昆侖萬維，AI現實主義者

撰文| 文燁豪

編輯| 吳先之

如果回看過去三年AI行業的演進路徑，會發現一個非常清晰的轉折點。

兩年前，AI討論的核心問題是模型能做到什么程度；最近兩年，問題悄然變成了AI能否被商業場景穩定地承接。

這是兩個完全不同的產業階段。

前一個階段，屬于技術突破期，參數、算力、論文、榜單等決定話語權；后一個階段，則由流程、入口、付費決定著生死線。

昆侖萬維恰好站在這個平臺期。其既不是最激進的模型公司，也不是最性感的AI敘事玩家，財報表現亦有起伏，但它卻是極少數已在多個AI應用層跑出營收、獲得反饋的玩家之一。

對昆侖萬維而言，關鍵之處不在于能否踩上食物鏈更高處，而在于是否找對了AI下半場的落地與競爭邏輯。

腳下是現實，抬頭是遠方

堅持難而正確的事，經常被商業世界包裝成勇氣或遠見。而昆侖萬維雖一貫以實現AGI為愿景，但其董事長兼CEO方漢曾多次透露出，“愿景并不等同于現實”的觀點呈現。

比如在某次采訪中，方漢表示通向AGI的路相當擁擠，對中廠而言，與其同大廠鏖戰，不如在熟悉的賽道上做到底。而今年火熱的通用Agent，在其眼中亦非通用人工智能的雛形。

屁股決定腦袋，方漢的觀點暗含其對行業局面的判斷。

若以智能手機的歷史為參照，大概能更直觀看清當下AI賽道的競爭格局。

ChatGPT爆火，是AI的iPhone時刻沒錯。回想當年，大家只記得震撼——原來手機可以不用九宮格，原來滑動屏幕，真的能發生點什么，但從iPhone到iPhone4，中間那三年發生的事，大部分人幾乎都不記得了。

事實上，從初代iPhone的驚艷，到iPhone 4的徹底爆發，中間經歷了搭建App Store、基站鋪設、硬件、系統打磨等過程，幾乎全是臟活累活。

當下的AI產業，經過過去三年的狂飆與沉淀，正介于二者之間——模型能力每天都在迭代、每天都有大量工程問題被“填坑”，場景亦不斷延展，但尚未摧枯拉朽地改變數億人生活。

行業的演進，牽動著競爭邏輯的改變。

ChatGPT爆發的那一年，所有積壓在地下的敘事、創業沖動一并爆發，資本、創業者、巨頭和“妖魔鬼怪”一起上桌——沒人知道規則是什么，所以人人都有機會，玩家們只需要跑得夠快，尚不至于正面交鋒。

而現在，摩擦雖在增加，但不至于刺刀見紅，等到AI迎來自己的“iPhone 4”，真正的零和博弈才會開始。

問題在于，這一刻還要等多久？

年末，關于這一點，AI語境亦在分裂——一邊是仍在高聲預言AGI的樂觀；另一邊，則開始把“想象”拉回地面。

冷水并不是憑空潑下來的。

有業內人士指出，由于物理層面的桎梏，算力、帶寬、能耗都無法無限伸展。這意味著越往后，AI的每一次線性提升，所需要的資源越接近指數級膨脹，而所謂的大力出奇跡，更像是一場自我安慰。

另一派觀點，雖承認了現階段物理邊界的存在，卻指出當下算力利用率并不高，而硬件和軟件真正貼合之前，業界還遠沒摸到真正的障壁。

兩套敘事，一冷一熱。站在這兩條分叉線之間，玩家們如何抉擇，一定程度上影響著各自的活法。

但可以確信的是，AGI、通用Agent仍然被仰望，但不再是統一的敘事、或商業化落地的中心。

巨頭倒是財大氣粗，不怕虧損，只怕錯過，自然應賭盡賭；而中廠似乎普遍相信“現實主義”那一側——與其“迷信”AGI，不如活在當下，畢竟眼前這一代大模型，已足夠支撐一批能賺錢的生意。

務實的AI生意經

從阿里押注千問，螞蟻端出阿福，字節揣著“標桿案例”找入口；到智譜、MiniMax等創業玩家陸續將IPO提上日程，當下各路AI玩家都做不同的夢。

大體來說，大廠兌野心，小廠求上市，中廠做生意。

AI維度，昆侖萬維過去一年，一頭扎進數門生意之中：Skywork Super Agents做AI Office；Mureka做AI音樂；Linky做AI社交、SkyReels做AI視頻，并向上疊加短劇與出海生態。

而這，大多是具備賺錢的可能，或對應B端預算來源的業務——不一定抓得牢未來，但至少要先抓住現金。

Skywork Super Agents對應的B端辦公場景，便天然具備“買單”屬性。

很多時候，企業不是為AI付費，也不需要驚艷的體驗，而是聚焦效益，為被節省的人力成本付費。近些年，全球券商、咨詢公司擁抱AI、削減基層研究崗位，某種程度上也是被AI倒逼的產物。

