大模型沒有長期主義，零一萬物當下的處境，幾乎可以說是“六小虎”的一個縮影。李開復那句“這就是一個難解的局，To B、To C、國內、國外，都不容易做”，似乎是當下國產AI初創的寫照。

@科技新知 原創

作者丨櫻木 

編輯丨蕨影

2025年，對于AI賽道的初創公司而言，是最好的時代，似乎也是最壞的時代。

Scaling law的放緩，以及openAI逐漸壓低的節奏，似乎都讓中國公司看到了追趕的節奏，而隨之到來的，站在AI應用爆發的時間節點，正是中國公司也將迎來傳統優勢發展方向。

AGI的星辰大海，似乎已經鮮有人再提及，如何在技術進入平緩期，快速地商業化，體現價值成了主基調。除此之外，難題還有很多，融資能力、產品造血能力，以及與大廠的差異化，開始成了考驗六小虎的關鍵標準。

開年伊始，AI六小虎之一的零一萬物，率先作出了妥協，調整團隊、放棄超大模型、主攻應用。雖然零一萬物創始人李開復坦言，零一萬物開啟了“大廠+小虎”的全新模式，但從某種程度來說，零一萬物已然與其他“小虎”在規模和影響力上有了差異。

客觀來講，除了零一萬物無論在技術嗅覺，還是產品盈利方向上，表現得都有其獨到之處，其模型在主流機構的評分中，也拿到了不俗的成績。但從商業化上來看：

首先，融資規模決定著技術追趕的速度，也決定著應用可以試錯的時間，從公開信息來看，零一萬物的融頻并不占據優勢，在2024年，僅有一輪融資。而在應用端，零一萬物也并未拿出破圈級別的爆款產品。

而另一方面，大廠似乎也不愿意再給創業公司更多的時間，正如獵豹移動創始人傅盛在年初時所言，與AI四小龍所在的AI 1.0時代不同，以ChatGPT發布為起點的AI 2.0時代，全社會迅速達成共識，即這項技術會帶來生產力革命。這意味著，AI 1.0時代在科技巨頭下場之前，留給創業公司的時間差是足夠的，但在AI 2.0時代，中國科技巨頭下場的時間反而比初創企業更早。

阿里與字節早早下場，讓原本的空間開始快速擠壓，而在包括人才、業務多方面的爭奪，也讓零一萬物等初創企業，快速地感受到了壓力。

舉例來說，2024年，零一陸續有中高層離開，包括前預訓練負責人黃文灝、生產力To C產品負責人曹大鵬、多模態研發負責人潘欣等。而其中黃文灝加入了字節，潘欣與曹大鵬紛紛開啟了創業。同時，零一萬物的重要變現方式之一，電商大模型、智能話術與互動，與阿里等大廠AI業務有所重疊。

零一萬物當下的處境，幾乎可以說是“六小虎”的一個縮影。以零一萬物為標尺，來衡量六小虎，2025似乎還有很多問題需要他們回答。突圍的路在何方？六小虎答案各不相同，但李開復的那句“這就是一個難解的局，To B、TOC、國內、國外，都不容易做”，似乎確是當下國產AI初創的寫照。

而全新的問題如版權墻、AI硬件、芯片等，也在不斷拷問著初創的六小虎。2025，是被外界寄予厚望的AI應用爆發之年，而對于六小虎來說，似乎更大的壓力，正在快速逼近。

01

爭奪一張未來船票

雖然沒有明確的時間表，但可以看出的是，AI六小虎在資本方向上的膨脹速度卻在前所未有的增加。在六小虎中，除了智譜成立于2019年6月，其余幾家的成立時間都在2023年3月-5月，而時至今日，不過一年時間，六小虎幾乎達成了200億估值獨角獸企業的門檻，遠遠快于商湯、曠視等上一代企業的速度。

而在資本擁躉之時，六小虎的價值底色究竟如何，未來的是否有更大想象力的商業空間，則成了六小虎下一階段的門票。

簡單計算就可以得知，想要維系六小虎現在，技術與硬件、人才密度、造血能力、融資能力，幾乎成了關鍵因素，技術與硬件和人才密度決定著對于國際先進技術的跟隨情況，而造血能力與融資能力則決定著是否能活到下一個階段的開啟。六小虎從當下來看，除了零一萬物放棄了超級模型的訓練，其他仍在堅持。

超級大模型對資本需求巨大，曾有行業內人士透露，為了不被落下，基座模型3個月就需要重新訓練一次，訓練一次成本約在3億元；而一些多模態模型訓練時間可能長達5-6個月，成本更高。此外大模型公司的基座模型研發團隊均超過100人，人力成本亦占創業公司的大頭。

從當前的六小虎的融資情況來看，智普AI與階躍星辰，分別受到了北京市國資與上海市國資的認可，分別在年底完成了全新一輪融資，短期資金焦慮較小；而月之暗面與百川在2024年融資規模超50億+，雖然據行業內人士透露，融資規模將會以“算力+資金”的方式來完成，但從賬面來看依舊充裕；相對融資能力較弱的零一萬物和minimax，則在2025年的競爭顯得撲朔迷離。

