科技獵虎嗅對話李開復：最初的核心聯創團隊基本沒變
在海淀區毗鄰北京大學的零一萬物辦公區中，員工依然忙忙碌碌，仿佛并沒有受到外界輿論風波的影響。
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是什么契機讓李開復重新思考預訓練？從什么時候開始暫停對超大模型的追求？做出了什么影響公司命運的關鍵決擇？
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面對虎嗅的靈魂拷問，他依舊保持一貫的溫文爾雅，絲毫沒有回避外界關心的焦點，并分享了他做出轉變的心路歷程。
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雖然在外界看來零一萬物的轉變有些突然，但對李開復和零一萬物來說這是一次有章法有節奏的“變道”，甚至在半年前就開始長線布局。
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以下是虎嗅與李開復溝通實錄：
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虎嗅：零一萬物內部的決策模式是怎樣的？比如你是更樂于和大家商量？還是你更相信自己的預判？
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李開復 ：在我創業之初，就集結了一批“愿意相信我，我也很信任他們”的創始團隊。谷雪梅、馬杰、祁瑞峰、Anita等，這些人從一開始就在我的聯創團隊里， 最初的核心聯創團隊基本上沒有改變 ，還有約20位勤奮強悍的干將。
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我們因為同樣信仰AGI，同時也勇于腳踏實地地擁抱應用落地和商業化，所以我們走到一起來。即使在充滿壓力的狀況下，任何同事都可以跟我約一對一的時間，我們固定舉辦開誠布公無話不說的TGIF全員溝通會，每個重要決策從判斷到落地，必定是我們達成共識的結果。
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虎嗅：你什么時候開始對預訓練有新的思考？有什么關鍵節點，是你思考這件事的契機嗎？
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李開復 ：大模型賽道技術迭代特別快，所以必須做超前預判和布局。在 2024 年 5 月的時候，我們就開始思考預訓練的路線問題。在 2024 年 5 月，我們發布了一個千億參數模型 Yi-Large，當時 Yi-Large 的模型表現很好，在國際權威盲測榜單 LMSYS Chatbot Arena 總榜上取得了當時世界第七、中國第一的成績。但是從現在往回看， Yi-Large 在模型推理速度和推理成本優化方面，還有相當大的提升空間。
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原本我們模型路線圖上的下一個版本是更大尺寸的 Yi-X-Large，仍然走稠密模型、需要加倍的卡才能做到的路線。 當時我們就面臨著一個抉擇，是繼續沿著 Scaling Law，用更多的 GPU、更多的數據去訓練更大參數規模的模型，還是說我們要采更務實的路線，去專注于做更輕量化、但是模型性能依然能保持領先的模型？
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我們內部在半年多前就意識到了 Scaling Law 的邊際收益遞減，對初創公司最直接的就是財務影響，我的財務同事每幾周跟我過現金流，看到算力一個月一個月的支出，真不是可持續的方式。賭上巨量資源去訓練超大參數規模的模型，超低的性價比對初創公司來說，肯定不是一個務實的選擇。
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那次的關鍵技術決策討論是個節點，經過很多實驗后我們決定換一個路線，去年10月零一萬物推出的新旗艦模型 Yi-Lightning 是我們一次嘗試，Yi-Lightning 采取MoE（混合專家）架構，激活參數僅20多B，但模型表現更出色——模型性能上超過了 2024 年 5 月版本的 GPT-4o，發布時在 LMSYS 上排名世界第六、中國第一（2024 年 10 月 16 日數據）。更重要的是，Yi-Lightning 的模型訓練成本僅350萬美元，僅是 GPT-4o 的 1/30，我們的推理成本做到行業最低，喊出大模型也能有“白菜價”。
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從去年下半年，我們開始暫停對超大參數規模的模型的追求，回頭復盤，真是還好沒加那多幾千卡的成本。
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虎嗅：當你意識到這件事情后，你當時做的第一個決定是什么？你如何去推動公司內部接受這個認知，并參與到這個轉型之中？
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李開復 ：有了前面提到的這個放棄 X-Large 的轉變和驗證，公司內部也很快都達成了共識。因為作為親身經歷者，我們每個人都看到了，跟AI 1.0時代不一樣，AI 2.0時代大模型技術和產業發展都是被加速的。大模型公司融到了更多資源，但是也因為大模型預訓練投入更大的資源。從技術上看，僅僅一年多的時間，引領大模型前進的傳統 Scaling Law 邊際收益遞減明顯，商業化上同樣如此，我參與過 AI 1.0 時代的投資和孵化，一家公司獲得商業化的成功可能有5到8年窗口，相比之下，大模型賽道一切加速，AI 2.0 大模型公司會更快地面臨商業模式的靈魂拷問。
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在當下的階段，聚焦“小而美且便宜”的模型，在此之上加速應用落地和商業變現，不論是在技術角度，還是在商業角度，都更實際、更負責，也是更健康、更能走下去的選擇。
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虎嗅：這個轉型中最大的挑戰來自什么？
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李開復 ：可能外界觀感是零一萬物轉型調整來得突然，但是我們從去年第二季度開始針對技術路線進行復盤，第三季度開始嘗試構建輕量化模型 10 月推出了Yi-Lightning，同時積極在 ToC 和 ToB 領域探索落地，11月份我們首度公布了 ToB 戰略，再到 2025 年年初宣布與阿里云成立產業大模型聯合實驗室，你可以看到， 這一切調整都是基于長線戰略調整循序漸進、一脈相承的。只是近期一些噪音和歪曲解讀突然出現，讓我們有章法有節奏的布局對外界顯得有些突然。
