零一万物已与阿里云成立 “产业大模型联合实验室”ღ★，零一万物大部分训练和 AI infra 团队会加入该实验室ღ★，成为阿里员工ღ★。

　　这之后ღ★，零一万物将不再追求训练超级大模型ღ★，但会继续训练参数适中的更快ღ★、更便宜的模型ღ★，基于后者打造可以赚钱的应用ღ★。

　　2025 年会更好吗？李开复看到ღ★：应用爆发和商业化淘汰会一起发生ღ★。零一万物的机会是ღ★：挖掘 To B 大模型的 PMFღ★。

　　“一些细分领域客户ღ★，会因为有了大模型而营业额翻倍ღ★，这是最好的 PMFღ★，因为马上能产生巨大价值ღ★。我们已有一些尝试ღ★。” 李开复说ღ★。

　　访谈李开复的这天ღ★，中关村鼎好大厦——这里是他 2009 年创立的创新工场和 2023 年创立的零一万物的办公地——也即将入住一批新人ღ★：

　　字节跳动在北京的大模型研发团队正计划陆续集中至此ღ★。这家巨头被报道今年会投 70 亿美元做 AI 大模型ღ★，这超过所有中国大模型头部公司的融资总和ღ★。

　　中国大模型创业公司会全军覆没吗？李开复说ღ★，没有任何概率ღ★。因为一定会诞生颠覆式的 Ai-first 应用ღ★。

　　李开复ღ★：我们和阿里成立了产业大模型联合实验室ღ★，依赖大厂训练更大的模型ღ★，帮助我们提升较小的模型ღ★。我们认为ღ★，一个商业公司需要非常快而便宜的模型ღ★，然后在上面打造可以赚钱的应用ღ★。

　　但任何一个创业公司——我也在创新工场投了很多公司——都要考虑投资人ღ★。如果收购是最好的结局ღ★，公司有责任考虑这个选项ღ★。

　　李开复ღ★：零一万物有能力ღ★，也想做超大集群 Infrastructure 和训练的人确实会加入联合实验室ღ★，成为阿里的员工ღ★。

　　我认为以后预训练会分叉ღ★：一个是训练超大模型ღ★，这是在追寻 AGIღ★，但它会很贵ღ★。这部分我们其实很早就放弃了ღ★。

　　李开复ღ★：仰望星空追寻 AGI 需要充足甚至不计代价的弹药储备ღ★，脚踏实地来看ღ★，我们现阶段的最高优先级是先巩固拿到弹药的实力ღ★。

　　李开复ღ★：上次我们谈时是去年 5 月ღ★，那时我们发布了 Yi-Largeღ★，它是在往超大模型走ღ★。但当时我们就有一个认知ღ★，这个模型并不快ღ★，也不便宜ღ★。

　　所以就开始面临一个抉择ღ★：我是要花更多 GPU 和资源ღ★，烧更大的模型？还是务实一些ღ★，做一个可以落地ღ★、赚钱的商业公司？

　　李开复ღ★：当时就发生了ღ★，你还记得我们那时谈到了一个 Yi-X-Large 模型的计划吗？它是比 Yi-Large 更大的版本ღ★。我们去年 5 月到 6 月就决定放弃了ღ★。

　　我们决定不做 Yi-X-Large 的同时ღ★，已经在同步做 MoE（混合专家系统模型ღ★，优点是推理成本更低ღ★、速度更快）ღ★，就是去年 10 月推出的 Yi-Lightningღ★，它的速度比 Yi-Large 快好几倍ღ★，而价钱只有 GPT-4o 的 1/30ღ★。我们现在也正在做 Yi-Lightning-V2ღ★。

　　晚点ღ★：你之前说过ღ★，零一的优势之一就是你们自己做 AI Infra 和推理引擎ღ★，能主动大幅降低训练和推理成本ღ★。现在你们的 Infra 团队去了和阿里的联合实验室ღ★，这个优势还在吗？

