在海淀區(qū)毗鄰北京大學(xué)的零一萬物辦公區(qū)中，員工依然忙忙碌碌，仿佛并沒有受到外界輿論風(fēng)波的影響。

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身處漩渦中心的李開復(fù)，第一時間與虎嗅進(jìn)行了一對一交流。

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是什么契機讓李開復(fù)重新思考預(yù)訓(xùn)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(guān)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(guān)心的焦點，并分享了他做出轉(zhuǎn)變的心路歷程。

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雖然在外界看來零一萬物的轉(zhuǎn)變有些突然，但對李開復(fù)和零一萬物來說這是一次有章法有節(jié)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(fù)溝通實錄：

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虎嗅：零一萬物內(nèi)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(yù)判？

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李開復(fù) ：在我創(chuàng)業(yè)之初，就集結(jié)了一批“愿意相信我，我也很信任他們”的創(chuàng)始團(tuán)隊。谷雪梅、馬杰、祁瑞峰、Anita等，這些人從一開始就在我的聯(lián)創(chuàng)團(tuán)隊里， 最初的核心聯(lián)創(chuàng)團(tuán)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?fù)肀?yīng)用落地和商業(yè)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(dá)成共識的結(jié)果。

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虎嗅：你什么時候開始對預(yù)訓(xùn)練有新的思考？有什么關(guān)鍵節(jié)點，是你思考這件事的契機嗎？

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李開復(fù) ：大模型賽道技術(shù)迭代特別快，所以必須做超前預(yù)判和布局。在 2024 年 5 月的時候，我們就開始思考預(yù)訓(xùn)練的路線問題。在 2024 年 5 月，我們發(fā)布了一個千億參數(shù)模型 Yi-Large，當(dāng)時 Yi-Large 的模型表現(xiàn)很好，在國際權(quán)威盲測榜單 LMSYS Chatbot Arena 總榜上取得了當(dāng)時世界第七、中國第一的成績。但是從現(xiàn)在往回看， Yi-Large 在模型推理速度和推理成本優(yōu)化方面，還有相當(dāng)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(dāng)時我們就面臨著一個抉擇，是繼續(xù)沿著 Scaling Law，用更多的 GPU、更多的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練更大參數(shù)規(guī)模的模型，還是說我們要采更務(wù)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(lǐng)先的模型？

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我們內(nèi)部在半年多前就意識到了 Scaling Law 的邊際收益遞減，對初創(chuàng)公司最直接的就是財務(wù)影響，我的財務(wù)同事每幾周跟我過現(xiàn)金流，看到算力一個月一個月的支出，真不是可持續(xù)的方式。賭上巨量資源去訓(xùn)練超大參數(shù)規(guī)模的模型，超低的性價比對初創(chuàng)公司來說，肯定不是一個務(wù)實的選擇。

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那次的關(guān)鍵技術(shù)決策討論是個節(jié)點，經(jīng)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?zāi)Ｐ?Yi-Lightning 是我們一次嘗試，Yi-Lightning 采取MoE（混合專家）架構(gòu)，激活參數(shù)僅20多B，但模型表現(xiàn)更出色——模型性能上超過了 2024 年 5 月版本的 GPT-4o，發(fā)布時在 LMSYS 上排名世界第六、中國第一（2024 年 10 月 16 日數(shù)據(jù)）。更重要的是，Yi-Lightning 的模型訓(xùn)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(yè)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(shù)規(guī)模的模型的追求，回頭復(fù)盤，真是還好沒加那多幾千卡的成本。

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虎嗅：當(dāng)你意識到這件事情后，你當(dāng)時做的第一個決定是什么？你如何去推動公司內(nèi)部接受這個認(rèn)知，并參與到這個轉(zhuǎn)型之中？

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李開復(fù) ：有了前面提到的這個放棄 X-Large 的轉(zhuǎn)變和驗證，公司內(nèi)部也很快都達(dá)成了共識。因為作為親身經(jīng)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(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)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(yù)訓(xùn)練投入更大的資源。從技術(shù)上看，僅僅一年多的時間，引領(lǐng)大模型前進(jìn)的傳統(tǒng) Scaling Law 邊際收益遞減明顯，商業(yè)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(yè)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(yè)模式的靈魂拷問。

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在當(dāng)下的階段，聚焦“小而美且便宜”的模型，在此之上加速應(yīng)用落地和商業(yè)變現(xiàn)，不論是在技術(shù)角度，還是在商業(yè)角度，都更實際、更負(fù)責(zé)，也是更健康、更能走下去的選擇。

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虎嗅：這個轉(zhuǎn)型中最大的挑戰(zhàn)來自什么？

