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      小冰的「獨角獸」之夢

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      一款超前AI物種,為何沒能留在牌桌上?

      作者丨成妍菁

      編輯丨董子博

      沒有人比李笛更掛念小冰。

      “我們現在這家公司叫明日新程,因為我不能叫小冰,要能叫小冰我就叫小冰了。”

      已經是新公司創始人的李笛,提起這款他一手做起的 AI 產品,語氣里仍帶著明顯偏愛。

      “小冰之父”是李笛最為知名的身份標簽,也是他為之傾注超過十年光陰的AI產品,但一切在2025年春節后急轉直下——先是2月被解除職務 ,隨后11月底核心產品 X Eva 正式停服,小冰的故事被迫進入休眠期。


      李笛

      這算不上一次體面的告別,李笛帶著一支核心團隊 ,在2025年12月轉身扎入智能體賽道,在陸奇的奇績創壇亮相,以“明日新程”之名重新創業。團隊至今,人數還不到二十人。

      我們分別在2025年底和2026年初,與李笛在五道口見過兩次。談起過往種種,李笛試圖以旁觀者的姿態去回望和放下,但他依然會自嘲,同時也有自己的不甘——“我真正后悔的只有一次,就是23年底沒做推理模型?!?/p>

      在他的回憶下,每個技術決策對應的是一個窗口期:“我可能只是丟了一個名字,但小冰丟掉的是一年半到兩年的時間。”

      基于這一視角,小冰的成長路徑,以及重要節點的分歧與選擇,也有了另一種解釋。(關于文章更多視角真相,可添加作者微信 Who123start 了解)

      01


      兩次技術的“卡頓”

      如果要總結小冰的停擺,很容易被歸為“沒跟上這一輪大模型”。

      但事實是復雜的:在若干節點上,小冰反而走在時代前沿,只是因為各種力量推動滑向了另一種結局。


      微軟小冰

      2013年小冰剛立項時,其團隊就直接拋出“ social agent ”架構,將情感計算寫進了核心設計目標,那個時候全行業還在死磕“定鬧鐘、查天氣”這樣的任務型工具。

      與當時學界強調論文發表不同,小冰團隊在一段時間內對論文發布保持克制,更傾向于通過專利來沉淀能力。

      “我們那幾年基本不發論文,或者說非常限制發論文,只注冊專利?!崩畹鸦貞洝?/p>

      其中一項在2016年申請的專利,圍繞的是AI與人之間通過多模態進行往復交互的方法。這類底層交互方式的設計,直到今天仍然難以繞開。

      更隱蔽的技術伏筆埋得更早。2017年,小冰的生成模型在輸出回答時,會自發產生一個思考過程,像人腦里的自言自語。

      李笛稱之為"注意力的一次輕觸"——這幾乎就是后來 ChatGPT 引爆行業的思維鏈(Chain-of-Thought)技術,但當時沒人意識到它的價值,包括小冰自己。

      真正的分歧,出現在2022年。

      大模型爆發前夜,小冰內部團隊判斷 Transformer 架構的潛力尚未被挖盡,提出應盡快采購 GPU、繼續訓練更大規模模型。但這一提議沒有被采納。

      從時間上看,這次延遲影響直接。2022年底到2023年初,是基礎模型能力快速拉開的關鍵窗口,小冰沒有進入這一輪節奏。

      緊接著,李笛及團隊基于 COT(思維鏈)的判斷,在2023年2月推出一個名為“小冰鏈”(小冰 X-CoTA )的項目。

      團隊通過觀察發現,這一輪大模型真正重要的變化,并不在多模態或生成能力,而在模型開始具備一種更基礎的能力:在生成答案之前,先進行一段“思考”。

      然而,"小冰鏈"僅僅存活了一個月,便在同年3月被強行叫停,理由僅僅是"看不懂,不讓做"。

      這成為小冰在技術路徑上的第一個卡頓。

      此后的一年里,行業的主線逐漸清晰:大模型賽道從藍海殺成紅海,資源開始向這些方向集中,幾乎所有玩家都在同一條軌道上加速。

      在這樣的環境下,小冰團隊所堅持的“看起來不那么主流”的路徑,變得更加困難。

      2023年底,小冰在日本的業務風生水起——開源大模型排名與 Meta 持平,270萬付費用戶,沒花一分錢買流量。賬上資金充裕,小冰又有了做訓練推理模型的想法,卻再一次遭到公司部分管理層否決,造成了公司在技術上的第二個卡頓。

