曾经最像“中国OpenAI ”的公司，开始赚政府的钱

本文来自微信公众号： 蓝字计划 ，作者：黄晓彬，原文标题：《曾经最像“中国 OpenAI ”的公司，开始赚政府的钱》

前谷歌全球副总裁兼大中华区总裁李开复，做了一个“违背祖宗”的决定。

他不打算继续死磕大模型正统路线了。

按照硅谷AI叙事，一家明星大模型公司最该讲的故事，应该是技术领先、通用模型、开发者生态，最后通向AGI。OpenAI是这套故事的标准答案。

零一万物刚成立时，外界也几乎是按这个模板理解它：“AI布道者”李开复下场，Yi系列开源模型出圈，成立8个月估值突破10亿美元，一切都像是“中国版OpenAI”的开局。

但现在，零一万物换了方向。

最近，公司传出2027年赴港IPO的消息。李开复拿出来的新成绩单已不再是模型参数和跑分榜单，是15亿订单、To B商业化，以及“国内首家盈利AI 2.0公司”的目标。

更关键的是，零一万物已经把绝大部分预训练团队和AI底层基础设施团队并入阿里云，自己转身去做政企客户、行业模型和智能体交付。

这也意味着，一个曾经被寄望做“中国版OpenAI”的公司，现在放下了最烧钱、也最能撑起想象力的基座模型，开始做起来接地气的生意：帮政府和企业把AI用起来，然后把钱收回来。

AI圈大V阑夕曾发微博吐槽过：“我怀疑这个世界根本不存在能用一句话说清楚零一万物这家公司在做什么的人，包括李开复本人……”

零一万物，到底想干嘛？

两次激进换挡

实际上，看似已经“违背初心”的零一万物，已经经历了两次激进的战略换挡。

第一挡，是先从最烧钱的地方撤出来。

2025年1月，零一万物做了一个震动行业的决定：将绝大部分大模型预训练团队、AI底层基础设施团队并入阿里云，主动放弃万亿参数超大基座模型研发和AGI长期探索。到了3月，公司正式官宣全面All in To B，和阿里云共建产业大模型联合实验室，转向轻量化、可落地的产业定制大模型。

这可不是换个部门、换个产品线的小调整那么简单。对一家大模型公司来说，预训练团队和底层基础设施，基本就是最值钱、也最烧钱的家底。它们撑着技术野心，也撑着估值想象。

零一万物把这部分交出去，就已经走上了和OpenAI截然不同的道路。

这样做当然有现实考虑。通用基座模型太贵，训练要钱，推理要钱，人才也要钱。更麻烦的是，模型能力越卷越强，但赛道里的商业化变现难度却没有降低。如果真的继续往下打，零一万物要面对的可不是某一个竞品那么简单，反而会陷入到整个行业的算力军备赛里。

从这个角度看，零一万物撤出来不丢人。但真正的问题是，撤出来之后，公司靠什么继续证明自己值钱。

所以零一万物的第二次换挡很快就跟上。

这次换挡，零一万物不再把业务重心放在售卖标准化大模型工具上，转向面向政企客户交付可量化的业务结果：把过去卖“模型参数更强”，转向帮客户把AI放进真实业务流程里，最后换成看得见的效率提升和成本下降。

正是这个全新的方向，让它后续的产品线越发贴近政企。

万智企业大模型一站式平台，服务的是政企私有化部署、多模型兼容和微调需求；万仔智能体，切进一线办公场景，据公司披露，可将专利撰写等工作效率提升300%-500%；高管专属的开复AI Agent，则内置19个细分智能体，瞄准大企业决策与执行脱节的问题。

海外业务也沿着同一条线展开。零一万物联合AMD推出软硬一体化智算节点，又落地哈萨克斯坦国家级大模型项目，试图进入海外主权AI市场。

当我们把这些动作放在一起看，零一万物的新路线就很清楚了：不再追着OpenAI的通用模型故事跑，转而把AI做成政企客户能采购、能部署、能验收的项目。

甚至李开复亲自下场“当销售”，也是在为这套路线服务。

零一万物提出“一号位工程”，绕开企业常规IT采购部门，由李开复担任客户首席AI战略官，直接对接政企决策层，聚焦政务、金融、工业等垂直行业，专注亿元级战略大单，放弃零散小单和免费售前咨询。

李开复这样做，也有他的道理。毕竟大企业买AI，往往看中的不止是买一个工具。真正难的，是要不要改业务流程、数据系统和预算口径，而这些东西常规IT部门未必推得动，一把手点头，项目才有可能变成战略工程。

