李开复老师，才是真正的 AI 创业者啊

如果说过去三年的 AI 狂飙时期给我留下了什么，那就只有一个词，AI 创业者。

在创业者前面加上 AI 两个字，好像就带上了不一样的 Vibe。这类创业者最可定义的特点是 Ship First，柔性，直白地追着钱和热点，不讲传统行业那套「深耕」。

按这个标准，李开复老师绝对可以谈得上是一位真正的 AI 创业者。

图源：AI TNT

2024 年，他告诉我们，零一万物已经开始训练万亿参数模型，要冲击 GPT-5。

2025 年，他告诉我们，超大模型是大厂的资源战争，创业公司不应盲目追逐参数。

2026 年，他又告诉我们，真正的机会在 Palantir，不在 OpenAI；在帮中国老板改善财报，不在制造一个更聪明的聊天机器人。

三年时间，世界人工智能的终局似乎改变了三次。幸运的是，李开复老师每一次都提前看见了。只不过这个「提前」，偶尔发生在上一条路线被放弃之后。

他最大的产品或许并不是 Yi 模型、万知、万智或者老板 AI。他真正做出来的，是一套能不断把生存选择解释为时代判断的叙事系统。

它参数不详，从未开源，却拥有极长的上下文窗口。

（笑

从 2023 年开始，李开复老师就是我认识 AI 领域的第一位大师。

图片来源：创新工场

那时能看到的信息几乎全是国外的，OpenAI 和 Gemini，甚至还没有 Claude 什么事，回头再看国内模型的水平，大家确实有一种天使降临的拯救感。

前天我又看到他放出新方向，要做中国的 Palantir。这个圈子里最传奇的可能还轮不到朱啸虎这些投资人。李开复老师每一次都看到了行业的最前沿，但似乎每一个方向都没有做成。

所以我强烈推荐大家沉浸式感受一下他这三年的美好时光，肯定能从这位 AI 创业者身上学到很多东西。

六十岁出山

2023 年春天，ChatGPT 点燃中国的「百模大战」。

李开复此时下场，天然比其他创业者多一层光环。他做过苹果、微软和 Google 的高管，创办过创新工场，写过畅销书，长期以 AI 布道者的身份出现在公共舆论里。

对普通读者来说，他早就是「中国人工智能」这几个字的人格化代表之一。

零一万物的起点因此高得惊人。

据官网，公司成立于 2023 年 5 月；李开复在同年 11 月的发布会上说，团队 6、7 月才写下第一行代码，四个月后就发布了 Yi-34B 和 Yi-6B。InfoQ 当时记录，他给公司定的目标是做一个世界级公司，进入世界第一梯队。

Yi-34B 也给了这个故事一个漂亮开场。它是中英双语、340 亿参数的开源基础模型，零一万物称它在当时的 Hugging Face Open LLM Leaderboard、C-Eval 等榜单上领先。

技术论文后来披露，Yi 系列使用约 3.1 万亿个中英文 token 训练，并扩展出聊天、200K 长上下文和视觉语言版本。

请注意，当时「中文 token 输入、输出」本身就是一种强大叙事。

资本迅速给出奖励。2023 年 11 月，多家媒体报道零一万物完成包含阿里云在内的融资，估值超过 10 亿美元，成立约半年即进入独角兽行列。

世界级履历的创始人，豪华技术团队，自研模型，10 亿美元估值，中国团队进入全球第一梯队的想象。这是一个非常符合 2023 年情绪的创业故事。

该怎么输，我不知道。

那时的零一万物还在争夺大模型时代最核心的位置，基础模型本身。

李开复对商业化也说得很明确。2023 年 11 月他告诉第一财经，零一万物会坚决走 ToC 路径，AI 2.0 最大的商机是创造 Super App，并以微信和抖音为参照，认为真正的 AI 原生应用应该在拿掉大模型之后就无法成立。

说得再直白一点，ToB 太重，系统集成太苦，真正伟大的公司应该做十亿人使用的产品。

于是第一幕的零一万物同时拥有两个雄心，一边做中国最顶尖的通用大模型，一边寻找 AI 时代的微信和抖音。

在 2023 年，这套故事简直完美。

但 2023 年 11 月中旬，一件让人绷不住的事情发生了。

零一万物陷入套壳 LLaMA 的争议，Hugging Face 上的开发者 ehartford 指出，Yi-34B 完全采用 LLaMA 架构，只重命名了两个张量。 零一开源团队总监 Richard Lin 承认改张量名确实不妥，把名字改了回去，解释为开发人员疏忽。