朱嘯虎曾表達過，大模型商業模式太差，技術沒有差太多的情況下，每一代技術都要投入，現在可能3.5版本要投入幾千萬美元，迭代到4版本要幾億美元，到5版本可能要幾十億美元，每一代模型都要重新去投入，而變現周期可能就兩三年，“這比發電廠還要差”。

當然，行業內并非沒有好消息。根據“財新”的報道，2024年年末，DeepSeek低廉的訓練成本引發熱議。計算機科學家、前特斯拉自動駕駛負責人、OpenAl創始團隊成員Andrej Karpathy在社交媒體上發文稱，DeepSeek-v3能力的模型在業界一般需要1.6萬張GPU的集群訓練，例如Meta發布的Llama-3-405B在類似集群上花費了3080萬GPU小時，而DeepSeek僅使用了280萬左右的GPU小時。

但與此同時，國內基座大模型的能力究竟如何，卻依然不甚明朗。蘋果跟百度的扯皮充分暴露了國內基座大模型的實際水平。在業界，文心是公認的國內頂尖的基座大模型，但它依然無法滿足蘋果的要求。

而對于六小虎而言，更為關鍵的另一環，則在于人才的流失，2024年下半年以來，大模型獨角獸的不少核心成員都選擇了出走創業，12月9日，有報道顯示，百川智能聯合創始人、商業化負責人洪濤離職。在此之前，如零一萬物算法副總裁、模型預訓練負責人黃文灝，于今年8月加入了字節跳動。另外，有媒體報道稱月之暗面幾位出海產品負責人也于11月前后離職創業；MIniMax產品負責人張前川于今年9月被確認離職后，至今未更新消息。

從離職方向來看，加入大廠與尋找pmf前景更佳的細分領域創業成為了主流。對于AI應用公司而言，技術領先性重要性并不高，這也意味著壓力的減輕。同時，人才的不斷離開似乎也在詮釋著，對大模型賽道的不看好。

那么投資人更看重的造血能力現在演化成何種情況呢？

02

To B與To C雙重考驗

從宏觀來看，六小虎在商業上，區別于之前四小龍的核心關鍵，是其通過大模型的泛化能力，尋找更廣闊的場景。

根據“財新”的觀點顯示，中國軟件市場私有化、定制化要求高，此前發展數十年都未長出微軟、谷歌、Meta等平臺型科技公司。在上一輪以AI視覺為主的創業熱潮中，“四小龍”為滿足項目方要求，團隊擴張至數千人，實質都是重人力的項目公司。

但創業圈對于六小虎的泛化能力在市場前景、競爭格局的爭議，卻從未停止。投資人朱嘯虎曾坦言，“我覺得‘四小龍’（曠視、依圖、商湯、云從）不是六小虎的下限而是上限”，他認為“四小龍”運氣很好，碰上了安防大建設的巨大紅利，雖然由于項目性質現金流不佳，但也有逾期的錢不斷墊著現金流。而今天AI時代的大基建爆發，似乎仍在醞釀之中。

從成熟的團隊來看，對比四小龍時代，全新的大模型公司，似乎是要從行業賽道開始突圍，比如說百川專注的AI醫療賽道，以及零一萬物看好的標準化流程較高的零售電商行業的營銷內容。

但從實際的觀察來看，這樣的選擇仍在較為早期的階段。據媒體報道顯示，醫療行業進入門檻高，對結果準確性要求嚴，預計還需3-5年，“AI醫生”才能拿到AI醫療器械三類證。

據某行業專家在調研報告中透露。“百川這一塊，因為它在醫療這一塊的中標的訂單量，確實目前在醫療方面是領先其他的包括大廠的場景，但是它今年的收入也是非常低的。像階躍星辰，因為階躍星辰沒有對外公布很詳細的營業收入，但其實它在六小虎里面是發展相對比較晚的，而且產品也只是在部分的應用里面去用，做體驗這樣一個方式。”

投資人韓彥也指出：“toB業務履約成本高、毛利低，即便是大模型也最終會走A'四小龍”的老路。”他認為，大模型最終會和互聯網技術一樣普及，并不需要太多的服務商。

更有激進的觀點表示，國內大模型創業公司紛紛押注To B，不是因為To B賽道有多好，而是因為只能承擔To B商業模式。現在除了互聯網巨頭，沒人敢對AI to C模式燒錢。例如百川押注醫療解決方案，因為連王小川都不敢在To C產品上堆人力，遑論砸錢獲客。

泛化能力不強的結果，就是在To B賽道上，大家需要通過降本，以及搶占細分市場來贏得規模。

李開復曾坦言，中國大模型公司的優勢在于成本、人效、資源利用率。他舉例稱，零一萬物融資額不到OpenAl的10%，但訓練成本只有OpenAl的3%，推理價格是OpenAl的四十分之一。“用美國的打法當然打不過美國的公司，但在中國可以有市場，在海外也有機會，例如'一帶一路'沿線國家。”