　　李开复ღ★：我们现在仍有一个较小的训练团队和 Infra 团队ღ★，他们会继续做 “模应一体”ღ★，并且未来联合实验室的技术我们也能利用ღ★。

　　晚点ღ★：各大模型系列都会有不同大小的版本ღ★，你们现在和阿里有这么深入的合作ღ★，继续自己训练更快ღ★、更便宜模型的必要性是什么？

　　而 Yi-Lightning 现在的成本和表现仍不能被开源替代ღ★，我们还是会专注用自己的好模型打造好应用ღ★。好的定义可以是ღ★：够小ღ★、够快ღ★、够便宜ღ★、够厉害ღ★。如果有一天真被替代了ღ★，我们会做出务实的选择ღ★。

　　晚点ღ★：你们和阿里的合作中ღ★，他们除了接收部分零一的团队ღ★，需要支付其它费用吗？这是否类似一种收购？

　　晚点ღ★：阿里为何愿意合作？我收集到两种想法ღ★：一是不想让自己的投资“打水漂”ღ★，二是为了收集人才ღ★。

　　李开复ღ★：阿里的反馈你需要问阿里ღ★。可以说的是ღ★，联合实验室的合作是基于我们各自的优势ღ★，达成了战略和技术产品路线的共识ღ★，我们会加速在技术ღ★、平台ღ★、应用等方面的共享共建ღ★，开启中国“大厂＋小虎“的合作新范式ღ★。

　　李开复ღ★：还是祁瑞峰负责销售雪梨枪视频下载ღ★，谷雪梅负责模型训练和 to C 产品ღ★，马杰负责 to Bღ★，然后 CMO 是 Anita（黄蕙雯）ღ★。我的-1 其实基本一直没变ღ★，只是职责有调整ღ★。

　　晚点ღ★：我们了解到ღ★，零一也在推进拆分一些业务ღ★，比如把游戏应用拆成一个子公司ღ★，独立对外融资ღ★，这是出于什么考虑？

　　晚点ღ★：去年 5 月那次访谈ღ★，你说零一要做就想做成一个万亿美元公司ღ★，要做成 AGI 时代的微软ღ★。这个梦想算是破灭了吗？

　　当时我觉得最有价值的公司是 AI 时代的微软ღ★，今天还没有谁做出来ღ★，每家公司都还有机会ღ★。只能说我们现在是从应用起步ღ★，微软的第一个产品ღ★， BASIC 编译器ღ★，也是应用ღ★。

　　李开复ღ★：这件事没有一个突然的起因ღ★，也不是被动的调整ღ★，是去年 5 月开始萌芽ღ★，第三季度看到需要走这条路ღ★，之后跟阿里讨论ღ★，这一个月做了执行ღ★。

　　李开复ღ★：主要是三件事ღ★，第一ღ★，从商业角度考虑ღ★，我们认为只有大公司能继续做超大模型ღ★，第二ღ★，Scaling Law 在变慢ღ★，第三ღ★，商业化灵魂拷问的时刻已经到来ღ★。

　　第一件事ღ★，我们去年 5 月就意识到了ღ★：我们认为 2025 年是应用爆发年ღ★，这需要能支持普惠应用的ღ★、够快ღ★、够便宜的模型ღ★。所以我们重新定义了目标ღ★：不是要烧世界上最贵ღ★、最大ღ★、表现第一的模型ღ★，而是要做足够便宜ღ★、足够快的模型ღ★。

　　到 9ღ★、10 月时ღ★，我们也看到 Scaling Law 明显进入 diminishing return（收益递减）ღ★。不是说用更多算力和数据做不出进步ღ★，而是进步不符合投资回报ღ★。举个例子ღ★：从一张卡加到 10 张卡时ღ★，可以达到 9.5 张卡的价值ღ★，但从 10 万张卡加到 100 万张卡ღ★，也许只能达到 30 万张卡的价值ღ★。另外ღ★，如 Ilya 所说ღ★，互联网数据资源就像化石燃料般正逐渐枯竭ღ★，虽然算力还在提升ღ★，但数据增长速度已见顶ღ★。

　　晚点ღ★：Scaling Law 变缓ღ★，几乎所有 AI 公司都感受到了ღ★。但最头部的公司还是在持续做超大模型ღ★。

　　李开复ღ★：因为这并不代表超大模型就彻底没用了ღ★，超大模型一个非常重要的用处ღ★，就是可以做教师模型ღ★。

　　这个趋势不是我发明的ღ★。你看 Anthropic 的 Opus 模型后来就不给外面用了ღ★，为什么？因为它就是用来做教师模型ღ★。

　　就我们了解ღ★，Opus 其实训练得挺好ღ★，但太大ღ★、太贵ღ★、太慢ღ★，对外也卖不了多少ღ★，卖出去的也是被竞品用作教师模型ღ★，那还不如留着训练 Sonnetღ★，然后卖 Sonnetღ★。

