有把握收入从1亿做到数亿！李开复最新回应25年调整：大厂才烧得起超大模型；第一年的打法已不再适用 原创

编辑 | 伊风

出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）

在零一万物深陷“收购风波”时，李开复第一时间在朋友圈进行了澄清。

与此同时，他一口气接受了多个采访，通过披露更多信息来攻破谣言。

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关于零一万物预训练团队和Infra团队的去向已经明晰：愿意继续训练超大参数模型的成员，可以加入零一和阿里云合作成立的“产业大模型联合实验室”。

这也意味着——李开复放弃了超大模型。这与他刚创办零一万物时的想法有很大不同，他最初的目标是实现AGI梦想的同时取得商业上的成功，想做AGI时代的微软。

因此，零一万物这次的调整在外界看来非常突然。

然而，梳理李开复的回应，我们能看到这家大模型独角兽如何“摸着石头过河”，一步步完成循序渐进的调整。

李开复的取舍抉择实际上做得很早。在去年5月份， 零一发布 Yi-Large之后，团队对技术路线进行了复盘，觉得模型在速度、性价比上不如人意。于是，他们放弃了一个名为“Yi-X-Large”的超大杯模型计划，与AGI的梦想暂时告别了。

很快，到24年下半年，零一万物做了战略上的调整。从之前的聚焦To C出海，转向了布局To B。

李开复将这个调整描述为：“我们先打磨了大模型技术，过程就像是通过技术在找场景。”

转向To B之后，零一万物尝到了转型的“甜头”。根据李开复向媒体的回应，在他所说的“2024年零一万物的确认收入已经有一个多亿”的数额中，其中七成收入来自B端。

叠加上零一万物转型To B仅仅半年来看，其盈利潜力不可谓不丰厚。

在发展这部分业务时，李开复也意识到，最适合做产业模型的，既不可能是3、4B的小模型，也不会是超大模型，而是极速的、极具高性价比的模型。而在技术领先和性价比上取得一个平衡，正是零一万物可以做出的“长板”。

李开复表示，Scaling Law正在变慢。从商业角度考虑，我们认为只有大公司能继续做超大模型。

而AI 2.0时代的商业化灵魂拷问比1.0时代来得更快、更迅猛。

李开复提到，2025 年是 AI-First 应用爆发的元年，中国有望在应用元年弯道超车，零一万物必须提前卡位。

“如果大家不能走过这个坎，不能去验证技术能够真正落地到应用，就会面临淘汰的可能性。”

一、2025年，零一万物的To B怎么做

“创业公司第一年的打法未必适用于第二年。”

在国内，To B因为客户的付费意愿低，一直不被认为是门好生意。那么，换了“打法”的零一万物To B的底气在哪里，又要从哪些方向入手？

李开复提到，零一万物的技术、落地场景、和合作模式是To B优势。

“首先，在经过一年多的技术沉淀，零一万物已经具备了世界第一梯队的技术能力，证明了自己能够交付出性能世界领先的模型。我们技术底子够硬。

其次，在寻找落地场景这件事上，我们不像其他 AI 公司能够雇佣数百个销售。但我本人以及联创团队都有着丰富的人脉资源，使得零一万物能够从开始就切入重点领域内的头部公司，快速找到适合凝练出标准化 ToB 解决方案的领域和场景。

第三，零一万物还可以跟创新工场联动。创新工场投资的很多领域的公司，比如 AI 制造、 AI 金融、 AI for Science、具身智能、无人驾驶等等，跟我们都是非常互补的，都可以在行业大模型方面展开合作。”

在To B业务上，李开复坚决不做“做一单赔一单”的生意。

他提到，有三种 ToB 的方向是值得尝试的。

一种是能够为客户创造核心价值的，不仅能省钱，更重要的是能够帮助客户做增长。比如零一万物的如意数字人和万视营销短视频；第二种是在一些特别垂直、又很适合大模型落地的领域，与真正有远见、有决心拥抱大模型的公司一起共创，打造行业大模型。基于目前为人熟知的金融、医疗等领域，零一万物会再向下挖掘更垂直的行业，在这些垂直行业里，行业龙头可能会因为大模型而产生营业额的快速增长。这类企业每个都是金矿，我们已经有了一些尝试。第三就是服务可复制、可快速规模化的领域，服务第一个客户时可能不赚钱，但相似的产品可以服务很多家同类型的客户。

李开复透露，目前零一万物在这个方向上取得了相当乐观的进展。零一万物在游戏、能源、汽车、金融领域都在谈千万以上的单子，而且基本都是软件单。

“我有把握，在 2025 年能有数倍收入增长，从 1 亿做到数亿。”李开复说。

二、只有大厂能烧超大模型

“大家都看得很清楚，只有大厂能够烧超大模型。”李开复告诉媒体。

“超大模型的用处在于可以教较小的模型，所以我们就需要一个训得起大模型的大厂合作。”

他认为，从商业上看，超大模型的ROI是很低的。而超大模型一个非常重要的用处，就是可以做教师模型。

李开复举例了 Anthropic 的 Opus 模型和OpenAI的最先进内部模型（GPT-4.5或GPT-5）都没有对外公开使用。

因为“太大、太贵、太慢，对外也卖不了多少，卖出去的也是被竞品用作教师模型”，因此，最明智的做法就是用教师模型去提高“学生”，再由“学生”完成商业应用的普及。

李开复说，大厂+小虎的合作模式是一个领先的尝试。他提到，虽然无意评估别的公司，但全世界每个较小规模的大模型公司都要考虑这 4 件事：

• 一是 Scaling Law 变慢时，我们该怎么办。
• 第二是，只有大厂能做巨大模型的时候，我们怎么回应。
• 第三是，在商业化困难的时候，怎样能找到一个成长之路，能接住灵魂拷问。
• 第四是，当能拿到不错收入时，怎么也有可解释的成本——不要让好不容易成长起来的这点收入，变成了一个成本小数点之后的数字。

三、大模型公司全军覆没的概率为0——大模型六小虎找到方向

李开复说，行业正在集体穿越大模型时代的“创新死亡谷”。

但他也在回应中说，大模型公司全军覆没，没有任何概率。

他说，“这些公司都很聪明，都有很多资金，所以都会找到自己的方向，我还是坚信一个判断——三年后，没有一个公司会被认为是大模型公司。就像今天你不会说字节、美团是移动互联网公司，你会说它们是社交、内容、外卖、电商公司。”

“每一个足够颠覆的 AI-first 应用，都是一个创业公司的机会。”

从李开复的回应中，我们看到了零一万物转变航向的成长史。

经过这一年的探索，大模型六小虎们似乎都有了较为明确的方向。

在半年前，我们写六小虎的年中成绩单时，我们说“百川智能似乎是唯一一个有专攻领域的“小虎””，王小川早早地就为百川站定了医疗赛道。

而如今，智谱AI和阶跃星辰“一南一北”，都在国资注入下继续Scaling Law，冲击AGI；Kimi围绕核心用户群大学生和白领群体，重点发力搜索场景，先后推出具备深度搜索功能的探索版、主攻数理化搜题的Kimi视觉思考版，打出差异化；Minmax在To C领先，AI伴侣星野在用户量和收入两个维度都表现不俗，而文生视频也让海螺AI在海内外火速出圈。

不过，确认方向也只是第一步。在2025年，小虎们要迎接的挑战比今年更艰巨、也更加关乎生死。

本文转载自​​51CTO技术栈​​，作者：伊风