李开复亲自出面，就更有可能把一次技术采购抬成高层合作。

但两次换挡之后，零一万物也留下了一些新问题。

从基座模型里撤出来，确实能减轻算力和研发压力；转向政企交付，也确实更容易得到收入。可是在这两个路线之下，AI公司最值钱的一部分——想象力，也被同步削弱了。

万亿参数、AGI、国产OpenAI，这些词虽然看起来有点虚，但都是拉高公司估值一等一的好东西。

所以，既然零一万物2027年要以AI公司的身份冲刺IPO，李开复就需要一个新说法。

它就是AI 2.0。

AI 2.0，是金子还是噱头？

要理解AI 2.0，先得搞清楚李开复眼里的AI 1.0长什么样。

他用电力行业打了个比方：AI 1.0是发明电，AI 2.0是搭建电网。

2012到2022年，AI行业靠传统架构驱动，它能做人脸识别、语音转写、工业质检，但每一项都是孤立的插件——装上去能提效，串不成系统，更改不了一家企业怎么运转。

十年下来，AI证明了自己有用，却没能变成谁的底层能力。行业规模化落地困难，整体持续亏损。

2022年之后，大模型改变了局面。

通用基础模型依托海量无标注数据完成自监督学习，不再只做感知和识别，还能理解文本、生成内容、处理多模态数据，再叠加智能体，AI就有机会从一个问答窗口，进入政务审批、金融风控、供应链管理这些更深入企业运转的位置。

这种变化，本质就是AI从独立工具到系统能力的演进。到这一步为止，李开复讲的还是行业共识，没人会反对。

但他做了一件更“鸡贼”的事：把AI 2.0从行业趋势，变成了零一万物的专属商业框架。

他的逻辑是一层一层往上搭的。

先从技术讲起：大模型已经具备通识理解和自主推理能力，不用在每个环节单独打补丁，就能整体适配企业的复杂业务。

说白了，AI 2.0时代比的不是谁的模型参数大，是谁能把模型能力接进真实业务，而这句话翻译过来就是：零一万物不做基座模型，不是掉队，是没必要。

技术层站住了，他就顺势再往商业层拔高公司的选择：既然AI能接进业务，那衡量它的标准也该换。

不再看模型跑分，看客户用了之后省了多少钱、多赚了多少钱。零一万物主打的AI原生业务重构，考核指标就是客户财报上的真实变化。

这一层回答的其实是“基座模型都不做了，拿什么定价？”的问题，而答案是拿客户的财务改善定价。

商业层讲完，李开复还要再拔一层。

他把AI 2.0定义为继PC互联网、移动互联网之后的第三代平台革命，有望重构全行业应用软件，打开十倍于移动互联网的市场空间。

到这一层，就是在给IPO画大饼了——2027年要冲港股，"第三代平台革命"这顶帽子更有分量。

从合理的技术判断，到大胆的商业重定义，再到直接喊出平台革命，三步走完，李开复等于用AI的发展历程，构筑一套AI 2.0的叙事，把零一万物的所有选择都合理化了。

这也无可厚非。毕竟这是一家主动放弃万亿参数预训练、放弃AGI长期探索的公司，如果继续用旧叙事讲故事，只会被市场解读为"掉队"。

但是，无论怎么贴金润色，它始终是李开复结合海外Software 2.0理念打造的一套本土化商业话语——没有统一学术标准，没有明确边界。

行业模型可以叫AI 2.0，智能体可以叫AI 2.0，多模态可以叫AI 2.0，政企定制交付也能装进这个框里。口袋足够大，什么都能往里放。

所以AI 2.0对零一万物而言，既是战略判断，也是生存话术。只是AI 2.0这个词本身证明不了任何事。

能证明零一万物路线成功的只有一样东西：那15亿订单，到底有多少能变成账上的钱。

AI to B的生存豪赌

AI 2.0的叙事讲完了，该算账了。

零一万物亮出来的成绩单其实一点都不差。截至2026年5月订单突破15亿元，2025年经审计确认营收2.5亿，IPO外部窗口也开着——智谱、MiniMax相继登陆港股，18C章通道已经跑通。

但To B政企生意有一条行业铁律：订单不等于营收。

零一万物自己的数据已经说明了这一点：2025年5亿订单，最终确收2.5亿，确收率50%。按同样比例推算，15亿订单对应的可确认营收大概在7到8亿，而且大量政企项目验收周期长，多数收入要跨年确认。纸面上的15亿，到了财报里会是另一个数字。

然而，收入端打了折，零一万物的成本端却没法打折。据行业测算，200多人的顶尖AI团队年度人力成本预估2到3亿，砍掉了预训练算力支出，但推理和微调的投入照样少不了。

再叠加政企定制项目常见的需求蔓延——客户需求边做边加，实施成本不断膨胀——公司想要盈利，看上去并没有预想的那么简单。

李开复说的"2026年实现单季度盈亏平衡"，按行业惯例来看，大概率指的是剔除股权激励等支出后的调整利润，和港股上市要求的通用会计准则净利润是两回事。

账面之外，还有几个更深层的隐忧。预训练团队整体并入阿里云后，零一万物不再拥有自研基座模型，技术迭代依赖外部开源，护城河变薄了。

成立三年以来，谷雪梅、戴宗宏、潘欣等至少6位联合创始人及核心高管相继离开，管理层这个频率的变动，对一家筹备IPO的公司不是加分项。订单又高度集中在少数头部政企客户，任何一个大单出问题，业绩波动就会很剧烈。

只是，好在零一万物虽然风险摆了一桌，但手里也有牌。15亿订单里近半数是ARR年度订阅收入，这在国内To B AI行业里相当少见——大多数同行还在做一次性项目制交付。订阅模式至少在结构上有长期复利的可能，轻资产的底子也让它比同行更早够到盈利线。

只是，走在前面不等于走到了终点。褪去技术光环之后，AI公司究竟能不能不靠融资输血，真正自己造血、活下去……2027年的港股招股书，会给出答案。