　　李开复ღ★：GPT-5ღ★，或者也可能叫 4.5ღ★，这个还没定论威斯尼斯人60555官网ღ★，但 OpenAI 已经做出来了ღ★，在内部测试效果ღ★。它确实更好了ღ★，但好的程度不匹配它带来的延迟和成本ღ★。

　　它会不会对外卖ღ★，我不知道ღ★，但它绝对扮演着把 GPT 其它小模型提升一遍的功能雪梨枪视频下载ღ★，就是提升 “学生” 的能力ღ★，然后再用 “学生” 来做应用普及ღ★。

　　二是超大模型可以生成合成数据ღ★，合成数据可以用作训练新模型ღ★。比如像 Yi-Lightning 这样的模型ღ★，数据到达一定量级之后（训练效果）会饱和ღ★，合成数据虽然不能完全替代真实数据ღ★，但可以帮助生成更好的数据ღ★，让它饱和之后再上一个台阶ღ★。

　　李开复ღ★：中国公司面临芯片的限制ღ★，融资额和估值也远低于类似的美国公司ღ★。如果你一年烧 5 亿美金ღ★，就算融了十几亿美金ღ★，也会马上面临拷问ღ★。

　　所以只有那些真心想做 AGIღ★，想做世界最大ღ★、最棒ღ★、最牛模型的公司能继续做超大模型ღ★。这个成本ღ★、代价会非常高ღ★，绝对不是一个初创公司可以做的事ღ★。创业公司去和大厂比ღ★，谁能烧出更大的模型雪梨枪视频下载ღ★，最终不会成功ღ★。

　　李开复ღ★：因为我们自己做不起教师ღ★，那谁来做ღ★，就是大厂ღ★。你要是说抱大腿ღ★，也行ღ★。我们应该勇敢地做这个决策ღ★，因为它符合趋势ღ★，也让我们可以轻装上阵ღ★。

　　做一个很棒的手机应用ღ★，需要重做一个安卓吗？做一个很棒的 PC 应用ღ★，需要重做一个 Windows 吗？以后这种超大模型的能力肯定是靠大厂ღ★。

　　晚点ღ★：OpenAI o1 的出现ღ★，看起来会打开 Scaling Law 的第二曲线ღ★。这会怎么影响你的上述判断？

　　李开复ღ★：我恰恰觉得ღ★，一个非常快的推理模型ღ★，在 o1 之后的 inference-time Scaling Law 时代更符合趋势ღ★。因为慢思考和长思考会拉长响应时间ღ★。之前只有一步思考ღ★，就算你比别人快 5 倍雪梨枪视频下载ღ★，用户收益也不明显ღ★。但如果是多步思考ღ★，就会放大推理速度的差距ღ★，慢的模型在一些场景会不可忍受ღ★。

　　我们自己做了非常快的推理引擎ღ★，以后可以做更多实验ღ★，这也是我们选择更快ღ★、更便宜路径的另一个原因ღ★。

　　（注ღ★：o1 会 “像人一样” 分步思考问题ღ★，它通过把更多算力资源放到推理（inference）阶段ღ★，来提升模型表现ღ★。）

　　晚点ღ★：接下来可以来聊一聊你说的商业化灵魂拷问ღ★。其实大模型创业热潮才两年ღ★，为什么现在就进入拷问时刻？

　　李开复ღ★：因为大模型时代ღ★，一切都加快了ღ★。如果我们回看 AI 1.0 时代ღ★，技术就是深度学习ღ★；应用是从视觉逐渐切入其它ღ★，一个个慢慢来ღ★。

　　公司的发展ღ★，从谁的人最牛ღ★、论文最多ღ★、比赛成绩最好雪梨枪视频下载ღ★，慢慢进入商业里程碑ღ★，谁能拿下一个大单ღ★，谁能再多拿几单ღ★，谁能商业扩张ღ★；最终灵魂拷问是——不考虑你是个 AI 公司ღ★，你的财务报表能不能上市ღ★。这不是终点ღ★，但是一个重要里程碑ღ★，投资人能退出ღ★，公司能带着更多信誉往前走ღ★。这个过程ღ★，商汤等 AI 1.0 公司普遍走了 6-8 年ღ★。