      這也成為李笛至今無法釋懷的一件事:"這是我到今天為止唯一一次深深的遺憾。(關于文章更多視角真相,可添加作者微信Who123start了解)

      如果把這些節點連在一起,就會發現那些年小冰錯過的浪潮節點:從基礎模型,到思維鏈,再到推理能力,一條本可以延伸下去的技術路線,在多個關鍵時刻被按下暫停。

      但如果僅僅把問題歸結為“錯過大模型”,又未免有些“馬后炮”。

      不如設想一下,當年小冰如愿買到 GPU ,順利殺入大模型之戰,故事結局就一定美好嗎?

      來看一組資料:曾經備受資本追捧的大模型“六小虎”之一的零一萬物:這家明星獨角獸,在經歷2025年嚴重的人才流失潮后,于2026年1月被迫宣布將其大部分預訓練和 AI Infra 團隊并入阿里云的聯合實驗室,徹底放棄對超級大模型的追逐。

      以及專做垂直大模型公司波形智能,在成立僅一年半、剛拿完千萬元融資就宣告解散。

      這意味著大模型本身,并不是一個確定性的答案。

      其實早期小冰內部的預判也是如此,隨著國內流水線般培養出上萬名“模型訓練產業工人”,單純的算力堆砌與多模態軍備競賽,根本無法形成真正的技術壁壘。

      我們常說一款產品的成敗和團隊氣質不無關系,尤其是靈魂人物對技術的判斷。

      當所有人把關注點放在多模態等領域時,李笛真正在意的是“認知”與“異構多智能體”。未來的 AI 不會停留在單一模型或簡單封裝,而是會收斂到多智能體的協作體系。但關鍵不在于“數量”,而在于結構。

      早先李笛曾系統性研究過人類學術體系的演化,來試圖理解群體智能是如何形成的。

      后來發現真正高級的群體智能是一個向關鍵節點收斂的“熵減”過程,而現在許多 agent 框架搞“人海戰術”,拼命往里塞專家和上下文,完全是一種“熵增”設計。

      其結果不僅是上下文管理走向崩潰,還會讓 AI 陷入“群體愚蠢”。

      其實分歧本質上仍然是對“智能從哪里來”的不同理解:到底是來自更大的規模,還是來自更有效的組織。

      這種觀點也延伸到了他對產品形態的判斷上。

      在相當長一段時間里,行業習慣用 DAU、MAU 來衡量一款 AI 產品的表現。但小冰內部認為那是一種“媚俗”的系統設計 ,早在2017年,小冰在上一代技術里就已經能做到單次會話、高達7000多輪的驚人數據。但恰恰是在那個節點,小冰主動放棄了將“對話輪數”作為核心 KPI 。

      轉而關注這些“里程碑”式的節點——比如用戶是否會在某個具體時刻,把AI當作可以討論重要問題的對象;或者在某些決策上,開始真正參考它的建議,這些才能夠讓 AI 與人建立“長程關系”。


      2020 年世界人工智能大會上的小冰

      為了驗證這種判斷,2019年小冰團隊做過一次反常規的產品操作:他們在一周內,將擁有1700多萬用戶的“虛擬男友”全線強制終止。用戶若想找回,必須經歷長達一個月的等待,并反復向系統“請求”。

      這在當時的互聯網圈無疑是特別的存在。當這些虛擬 AI 最終被恢復后,小冰團隊發現,用戶與這些“男友”的關系真正跨入了一個新的里程碑——因為經歷過“失去”,交互不止停留在情緒發泄或打發時間,而是有了真情實感的依賴。

      回過頭看,小冰身上的這種超前交互驗證,與今天行業逐漸走向的多智能體與長期關系方向并不矛盾,甚至在某種程度上更早。

      但最終關于應用形態的設想,不斷因內部技術的判斷而夭折。

      表面上看這場錯失是技術層面的判斷失誤。但真正重塑小冰命運軌跡的,是那些當時看似“合理”的決策,在陰差陽錯中改變了小冰的結局。

      02


      小冰的“兄弟互搏”