公司层面则回应，GPT 是业内公认的成熟架构，LLaMA 也是在 GPT 上做的总结，零一沿用同样的结构更利于适配迭代；商用授权保护的是 LLaMA 的参数，零一从零训练，参数与 LLaMA 无关，因此不需要授权。

同期贾扬清也发了朋友圈，没有点名，吐槽国内某新模型为了 LLaMA 架构只改了变量名，后续再发文称开源领域魔改要不得。

有点黑色幽默，但问题不大。

既要，又要，还要

2024 年 5 月，零一万物发布千亿参数闭源模型 Yi-Large，升级 Yi-1.5 系列，同时推出个人工作平台「万知」和企业 API 平台。

图片来源：创新工场

这场发布会把公司的野心推到顶点。

李开复给出的战略是既做 ToC 也做 ToB，既做基础大模型也做具体应用。

而且不只是 Yi-Large。他当时宣布，零一万物已经启动下一代万亿参数 Yi-XLarge MoE 模型的训练，目标是冲击 GPT-5 的性能与创新性。

海外产品则承担商业化任务，零一万物称其海外消费产品 2023 年 9 月上线，九个月获得千万级用户，预计 2024 年海外收入达到 1 亿元并接近盈利；第一财经提到，相关产品具备文档对话能力，已实现 ROI 大于 1。

零一万物还提出了一个很有李开复老师风格的概念，TC-PMF。

传统创业只讲 Product-Market Fit，到了大模型时代他认为还要加入 Technology 和 Cost，也就是模型能力够不够、每次推理的成本能不能支撑增长。毕竟 AI 产品每服务一次用户都要消耗 token，用户越多不一定越赚钱，甚至可能越热闹越亏。

至此，模型、API、消费应用三线并进，全球市场优先，商业化和 AGI 都在布局之中。

结果 2024 年市场很快给出答案。

国产模型能力迅速趋同，API 价格一路下杀，用户端又被豆包、Kimi 围住。于是零一万物非常灵活地开始向另一条路线移动。

2024 年 10 月前后，零一万物发布 Yi-Lightning，这款模型在当时的 LMSYS Chatbot Arena 排名靠前。

李开复称之为「顶级模型白菜价」，每百万 token 0.99 元，最高生成速度提升近四成，训练使用 2000 张 GPU、约一个半月、花费 300 多万美元。

后来公司对媒体确认，在发布 Yi-Large 之后重新评估了 Scaling Law 的边际收益，最终放弃原计划中的万亿参数 Yi-XLarge。

2024 年 5 月启动万亿参数模型冲击 GPT-5，到 2025 年 1 月，超大模型就成了资源战争，创业公司应该善用每一块钱。

从冲击 GPT-5 到几乎放弃超大模型，李开复老师只用了 8 个月，这是什么战略级迭代速度。

同一场发布会里，ToB 方向也明显加重，推出了面向零售、电商场景的 AI 数字人。

2023 年零一万物的中心问题是谁能做出 AI 时代的超级应用；到 2024 年下半年，问题变成了谁愿意现在就付钱。

据李开复回忆，公司在 2024 年下半年经历了约半年的 ToB 转型，全年确认收入超过 1 亿元，其中约七成来自 B 端，消费端只占两到三成，主要来自 PopAi 等海外付费产品。

仅仅半年，ToB 就从当初被拿来衬托微信、抖音商业质量的「重生意」，变成公司主要收入来源。

应用矩阵同时开始收缩。公司尝试过万知、PopAI、Monaland 等多个 ToC 产品，部分停止或只维持运营，原先的 AI 游戏业务计划拆分为绿洲。

对的，零一万物还做过 AI 游戏业务。

据《智能涌现》报道，2024 年上半年一度设有六个 ToC 产品组，到下半年除 PopAi 接近投入产出平衡外，其他项目陆续被关停、合并或转入维护，部分核心成员也已离开。零一万物回应称，公司会根据 PMF 快速调整，既包括追加投资、鼓励团队独立融资，也包括关闭项目。

