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      大模型馬拉松:零一萬物如何跑到終點?

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      經過三年“融資-燒錢-再融資”的軍備競賽,中國大模型的上半場已然落幕,真正的淘汰賽正式打響。



      12月19日,北京智譜華章科技股份有限公司正式披露招股書,向港交所IPO發起沖擊。幾乎同一時間,上海稀宇科技有限公司(MiniMax)也向港交所披露了招股書。一時間,“大模型第一股”之爭驟然升溫,懸念被推至頂點。

      然而,在這場資本盛宴中,并非所有玩家都能坐上主桌。

      曾被寄予厚望的零一萬物,至今未見新一輪融資落地,也未傳出明確上市計劃。當同行已手握入場券、加速奔向二級市場,零一萬物卻似乎陷入沉默。在燒錢如流水的大模型賽道,沒有持續輸血,意味著生存窗口正在迅速收窄。

      這不僅是IPO的競速,更是商業模式、技術壁壘與資本耐力的終極檢驗。

      “AI六小龍”分化之勢

      當前,“AI六小龍”智譜、MiniMax、月之暗面、階躍星辰、百川智能、零一萬物,正從技術理想走向商業現實,分化之勢已無可回避。

      在過去三年的“軍備競賽”中,AI六小龍憑借頂尖人才、前沿技術與充沛資本,站在同一起跑線上。進入2025年,伴隨資本退潮、算力成本攀升與巨頭圍獵,AI六小龍在商業化落地、融資節奏與戰略方向上,早已不再同頻共振。

      以智譜、MiniMax、月之暗面、階躍星辰為代表的“深耕派”,繼續押注通用大模型,但路徑各異。

      智譜AI憑借扎實的GLM系列模型與在政務、金融、能源等領域的深厚布局,已構建起顯著的B端護城河,率先遞表港交所,成為最接近資本市場的領跑者;MiniMax則走出一條更市場化的道路,其ABAB系列模型在多模態能力上表現突出,并通過語音助手、內容生成等C端產品觸達千萬用戶,IPO進程亦同步啟動。

      月之暗面在Kimi驚艷亮相后,仍堅持通用模型研發,但正逐漸將重心轉向企業服務與API商用,試圖在技術前沿與現金流之間尋找平衡;階躍星辰并未放棄底層模型研發,但將落地重心押注于“智能終端Agent”,在車載、機器人、AR眼鏡等場景已取得初步突破。

      以百川智能、零一萬物為代表的“轉型派”,選擇了更為務實的戰略轉向,主動放棄超大規模通用模型的軍備競賽,轉而深耕垂直領域。

      百川智能果斷收縮通用業務,全力聚焦醫療AI賽道。其推出的AI兒科醫生、AI全科助手已在多家三甲醫院落地,通過問診輔助、病歷生成等功能,初步跑通了從技術到臨床價值的商業閉環。這一轉向雖失去了通用AI的光環,卻換來了清晰的營收與政策支持。

      零一萬物也停止盲目追逐萬億參數,轉而與DeepSeek等開源生態協同,專注于為企業提供輕量化、可私有化部署的行業解決方案。這一務實策略雖降低了技術野心,卻在金融、制造等數據敏感領域建立起差異化的交付能力與客戶信任。

      無論堅守通用還是轉向垂直,AI六小龍的成功標準已悄然改變。參數規模與榜單排名不再是衡量價值的唯一標尺,能否在真實場景中構建可持續的商業模式、形成不可替代的產業價值,才是生存與發展的終極命題。

      質疑聲一浪接一浪

      2025年,對李開復創立的AI大模型公司零一萬物而言,注定是充滿張力的一年。

      這一年,是它高調宣布戰略轉向,放棄萬億參數超大模型訓練,全面押注企業級輕量化大模型與行業智能體(Agent)的關鍵一年。此前,李開復表示:“零一萬物現階段已放棄萬億參數以上超大基模預訓練,現在團隊專注做輕量化、性能優秀的產業大模型和行業應用。”