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歷史上許多新的技術過了黑科技發明期，面臨技術落地和產品化的時候，沒能獲得商業的成功，這個階段被稱為“創新死亡谷”。零一萬物已經證實了我們能做世界級的技術，是時候要關注和聚焦模型能力的落地實現，運轉出能良性造血的商業模式。
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更確切地說， 行業正在集體穿越大模型時代的“創新死亡谷” 。
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最大的挑戰在于有限的資源、有限的時間。行業對 Scaling Law 從追捧到懷疑就不到一年的時間，我們如何在時間表里制定計劃、保持敏捷，在有限的資源里最大化我們的執行力。我們必須以快打快，不進則退。
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虎嗅：圈內有些公司在做ToB業務同時仍然在做預訓練，你如何看待？
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李開復 ：如果一家創業公司的長板足夠長，不管你的長板是在模型上還是產品上，都可以一定程度上回答所謂的靈魂拷問。我在這里不點評其他家的做法，我相信大家都能夠找到專屬于自己的道路。
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對于零一萬物而言，我們的長板就是能夠在保證模型性能處于世界第一梯隊的同時，大幅降低訓練和推理成本、大幅提升推理速度。 大模型公司第一年在前期科研、模型訓練方面需要花費巨量的資源，狂奔進入第二年后，初創公司更應該有一個符合商業邏輯、對投資人負責、能確保活下來的商業模式。
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虎嗅：在ToB這件事情上，你認為零一萬物最本質的競爭力在哪幾個維度？這幾個維度在你心中它的排列順序該是什么樣的？
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李開復 ：首先，在經過一年多的技術沉淀，零一萬物已經具備了世界第一梯隊的技術能力，證明了自己能夠交付出性能世界領先的模型。我們技術底子夠硬。
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其次，在尋找落地場景這件事上，我們不像其他 AI 公司能夠雇傭數百個銷售。但我本人以及聯創團隊都有著豐富的人脈資源，使得零一萬物能夠從開始就切入重點領域內的頭部公司，快速找到適合凝練出標準化 ToB 解決方案的領域和場景。
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第三，零一萬物還可以跟創新工場聯動。創新工場投資的很多領域的公司，比如 AI 制造、 AI 金融、 AI for Science、具身智能、無人駕駛等等，跟我們都是非常互補的，都可以在行業大模型方面展開合作。
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創辦零一萬物的最初目標是在實現我的 AGI 夢想同時取得商業上的成功，我們要做的是要讓頂尖大模型能力走出實驗室，去進行產業落地，打造AI-First產業應用，把技術超能力變成“鈔能力”，創造實質的商業價值，才能面對最后的靈魂拷問：你到底能不能把技術轉換成商業價值？先有收入，再增加收入，然后收窄虧損，最終從單點盈利到多點持續盈利。
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虎嗅：你認為2025年在 ToB 業務上，真正考驗每家公司的焦點能力是什么？這種情況下我們如何保持自己的競爭優勢？
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李開復 ：2025 年是 AI-First 應用爆發的元年，中國有望在應用元年彎道超車，零一萬物必須提前卡位。
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大模型 ToB 行業的挑戰是，客戶和技術提供商不是雙贏，而是一方壓價，另一方因為沒有利潤只能隨便做做。對于大模型公司來說，很大一部分的 ToB 合作客戶付費意愿不高，服務場景也很難做成可復制化的產品。這就會變成惡性循環：大模型公司沒辦法全身心投入，客戶也沒辦法從解決方案中獲得業績增長，最后大家都賺不到錢。
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在零一萬物看來，有三種 ToB 的方向是值得嘗試的。一種是能夠為客戶創造核心價值的，不僅能省錢，更重要的是能夠幫助客戶做增長。比如零一萬物的如意數字人和萬視營銷短視頻；第二種是在一些特別垂直、又很適合大模型落地的領域，與真正有遠見、有決心擁抱大模型的公司一起共創，打造行業大模型。基于目前為人熟知的金融、醫療等領域，零一萬物會再向下挖掘更垂直的行業，在這些垂直行業里，行業龍頭可能會因為大模型而產生營業額的快速增長。這類企業每個都是金礦，我們已經有了一些嘗試。第三就是服務可復制、可快速規模化的領域，服務第一個客戶時可能不賺錢，但相似的產品可以服務很多家同類型的客戶。
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目前，在國內 ToB 方向上，零一萬物在游戲、能源、汽車、金融領域都在談千萬以上的單子，而且基本都是軟件單。下一個階段零一萬物會繼續放大這些領域，也會進入有機會的新領域。如果能結合對方的行業 Know-how、數據和零一萬物的技術，比如以共同設立合資公司的形式，一起做細分的行業模型和更好的行業解決方案，就能創造更多價值。 我有把握，在 2025 年能有數倍收入增長，從 1 億做到數億。
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（Tips：我是虎嗅科技醫療組的王欣，關注AI及創投領域，行業人士交流可加微信：13206438539，請注明身份。）
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