到 2024 年年底，零一万物已经不可能再琢磨如何成为中国的 OpenAI，只想着怎么生存下去。

然后，真正的转折来了。

彻底放弃超大模型

2025 年 1 月，市场传出零一万物预训练和 Infra 团队将被阿里接收、公司出售 GPU、甚至被整体收购的消息。有媒体爆料，阿里云洽谈收购零一的预训练团队，报价已谈好，范围大概 60 人，只限模型预训练部分，不包含国内 ToB 与海外 ToC 团队。

X 上甚至有人发帖说，第一个大模型公司倒了，零一万物散伙，卡和预训练团队卖给了阿里。

零一万物否认，说这些话没有一个字是对的。

李开复的解释是，公司本就通过云服务训练模型，并不拥有传闻中可以出售的 GPU；愿意继续做超大模型的成员，可以进入阿里主导的「产业大模型联合实验室」。

这似乎算不上否认。今后阿里负责更大的 teacher model，零一万物用更小的团队训练小而快、适合产业部署的模型。

更难绷的是，在《智能涌现》的采访里，李开复老师直接摊牌，说我们做的是商业公司，不是零一万物技术实验室，算是彻底否认了自己还在做基础大模型这件事。

14 个月前凭自研与开源模型成为 10 亿美元独角兽、要进入世界第一梯队的公司，现在把最有技术旗帜意义的超大模型训练交给了最大股东之一。

要知道基础模型公司一定要做基础模型啊喂。

之后，2025 年春节，好巧不巧，DeepSeek-R1 爆发了。此时在界面新闻的专访中，李开复老师把定位又改了一次，描述成大模型的研发中台，表示公司要寻找少于 10 个主要客户，每个客户贡献千万级收入。

从这以后，零一万物越来越少说自己是模型公司转型做交付，越来越倾向于说产业 AI 才是模型最终应该去的地方，公司只是比别人更早看见了终局。

可是当一家基础模型公司不做 AGI，企业里真正想做 AI 的人必然会离开。2025 年 5 月，联合创始人、原预训练负责人谷雪梅被曝已于数月前离职；AI Infra 负责人戴宗宏 3 月离职后创办了基点起源；早期成员、AI 视频编辑项目负责人蓝雨川也离开，筹备 SparkView。

最初为大模型梦之队聚集的部分能力，已经不再属于新战略的核心。

当然，主要原因也是人都走光了。

从外部看，可能会用一句话解释，初创公司没有资源做这件事。

李开复老师当年也有一句很著名的话，说中国未来可能只剩下两到三家大厂才能做模型。

可是月之暗面和智谱也是初创公司。。。。。。

Kimi 同样成立于 2023 年，一样要面对融资、算力和商业化压力，2023、2024 年也陷入过大量舆论风波，但它没有由此得出初创公司不该继续训练前沿模型的结论。Kimi 2025 年发布的 K2 是万亿总参数、320 亿激活参数的 MoE 模型，今年 7 月又发布 K3，直接干到 2.8 万亿。

智谱也没有退出。

它成立于 2019 年，虽然背靠清华的技术积累，但我相信不会比李开复老师当年的梦之队更厚，而且它也不是阿里、字节式的超级平台。2025 年智谱开放 GLM 4.5 权重，继续押注推理、Coding 和 Agent。

2026 年发布的 GLM 5.2 被视为在 Coding 能力上突破 Opus 级别模型的国产之光。

Kimi 和 GLM 不能反向证明零一万物当初就该继续烧钱，更不能证明坚持训练模型必然成功。

它们只能证明一件事，初创公司做不起前沿模型并不是一条技术定律，那更多是基于公司自身条件的战略判断。

算力和资本是真约束，却不能解释全部。

何况李开复老师拥有一位明星创业者几乎能拥有的全部外部资源，创新工场的融资和产业网络，在微软、Google 积累的管理履历，极高的知名度和媒体影响力，甚至能接触地方 G 端、跨国企业和一号位。