      轉型并非突發奇想,而是零一萬物在多重壓力下的必然選擇。

      一方面,大模型訓練成本已逼近創業公司承受極限。零一萬物作為非上市公司,既無云業務輸血,也缺乏持續融資支撐,繼續投入千億乃至萬億參數模型無異于“慢性自殺”。

      據《2024年人工智能指數報告》顯示,2017年,Transformer模型訓練成本約為900美元;到2023年,OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra的訓練成本已分別達到了約7800萬美元和近2億美元。

      另一方面,C端市場已被巨頭牢牢掌控。其早期推出的PopAi、Mona等面向消費者的AI應用,雖在初期吸引關注,卻始終難以突破用戶留存與商業化瓶頸。在騰訊、抖音、阿里等平臺生態圍剿下,獨立C端AI產品幾乎寸步難行。

      如今,零一萬物推出萬智平臺與“超級員工”Agent,聚焦能源、游戲、法律等垂直領域,強調私有化部署、數據安全與場景適配。據官方披露,其已與多家行業頭部客戶達成深度合作,初步驗證了新路徑的可行性。

      與其說是零一萬物主動戰略升級,不如說是一次被迫求生。放棄通用大模型,固然可節省數億美元開支,但也意味著退出下一代AI基礎設施的競爭。

      關鍵是,戰略調整的代價遠不止業務收縮。2025年,零一萬物遭遇前所未有的人才流失潮,市場質疑聲浪由此迭起,一浪接一浪。

      據了解,零一萬物目前有7位高管離職,其中包含聯合創始人谷雪梅、首席技術專家聶鵬程、算法副總裁黃文灝、技術副總裁戴宗宏、首席架構師潘欣,五位主要技術人才。在技術即生命的AI行業,如此大規模的核心人才流失,不禁讓人揣測。

      不過,危機中亦有轉機,零一萬物迎來了新的團隊。10月底,聯合創始人沈鵬飛正式亮相,統籌國內ToB與ToG市場拓展;趙斌強與寧寧博士則晉升為副總裁,前者聚焦模型與技術體系建設,后者主導國際業務拓展與AI咨詢落地。

      2025年,是零一萬物真正走向成熟的試煉之年。高管流失與業務收縮固然放大了不確定性,但也為其卸下了不切實際的包袱。如今的關鍵問題已不再是能否做大模型,而是能否做出客戶愿意付費的產品。

      光環褪去,硬仗才剛開始



      AI六小龍在褪去早期流量光環后,正面臨從技術追逐向商業化落地和盈利閉環的關鍵轉型期,這一階段的核心挑戰在于驗證技術可行性的同時,構建可持續的商業模式。?

      零一萬物“All in ToB”戰略愿景仍具感召力,也契合全球大模型從技術狂熱向商業化回歸的趨勢。在數字化加速與企業降本增效需求日益凸顯的當下,深化垂直行業、打造標準化產品,的確是一條清晰且前景廣闊的道路。

      不過,市場只相信結果。同樣是“六小龍”成員,智譜之所以能率先沖刺IPO,不僅因其技術扎實,更因它早早構建了“政府+央企+金融”的穩定收入結構;MiniMax能吸引港股投資者,靠的不僅是模型能力,更是其C端產品的用戶規模與變現潛力。

      相比之下,零一萬物雖已邁出關鍵一步,但“ToB落地”只是起點。

      ToB市場的競爭不僅是技術能力的比拼,更考驗企業的行業理解能力、資源整合能力與服務落地能力。能否真正“走進企業”,將技術方案深度融入企業業務流程,解決企業的實際痛點,創造可復制、可規模化的商業價值,才是對零一萬物的真正考驗。

      綜上所述,AI大模型的創業故事,從來不是一場短跑,而是一場穿越周期的馬拉松。2025年,當流量光環徹底褪去,六小龍終于從聚光燈下走入泥濘的實戰戰場……

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