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李開復(fù) ：可能外界觀感是零一萬物轉(zhuǎn)型調(diào)整來得突然，但是我們從去年第二季度開始針對技術(shù)路線進(jìn)行復(fù)盤，第三季度開始嘗試構(gòu)建輕量化模型 10 月推出了Yi-Lightning，同時積極在 ToC 和 ToB 領(lǐng)域探索落地，11月份我們首度公布了 ToB 戰(zhàn)略，再到 2025 年年初宣布與阿里云成立產(chǎn)業(yè)大模型聯(lián)合實驗室，你可以看到， 這一切調(diào)整都是基于長線戰(zhàn)略調(diào)整循序漸進(jìn)、一脈相承的。只是近期一些噪音和歪曲解讀突然出現(xiàn)，讓我們有章法有節(jié)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(shù)過了黑科技發(fā)明期，面臨技術(shù)落地和產(chǎn)品化的時候，沒能獲得商業(yè)的成功，這個階段被稱為“創(chuàng)新死亡谷”。零一萬物已經(jīng)證實了我們能做世界級的技術(shù)，是時候要關(guān)注和聚焦模型能力的落地實現(xiàn)，運轉(zhuǎn)出能良性造血的商業(yè)模式。

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更確切地說， 行業(yè)正在集體穿越大模型時代的“創(chuàng)新死亡谷” 。

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最大的挑戰(zhàn)在于有限的資源、有限的時間。行業(yè)對 Scaling Law 從追捧到懷疑就不到一年的時間，我們?nèi)绾卧跁r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(zhí)行力。我們必須以快打快，不進(jìn)則退。

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虎嗅：圈內(nèi)有些公司在做ToB業(yè)務(wù)同時仍然在做預(yù)訓(xùn)練，你如何看待？

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李開復(fù) ：如果一家創(chuàng)業(yè)公司的長板足夠長，不管你的長板是在模型上還是產(chǎn)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(xùn)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(xùn)練方面需要花費巨量的資源，狂奔進(jìn)入第二年后，初創(chuàng)公司更應(yīng)該有一個符合商業(yè)邏輯、對投資人負(fù)責(zé)、能確保活下來的商業(yè)模式。

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虎嗅：在ToB這件事情上，你認(rèn)為零一萬物最本質(zhì)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(fù) ：首先，在經(jīng)過一年多的技術(shù)沉淀，零一萬物已經(jīng)具備了世界第一梯隊的技術(shù)能力，證明了自己能夠交付出性能世界領(lǐng)先的模型。我們技術(shù)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(shù)百個銷售。但我本人以及聯(lián)創(chuàng)團(tuán)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(lǐng)域內(nèi)的頭部公司，快速找到適合凝練出標(biāo)準(zhǔn)化 ToB 解決方案的領(lǐng)域和場景。

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第三，零一萬物還可以跟創(chuàng)新工場聯(lián)動。創(chuàng)新工場投資的很多領(lǐng)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(yè)大模型方面展開合作。

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創(chuàng)辦零一萬物的最初目標(biāo)是在實現(xiàn)我的 AGI 夢想同時取得商業(yè)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(jìn)行產(chǎn)業(yè)落地，打造AI-First產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，把技術(shù)超能力變成“鈔能力”，創(chuàng)造實質(zhì)的商業(yè)價值，才能面對最后的靈魂拷問：你到底能不能把技術(shù)轉(zhuǎn)換成商業(yè)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(xù)盈利。

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虎嗅：你認(rèn)為2025年在 ToB 業(yè)務(wù)上，真正考驗每家公司的焦點能力是什么？這種情況下我們?nèi)绾伪３肿约旱母偁巸?yōu)勢？

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李開復(fù) ：2025 年是 AI-First 應(yīng)用爆發(fā)的元年，中國有望在應(yīng)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(yè)的挑戰(zhàn)是，客戶和技術(shù)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(wù)場景也很難做成可復(fù)制化的產(chǎn)品。這就會變成惡性循環(huán)：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(yè)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(chuàng)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(shù)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(lǐng)域，與真正有遠(yuǎn)見、有決心擁抱大模型的公司一起共創(chuàng)，打造行業(yè)大模型。基于目前為人熟知的金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，零一萬物會再向下挖掘更垂直的行業(yè)，在這些垂直行業(yè)里，行業(yè)龍頭可能會因為大模型而產(chǎn)生營業(yè)額的快速增長。這類企業(yè)每個都是金礦，我們已經(jīng)有了一些嘗試。第三就是服務(wù)可復(fù)制、可快速規(guī)模化的領(lǐng)域，服務(wù)第一個客戶時可能不賺錢，但相似的產(chǎn)品可以服務(wù)很多家同類型的客戶。

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目前，在國內(nèi) ToB 方向上，零一萬物在游戲、能源、汽車、金融領(lǐng)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(xù)放大這些領(lǐng)域，也會進(jìn)入有機會的新領(lǐng)域。如果能結(jié)合對方的行業(yè) Know-how、數(shù)據(jù)和零一萬物的技術(shù)，比如以共同設(shè)立合資公司的形式，一起做細(xì)分的行業(yè)模型和更好的行業(yè)解決方案，就能創(chuàng)造更多價值。 我有把握，在 2025 年能有數(shù)倍收入增長，從 1 億做到數(shù)億。

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（Tips：我是虎嗅科技醫(yī)療組的王欣，關(guān)注AI及創(chuàng)投領(lǐng)域，行業(yè)人士交流可加微信：13206438539，請注明身份。）