杨植麟老师对基础模型初创厂商的战略有过一段名言，值得后世传颂：

李开复老师显然没有像杨植麟那样继续押注。

他极度理性，没有赌徒性格，也非常习惯把一项公司层面的取舍讲成一条行业层面的必然规律。

「以零一万物当时的团队、资金、技术积累和组织状态，继续训练前沿大模型的胜率不够高」，这本来是一份需要创始人承担责任的经营判断。

这太「AI 创业者」了，纯血级别的。

终于，Palantir 叙事来了

2026 年 5 月，零一万物三周年。

李开复在内部讲话里宣布公司进入「二次创业」，再次更改定位，称公司是「从中国走向全球的 AI 落地公司」，并明确说，我们对标 Palantir。

。。。。。。

这篇讲话稿后来以三生万物为主题公开，李开复老师在信里把公司三年历史解释为道德经式的成长。

说实话，这非常有传统企业煤老板级别的 Vibe。

• 道生一：从零到一认定 AGI；
• 一生二：技术信仰与商业现实剧烈撕扯；
• 二生三：从两极间逼出第三条路；
• 三生万物：用产业 AI 改变世界。

图注：李开复老师讲话原文，出处：亿欧

有意思的是，昨天 Kimi K3 开源，他们也有一个象征性的概括，同样是三生万物。

。。。。。。

只看这段道德经文字，很难不被打动；把过去三年的发布会放在一起看，又很难不笑。

这就是中国 AI 创业者最神奇的能力之一，可以把业务调整写成宇宙生成论。超级应用没做出来，不叫没有找到 PMF，叫一生二；预训练团队调整，不叫退出前沿模型竞争，叫二生三；开始做企业咨询和驻场交付，也不叫回到二十年前的软件生意，叫三生万物。

老子若有 Bloomberg 终端，大概也得先问一句：订单确认收入了吗？

FDE 这个职位大家都清楚，我之前用上万字系统梳理过它和 Palantir 的叙事，后来有很多做相关岗位的朋友私信说很有共鸣。

FDE 最早是 Palantir 推出的职位，也正是零一万物如今要对标的东西，大致相当于前置 AI 工程师，派自己的工程师去甲方企业学习经验和知识，再内化到平台，开发出通用级别的产品。

这个模式非常之重，能不能成立也很复杂。

Palantir 做了十几年才盈利，在这之前基本靠 G 端订单供养。

他们在年报里也承认，销售周期通常为 6 到 9 个月，有些客户会超过一年，平台实施非常复杂，需要技术人员持续服务。他用超过 20 年积累政府和大型企业客户，把产品、交付、权限、安全、合同和客户信任集合在一起。

截至 2025 年底，据公开信息，Palantir 有 954 个客户，全年收入 44.75 亿美元，同比增长 56%。

这当然吸引了一大堆 AI 创业者，其中就包含李开复老师。

能不能做成，大家自有判断。

零一万物官网如今已经看不到 AI 时代的微信、抖音，首页第一句话变成了以一号位工程牵引，让 AI 转型成可衡量的经营结果。

我只感受到一家 AI 企业向传统企业逆转型的悲伤，一种看不到希望的绝望。

希望李开复老师不要「永远正确」

写到这里，最简单的结论是李开复老师错了。

他曾经说坚决做 ToC，后来收入主要来自 ToB；曾经要做世界一流超大模型，后来把超大模型交给阿里；曾经寻找 AI 时代的超级应用，后来开始对标 Palantir；曾经强调模应一体，后来又分拆应用团队。

但「错了」并不是最有价值的批评。

创业者当然会错，但 AI 创业者是不会错的。毕竟大家的公共表达习惯是无敌的，每一个当下选择，都被描述成从一开始就通往终局的正确道路。

做 ToC 时，ToC 的规模和利润质量优于 ToB；做 ToB 时，只有给大客户创造真实价值才能活下来。训练大模型时，世界第一梯队是最低宗旨；不再训练超大模型时，盲目坚持负担不起的东西就成了不健康的选择。

对标 OpenAI 时，中国工程能力将走向世界；对标 Palantir 时，模型只是电力，企业真正缺的是决策。

李开复老师最强的能力可能并不在于理解 AI，也不在于认识 CEO。他真正擅长的，是把商业环境强加给公司的被动选择，重新叙述成一套带有历史必然性的主动战略。

这不是他一个人的问题，整个 AI 创业者行业都擅长这种语言。

零一万物三年转向史的残酷之处在于，它把中国大模型创业的泡沫和现实压缩在一家公司里。

李开复终于从 AI 大师，变成了一个标准的 AI 创业者。

从 OpenAI 到微信、抖音，从 DeepSeek 到 Palantir，参照物一直在变。唯一不变的是，每一轮叙事里零一万物都站在下一个时代的入口。

而李开复老师，正在努力让我们相信他每次换的不是方向。

只是时代，终于追上了他。

文章来自于"杉森楠"，作者 "杉森楠"。