然而與星辰大海的想法不同的是，大模型在To B賽道上的徘徊踟躕。在一份關于《中國AI大模型廠商技術發展與商業化落地進展》的調研報告中，行業專家對六小虎toB的現狀描述道：

六小虎的話，比如MiniMax,今年它這樣一個銷售目標大概是在5億。目前MiniMax在國內做toB其實是有一些存貨的，可能最近半年它應該是從to B逐漸轉向to C,并且去做一些出海的應用，所以MiniMax在做這樣一個轉變。像零一這一塊的話，其實零一走的是開源加閉源這樣一個路線的方式。在to B里面，其實它主要目前去做高性價比的API，要去做這樣的服務以及一些附加的方式。像階躍星辰，因為階躍星辰沒有對外公布很詳細的營業收入，但其實它在六小虎里面是發展相對比較晚的，而且產品也只是在部分的應用里面去用，做體驗這樣一個方式。

更為現實的情形是，類似于科大訊飛、商湯等傳統AI廠商的快速崛起，從采招網數據顯示，在四季度，AI大模型的中標情況來看，科大訊飛已經拿下了頭名。從全年的角度來看，科大訊飛在教育、金融、醫療等領域已經有了較前的卡位，而商湯在城市管理、安防監控等方向上也有了不俗的布局。

b端肉少，而c端的競爭則成了大廠的主陣地。

字節跳動對于kimi的反超，似乎印證了巨頭挾資本、流量與低價開啟的炮火，六小龍很難與之抗衡。

據移動數據調研機構QuestMobile測算，截至2024年11月，豆包App在活躍率(日活用戶1月活用戶)、單月人均使用天數方面居工具類AIGC(人工智能生成內容)應用之首，并以5651.8萬月活用戶成為國內規模最大的AI原生應用；排在其后的是Kimi智能助手，月活達2282.43萬；百度智能助手文小言月活也在1000萬以上，但與豆包懸殊。

而自此，C端超級應用，要避開大廠的射程，也成了行業內的關鍵。

另一個撞上大廠射程的，則是minimax的海螺AI。海螺AI在2024年4月發布時主打文本生成，四個月后發布的文生視頻功能是推動用戶增長的主力。但其與快手可靈較為相似的產品形態，也讓海螺幾乎不得已將一部分重心調整到了海外。

03

搜索大棋，尚未分野

回到硅谷主流的敘事之中，其實本次AI浪潮的關鍵商業前景，最多的還是AI搜索，以及AI agent對于搜索的替代需求。

新年伊始，小紅書一款AI搜索產品“點點”開始被市場注意到，而小紅書搜索量已達百度xx%的聲音更在行業內，不斷傳播。傳統的搜索競價排名的特質，在面對海量的信息時，逐漸顯露出其局限性。而AI技術的介入，為搜索領域帶來了新的變革可能。AI agent能夠通過對用戶意圖的深度理解，更加精準地篩選和提供信息，有望打破傳統搜索的瓶頸，重塑信息獲取的模式。

而這一趨勢，不僅吸引了科技巨頭的目光，也讓 AI六小虎看到了新的發展機遇。

以月之暗面為例，其推出的Kimi探索版，便展現出在搜索領域的野心。Kimi探索版在功能上進行了創新升級，它能夠對用戶輸入的問題進行拆分，有效避免了大模型常見的 “幻覺” 問題，并且搜索量大幅提升，一次搜索即可精讀超過500個頁面。這一產品的推出，無疑是月之暗面在AI搜索領域的一次大膽嘗試。

但搜索作為整個AI革命中，最為重要的部分，爭奪的激烈程度可想而知。據業內人士觀察坦言，能熬到比拼最終的搜索業務的產品，從當下來看，六小虎似乎并沒有任何優勢。即便是高速成長的豆包，其基座模型與百度而言，仍然有不小的差距。

另一方面，AI搜索領域的商業模式仍在探索之中，尚未形成成熟、穩定的盈利模式。

這對于需要大量資金投入研發和運營的六小虎來說，無疑是一個巨大的挑戰。在未來的發展中，入局者需要不斷提升自身的技術實力，優化產品功能，同時積極探索適合自身的商業模式，才能在激烈的競爭中脫穎而出，在AI搜索領域占據一席之地。

站在2025年的十字路口，AI六小虎前方迷霧重重，充滿了不確定性與挑戰。它們在資本角逐、B端與C端市場拓展以及AI搜索領域的競爭中，都遭遇了不同程度的困境。然而，危機與機遇總是并存，在這片充滿挑戰的商業戰場上也并非沒有破局的希望。

客觀來看，killing app仍未出現，更為廣泛的普及性產品，也許才是AI在下個階段需求所在。正如李開復所言，在正常的商業之中，應用應該是營收的大頭，而現在英偉達仍然是最賺錢的公司，而這一切最終將會改變。