　　现在一切都加快了ღ★。技术迭代加快了ღ★，我们从信仰 Scaling Law 到怀疑 Scaling Law 只花了一年时间ღ★。过去不是这样ღ★，摩尔定律支撑了多久？

　　灵魂拷问也来得更快ღ★。因为要烧 Scaling Law 的创业公司会烧钱更多ღ★、更快ღ★。所以我们更应该做一个符合商业逻辑ღ★、对投资人负责雪梨枪视频下载威斯尼斯人60555官网ღ★，能确保活下来的商业模式ღ★。这才能面对最后的灵魂拷问ღ★：你到底能不能把技术转换成商业价值ღ★，先有收入雪梨枪视频下载ღ★，再增加收入ღ★，然后收窄亏损ღ★，最终从单点盈利到多点持续盈利ღ★。这个过程必须加快ღ★。

　　李开复ღ★：可以拆分成几个题目ღ★：第一ღ★，你到底懂不懂商业运作？第二ღ★，这个事情到底能实现多少收入？第三ღ★，能实现多少收入增长？第四ღ★，能不能控制成本ღ★。

　　从我的角度ღ★，有几个重要的原则ღ★：第一是ღ★，不打打不赢的仗ღ★。如果一个行业你没有验证负担得起的 PMF（产品市场匹配）ღ★，或一定程度验证了ღ★，但面临巨头的强碾压威斯尼斯人60555官网ღ★，这个仗是不能打ღ★。

　　第二ღ★，不能去做大量看不到回报的投入ღ★。比如有些 To C 应用ღ★，一旦停止投放ღ★，用户就不增加了ღ★，或即使它有一定自然增长ღ★，也需要不断输血ღ★、亏损才能维持行业地位ღ★。类似的还有付费不高ღ★、不创造核心价值的 To B 招标ღ★，它会变成恶性循环ღ★：付费少ღ★，很难做好ღ★，客户就不满意ღ★，AI 公司也赚不到钱雪梨枪视频下载ღ★。

　　国内 To C 很难有收入ღ★，而且巨头掌握用户和流量ღ★。国内 To Bღ★，大部分案子不能赚钱ღ★，项目制的案子还不见得能复制ღ★，然后国外 To B 我们根本不会做ღ★。

　　这么难解的一个局的前提下ღ★，还有一个问题ღ★：如果你还要烧巨大的模型ღ★，还有 5000 张ღ★、10000 张卡ღ★，每年带来 2-3 亿美金的成本ღ★，这些成本怎么分摊到业务收入上去？如果你的亏损是收入的 5 倍ღ★、10 倍ღ★、20 倍ღ★，灵魂拷问就会失败威斯尼斯人60555官网ღ★。我在朋友圈里说 “2025 年是商业化淘汰年”ღ★，就是这么一回事ღ★。

　　所以作为一个 AI 创业公司ღ★，我们要把用在 GPU 上的钱当做一个 Business Expense（营业费用）ღ★，就和买电脑ღ★、出差经费一样ღ★。

　　如果决定要买 GPUღ★，要花多少钱？一年花几次？可以得到多少回报？这些都要回答清楚ღ★。你问任何一个公司的 CEOღ★、CFO 或采购ღ★：买或不买电脑对公司的影响ღ★，他都能清楚告诉你ღ★。

　　李开复ღ★：当然可以ღ★。但我们现在看到的中国打法是把推理成本降低ღ★。我们的模型是在变快ღ★，但这件事怎么转换成钱？还是要回答拷问ღ★。

　　李开复ღ★：DeepSeek 做得非常好ღ★，它的优势跟我们类似ღ★，对比美国最强的模型ღ★，DeepSeek 和 Yi-Lightning 是性价比高ღ★，而美国顶级模型是绝对 performance 更好ღ★。