當然，這些場景，巨頭不是沒有看到。事實上，現階段釘釘、飛書等玩家，均仰仗靠“靠山”，在AI層面高歌猛進，但辦公場景是典型的長尾市場，需求高度碎片化。這正是為什么第三方企服軟件、各類工具型團隊始終能活下來的原因。

舉個簡單的例子，每學期學校排課表，表面上可能只是把老師、課程放進格子里，但實際上有大量需考慮的因素，比如得讓部分老師避開行政開會時間、得給數學老師安排連堂課、得考慮機房與實驗室空閑情況，備課組長的課還不能和新老師撞在一起——不然前者根本沒法旁聽。

這些過程復雜嗎？或許算不上，但考慮到不同行業、公司成千上萬種不成文的規則與“怪脾氣”，體量再大的巨頭，都無法將市場一口氣吃干抹凈。

因此，在辦公場景，平臺級玩家更傾向于做“高地”，而山腳下那些濕滑的羊腸道、泥點四濺的洼地，永遠做不完，也總得有人得來填。昆侖萬維們的機會，便在這里——只要將某一垂類挖得足夠深，做到極致，便能在AI生態中釘入錨點。

而AI音樂，聽上去相當宏大，但同樣是一門典型的垂直生意。

普通用戶會玩、愛玩，但不會掏錢——讓他生成30秒旋律，他覺得有趣，但若是讓他掏點錢，立馬掉頭就走。因此，無論是Soundful、Suno，還是各類DAW軟件，真正愿意付錢的，永遠是極窄的一撮專業用戶與B端團隊。

當音樂生產成本低至以token計價，其便從作品變成“材料”，或許能撬動新的需求。但即便如此，這個市場依舊談不上大。

作為一家重心在海外的公司，昆侖萬維業務根系龐雜，其中主打K歌社交的Starmaker已運營多年。這期間積累的大量音樂數據，以及音頻處理技術，使其既能控制風險，也能在AI音樂競逐中保有一定的身位優勢。

因此，昆侖萬維選擇AI音樂，或許并非出于野心，而是基于現實。

同樣的判斷，也體現在AI短劇上。去年下半年，昆侖萬維一腳踏進海外短劇市場，隨即亮出AI視頻模型。

外界普遍認為，AI視頻本質上是大廠的游戲，先燒夠錢，再談未來。但短劇似乎是個例外，其故事驅動大于審美驅動，且需求充沛，只要劇情站得住，畫面不出戲，就足以撐起一條業務線。

值得一提的是，方漢曾透露，昆侖萬維的AI短劇模型，專門在人臉表情以及表演動作上做了大量的數據積累。

這很容易讓人聯想到Sora首度出圈時，那些給大眾留下深刻印象、甚至引得全網真人博主跟風模仿的夸張表情、動作。

可戲謔的“夸張”，放到短劇里卻剛剛好——短劇對“寫實”沒有太多執念，演員本就靠略顯浮夸的表演來抓人眼球，模型“用力過猛”，觀眾反倒覺得“味兒正”。

昆侖萬維正是抓住了這道縫，依托短劇生意，撕開了原本以其體量很難去觸碰的AI視頻。而模型一旦有了實際業務支點，便具備了持續迭代的可能。

就目前來看，昆侖萬維的“現實主義”，是自洽的。

以前段時間的財報為例，昆侖萬維今年第三季度營收20.72億元，同比增長56%；歸母凈利潤1.9億元，同比增長180%；且營收的增長，也同短劇、AI軟件技術業務發展強相關。

這意味著，不把自己架在實現AGI等“神跡”上，借由現有大模型水平做點踏實生意，或許是個不錯的活法。

但怕就怕，“神跡”突然降臨。

AI行業的可怖之處就在這里——玩家們腳踏實地，可能會闖出一條路，也可能在某天被一則凌晨的論文、一個demo，打得找不著北。

這點，曾在DeepSeek身上得到過印證。而現階段，無論是尚在訓練的新一代模型，還是不斷涌現的新硬件平臺、架構，都在試著把水攪渾。而一旦障壁被打破，那些看上去穩健的垂直護城河，或許將面臨一次“被平臺化”的壓力。

當然，這一切都只是“可能性”——甚至只是小概率事件。

技術緩慢、踉蹌向前，才是常態。

縱觀過去，很多倒在黎明前的公司，真正死因不是沒能熬到天亮，而是把自己活成了一家“只有天亮了自己才能活下去”的公司。

從這一維度，再看回昆侖萬維，其站位選擇便不再難懂——通過更務實的打法，沿著自己熟悉的路繼續走下去，確保自己能熬到天亮，并盡可能在那之前，給自己多備幾盞燈。

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