      2024 年,半邊身子陷入了泥潭的小冰,其實還有一次“自救”機會。

      當時,小冰在日本的分部(Rinna)做的不錯,在開源領域可以和做出了 Llama 系列的 Meta 分庭抗禮,甚至成拿下了東京電力公司的大客戶,成為了他們的大模型供應商。

      而小冰聰明的地方在于,早在進駐日本之初,就把 Rinna 和國內的實體做好了區隔,以至日本的產經省一直沒把 Rinna 看成一家中國公司的分部。

      早在 2022 年末,小冰的估值就沖上了 20 億美金,而這樣的估值,對于小冰來說既是榮耀,又是桎梏——一年后,小冰內部就已經傳出了資金吃緊的消息。

      如果這時 Rinna 能夠獨立分拆在日本上市,小冰無疑就能抓到這根彌足珍貴的救命稻草。

      但這條出路,卻沒有獲得公司的實際控股人沈向洋的首肯。

      據傳,在小冰分拆時,占有 70% 股份的沈向洋和 20% 的李笛曾有“君子協定”:前者雖然持有大部分股權,但允許李笛保留對公司的決策權力。但結果上,沈向洋之于小冰,卻似乎沒有單純持股這么簡單。


      沈向洋

      而產品上,為了迎合沈向洋的節奏,每年一次發布會的小冰,從 2021 年之后,便再沒在公眾面前做過發布會;而小冰的 AI 社交平臺“小冰島”,也為了沈向洋,發布日期延后了 10 個月。

      隨著沈向洋將關注重心向階躍星辰傾斜,本就有些微妙的關系,矛盾便被擺到了臺面上來。

      大股東加入上海這家年輕的獨角獸,小冰的境況一時窘迫,引得二級市場的投資人們議論紛紛。在內部,小冰也被迫做出技術上的區隔——有人說,小冰被要求砍掉一切和大模型相關的故事,也和沈向洋的新去處有關。

      在 AI 戰事愈演愈烈,小冰急需 GPU 進行研發的關鍵當口,公司采購算力的需求,卻被高層斃掉了——而另一邊,小冰卻接到了高層指令,要無息出借近 6000 萬人民幣,過橋給關聯公司,供對方來采買 GPU。

      而當時公司賬上可動的預算,據說只有一個半月的錢。

      如果說,資金上的矛盾本就難以調和,技術和產品層面的矛盾,就更是一地雞毛。

      在 To B 領域,小冰客戶不少,幫助“兄弟”公司、推廣使用他們的大模型能力,也算是情理之中。而在概念驗證階段,模型的收斂卻完全達不到標準。而 To C 領域,據說對方還動過把失敗的產品當作不良資產轉讓給小冰的心思,后面則遭到了李笛的拒絕。

      而在這一切之中,沈向洋的解釋是,自己只是純粹“幫忙”,和別家公司沒有任何關系。

      高層的博弈,也不可避免地影響到了小冰的團隊,終于導致了李笛和小冰的分道揚鑣。據說,從一代小冰就加入的某位聯創離職時,只有一位 HR 代為通知。

      一些人最終站在了李笛的對立面上,選擇了留在小冰,其中也包括和李笛一起同袍多年的兄弟。

      傳聞,就在其人重病住院時,有人見過李笛的眼淚。

      03


      結語

      客觀點說,在當前 agent 的敘事環境下評判上一代 AI 產品,本身就略帶一絲“科技霸凌”之味。

      只是小冰就特殊在,成也技術,敗也技術,我們無法輕易將罪責定于某一個人或者某個團隊之上,因為身處其位,很難做出完全指向未來的判斷。

      哀嘆小冰淪落至今,也不能粗暴用單一原因去歸結。技術并未缺席,窗口期也并完全關閉,真正復雜的,是所有變量在同一時間點上的疊加。

      商業的殘酷在于,錯失兩年大模型的黃金窗口期,無法被時間倒流來彌補。但商業的迷人之處也在于,只要邏輯依然成立,牌桌就永遠都在。

      “小冰之父”的故事暫且告一段落,作為創始人的李笛,還在繼續往前。

      有關小冰背后的人和事,也許只能留在各自的敘述之中。(關于文章更多視角真相,可添加作者微信Who123start了解)


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