　　晚点ღ★：零一现在的思路是直面更快到来的商业化拷问ღ★，你昨天在朋友圈也提到ღ★， 2024 年你们的实际收入已超 1 亿元人民币ღ★，2025 年还会翻数倍ღ★。具体要怎么做到？

　　李开复ღ★：我们应该是 2023 年新成立的 4 家大模型六小虎里（智谱 AI 和 MiniMax 两家六小虎在 2023 年之前已成立）ღ★，第一家做到 1 亿收入的ღ★，这离上市还远得很ღ★。但作为第一个运营年ღ★，有 1 亿元收入ღ★，是一个挺自豪且挺独特的事ღ★。

　　我们的海外 To C 产品基本已打平ღ★，接下来有机会盈利ღ★。国内的 To B 落地场景里ღ★，我们在游戏ღ★、能源ღ★、汽车ღ★、金融领域ღ★，也都在谈千万以上的单子ღ★。而且基本都是软件单ღ★，不是打包卖硬件ღ★、卖服务器ღ★。下一个阶段我们会继续放大这些领域ღ★，也会进入我们有机会的新领域ღ★。

　　晚点ღ★：进这么多 To B 领域ღ★，会不会重蹈 AI 1.0 的老路ღ★：在好多场景里接了定制化ღ★、高难度的订单ღ★，被交付拖得步履沉重ღ★。

　　李开复ღ★：有些领域我们不见得自己做ღ★，我们会和行业公司共创ღ★，一起设合资公司ღ★，对方出行业 Know-how 和一些可分享的垂类数据ღ★，我们出技术ღ★，一起做细分行业模型和更好的行业解决方案ღ★。

　　现在整个行业的一个挑战就是威斯尼斯人60555官网ღ★，客户和技术提供商不是双赢ღ★，而是一方压价ღ★，另一方因为没有利润只能随便做做ღ★。如果能结合对方的行业 Know-howღ★、数据和我们的技术ღ★，做合资公司ღ★，做大两边都有钱赚ღ★，做得不好两边都有亏损ღ★，这样更能创造价值ღ★。我有把握ღ★，在 25 年能有数倍收入增长ღ★，从 1 亿做到数亿ღ★。

　　李开复ღ★：有 3 种 To B 可以做ღ★：一是能给客户创造核心价值的ღ★，就是不仅帮它省钱ღ★，还能帮他赚钱ღ★。

　　二是在一些特别垂直又适合大模型的领域ღ★，找到一家有远见的公司和 CEOღ★，对方愿意和大模型公司一起共创ღ★。这对企业是个巨大的决定和投入ღ★，这种单子肯定不多ღ★，但每个都是金矿ღ★。

　　第三就是做方案有复制性的领域ღ★，服务第一个客户时可能不赚钱ღ★，但后面还有 20 个ღ★、100 个ღ★。

　　晚点ღ★：2024 年ღ★，零一陆续有中高层离开ღ★，包括前预训练负责人黄文灏ღ★、生产力 To C 产品负责人曹大鹏ღ★、多模态研发负责人潘欣等ღ★，这是从之前追求更大模型ღ★，到准备接受拷问的调整带来的吗？

　　李开复ღ★：每个人离职可能有不同理由ღ★，有些是想追求 AGIღ★，有些可能是禁不住诱惑ღ★。大厂突然要来天价来挖人ღ★，每个创业公司都遇到了ღ★。

　　这些公司都很聪明ღ★，都有很多资金ღ★，所以都会找到自己的方向ღ★，我还是坚信一个判断——三年后ღ★，没有一个公司会被认为是大模型公司威斯尼斯人60555官网ღ★。就像今天你不会说字节ღ★、美团是移动互联网公司ღ★，你会说它们是社交ღ★、内容ღ★、外卖ღ★、电商公司ღ★。

　　晚点ღ★：我说的全军覆没ღ★，不是指这些公司死掉ღ★，而是指它们没有像一些人期待的那样成为新一代巨头ღ★，这轮技术变化的绝大部分成果会被现有科技巨头获得ღ★。

　　李开复ღ★：如果真是这样ღ★，就代表了 AI-first 应用没有想象中那么颠覆ღ★，所以我不认为这会发生ღ★。

　　因为每一个足够颠覆的 AI-first 应用ღ★，都是一个创业公司的机会ღ★。从互联网到移动互联网ღ★，搜索没怎么被颠覆ღ★，所以 Googleღ★、百度依然很强ღ★，但出行ღ★、短视频ღ★、支付ღ★、本地生活……确实是移动互联网的新应用ღ★，它们需要 Mobile-first 的特性才成立ღ★：标记地理位置ღ★、随身携带等等ღ★。

