了解更多AIGC的內容,請訪問:

51CTO AI.x社區

http://www.sunluscious.com.cn/aigc/

責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO技術棧
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