　　李开复ღ★：用自然语言做交互ღ★，有通用推理和理解能力ღ★。还有一个判断方法——就是一个应用如果没有大模型就不成立ღ★，那它肯定是 AI-first 应用ღ★，比如主要由 AI 来写作的工具ღ★；缺少不了 “AI 朋友” 的社交网络等等ღ★。

　　只要 AI-first 成立ღ★，就会有非常多的创业公司跑出来ღ★，我坚持认为这才是高概率事件ღ★。AI 是比移动互联网更颠覆的技术ღ★。

　　晚点ღ★：上一次聊时ღ★，我们讨论过一个问题ღ★，就是其实你没有必要自己到一线创业ღ★，和你行业地位ღ★、人生阶段相似的人ღ★，更多是选择支持一个公司ღ★，而你却自己当 CEOღ★，主动跳入了这个混战ღ★。回头看ღ★，会后悔这个选择吗？

　　李开复ღ★：不会ღ★，我之所以决定做这件事ღ★，是看到它特别适合我的背景ღ★，它包括了技术ღ★、产品ღ★、投融资和商业运作ღ★，我能给这件事带来独特价值ღ★。

　　每个创业的过程中ღ★，都会有跌荡起伏和调整ღ★。如果一个 CEO 碰到一点挑战就开始后悔ღ★，这样的人没资格做 CEOღ★。

　　李开复ღ★：我没有ღ★。反而是ღ★，如果等了四十多年ღ★，终于等到了 AI 时代ღ★，我却没有出来做我擅长做的事ღ★，没有去试一把ღ★，这会成为终身遗憾ღ★。

　　第二是ღ★，我们会挖掘到 To B 大模型的 PMFღ★，这指靠大模型才能满足的 To B 真实需求ღ★，大量 AI-first 细分行业模型也会爆发ღ★。它的主要价值不是在金融ღ★、保险这些大行业威斯尼斯人60555官网ღ★，而是在垂直行业里ღ★；行业老大不一定特别大ღ★，但它们的营业额会因为有大模型而翻倍ღ★。这是最好的 PMFღ★，因为马上能产生巨大价值ღ★。我们已经有一些尝试ღ★，现在还不能剧透太多ღ★。

　　晚点ღ★：关于 2025 年的应用爆发点ღ★，现在被讨论很多的方向是推理能力提升后打开了 Agent（智能体）应用的更多可能ღ★。你怎么推演 Agent 2025 年的发展ღ★，零一可能会做哪些尝试？

　　李开复ღ★：我们对 Agent 已经做了一些探索ღ★，怎么让大模型从能言善道到理解并执行一系列逻辑ღ★，从能处理单指令到多个指令ღ★。

　　现阶段大模型要落地为智能体ღ★，距离 “点石成金” 还有很多难点ღ★，通用的 Agent 平台还需要时间ღ★。但在一些垂直领域ღ★，比如法律ღ★、游戏ღ★、金融服务领域ღ★，我们已经在和合作伙伴一起开发行业模型 +Agent威斯尼斯人60555官网ღ★。

　　晚点ღ★：之前向你搜集对 Good AI 的看法时ღ★，你说ღ★：工作其实是工业革命遗留下的魔咒ღ★，你希望能出现一个将人类从繁冗的重复劳动中解放的 “Super Agent”ღ★。如果真有了 “Super Agent”ღ★，你会把时间用来干什么？

　　李开复ღ★：继续做我热爱的工作ღ★，只要这个工作还没被 AI 取代ღ★。花更多时间和我爱的人在一起ღ★，这一定是 AI 做不了的ღ★。石化工业ღ★。威斯尼斯人·60555ღ★，澳门尼威斯人网站ღ★，澳门尼威斯人网站8311ღ★，澳门尼威斯人网站8311ღ★，澳门尼威斯人8311ღ★。