從“堅決做To C，不做賠錢的To B”到發(fā)布一整套to B解決方案，11月6日，零一萬物 CEO 李開復現(xiàn)身北京公司總部，首度對外披露了基于Yi模型構(gòu)建的一整套大模型To B解決方案。
這是繼10月中旬零一萬物發(fā)布全球SOTA的新旗艦?zāi)Ｐ蚘i-Lightning之后，李開復首度攜合作伙伴共同舉行的線下發(fā)布活動，他也和零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰一起現(xiàn)場回答了包括新京報貝殼財經(jīng)在內(nèi)的媒體提問。
零一萬物 CEO 李開復與零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰回答記者提問。 新京報貝殼財經(jīng)記者羅亦丹/攝
“不做賠錢的To B” 李開復：公司戰(zhàn)略沒有任何改變
新京報貝殼財經(jīng)記者注意到，李開復在6月14日參加北京智源大會時曾表示，短期來看，to B方向原本是具備巨大商業(yè)價值，但由于大公司和傳統(tǒng)公司接納度低、大模型降本會搶奪公司員工“飯碗”，以及很多公司為軟件付費意愿低等因素，B端市場面臨的挑戰(zhàn)很大。相較而言，在中國市場走to C模式更有機會，因此“零一萬物會更精挑細選那些上下級員工都接受大模型技術(shù)的公司，堅決地做to C，堅決不做賠錢的to B�！�
但在時隔近5個月后的11月6日，零一萬物新發(fā)布了面向電商直播、辦公會議等場景的“如意”數(shù)字人解決方案，以及助力政企客戶構(gòu)建大模型算力平臺的AI Infra 解決方案。并結(jié)合原有的以Yi大模型開放平臺為核心的Yi API、為企業(yè)客戶開放的模型訓練平臺，共同構(gòu)成了一整套“從AI Infra到模型，再到應(yīng)用”的全行業(yè)To B解決方案。
從“堅決To C”到轉(zhuǎn)型To B，零一萬物的戰(zhàn)略發(fā)生變化了嗎？
對此，李開復在回復記者提問時表示，此前是比較簡化地說“不做賠錢的to B”，而現(xiàn)在零一萬物能夠做泛化，給用戶和合作伙伴創(chuàng)造價值，它不是一個純項目制，交付的時候就是一次性的收入，這跟“不做賠錢的to B”是一回事，所以公司戰(zhàn)略沒有任何的改變。
零一萬物方面表示，基于“Infra+大模型+應(yīng)用”三位一體戰(zhàn)略，在模型訓練、AI Infra 以及應(yīng)用開發(fā)等多個領(lǐng)域積累了成熟的能力，并在自身實踐中得到了驗證。依托這些能力，零一萬物已經(jīng)為政企客戶打造了一整套解決方案，涵蓋從 AI Infra 到模型，再到應(yīng)用落地的全過程。
李開復表示，以大模型技術(shù)為代表的 AI 2.0 將重塑各行各業(yè)的生產(chǎn)力格局，顛覆現(xiàn)有的企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和規(guī)模。但是目前大模型能力并未在 ToB 應(yīng)用上釋放出全面潛能，只有進入業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)、快速輕量級大批量部署才能最大程度地為企業(yè)降本增效。零一萬物會繼續(xù)堅持“Infra+模型+應(yīng)用”三位一體布局，以垂直整合的商業(yè)模式探索 AI ToB 的最佳實踐。生成式 AI“長坡厚雪”，零一萬物愿與產(chǎn)業(yè)內(nèi)富有遠見的頭部企業(yè)共同探索。
以本地生活直播場景為例，零一萬物的“如意”數(shù)字人能夠快速提取商品信息、精準識別彈幕意圖、自動給出推薦方案，與客戶原有營銷、物流系統(tǒng)互動，實現(xiàn)從引流到下單的全流程陪護。一步到位，完成促單。
“今天在大模型領(lǐng)域內(nèi)，大部分 ToB 項目都集中在私有化定制模型，如何能夠真正讓大模型進入客戶核心業(yè)務(wù)場景，形成一個大模型賦能下、標準化、可規(guī)模復制的應(yīng)用產(chǎn)品是未來ToB的一大挑戰(zhàn)。”零一萬物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰說。
祁瑞峰表示，從 Day 1 起，零一萬物就已經(jīng)開始探索 ToB 方向，積極尋找大模型在各個場景下的能力邊界。一方面需要考慮模型能力，以模型的強泛化性避免 AI 1.0 時代非標化、定制重、交付重的商業(yè)模式；另一方面則是要考慮推理成本，能夠幫助企業(yè)客戶核算 ROI，在不賠錢的前提下做規(guī)模增長，是模型能力在 ToB 方向落地的基礎(chǔ)。
中國AI大模型公司推理成本低 出海有機會
此外，李開復也在回答提問時闡述了他對當前國內(nèi)AI大模型行業(yè)的思考。
當前，中國大模型初創(chuàng)公司的應(yīng)用生態(tài)和融資環(huán)境與美國有著一定差異，對于在這種情況下如何發(fā)展業(yè)務(wù)，李開復以O(shè)penAI舉例稱，“你可能會認為我們的融資只有OpenAI的不到1/10，怎么能達到目前的業(yè)務(wù)？但我們的訓練成本只有它的3%，推理價格是它的40%，所以中國（大模型企業(yè)）是完全可以做起來的�！�
李開復認為，中國公司應(yīng)該注重中國特色，“美國公司的突破發(fā)明能力更強，融資更多，而中國工程師的勤奮努力可以獲得推理訓練成本的下降，當前國內(nèi)‘AI六小虎’的人效、成本優(yōu)勢，平均的模型有效性、速度，其實都比美國的頭部公司好。”
在他看來，中國的大模型公司出海也有一定的機會，“國內(nèi)的公司做To B出海，難度很大，但我對To C的出海整體是樂觀的，不過創(chuàng)業(yè)公司需要考慮國內(nèi)團隊是不是真的懂國外企業(yè)，以及國外領(lǐng)域變化非常快的特點，中國的優(yōu)勢是有非常好的大模型，且每個大模型英文都挺好，平均推理成本更低，要考慮怎樣用到這個優(yōu)勢。”
李開復舉例稱，零一萬物的To C是先把國外做起來，走通路線以后，在國內(nèi)找合適機會繼續(xù)做，“我們可以看到，國外ChatGPT時刻點燃了整個美國，對于大模型和對話機器人的熱火，國內(nèi)現(xiàn)在還沒有形成，所以我們希望在比較成熟、付費習慣較好的地區(qū)開拓To C業(yè)務(wù)，不斷提升我們的產(chǎn)品力和驗證商業(yè)化路徑。當前，我們的戰(zhàn)略是To C先專注海外，To B則專注在真實創(chuàng)造業(yè)價值和用戶價值，而且不是傳統(tǒng)定制化的項目制的方向。”
“我們需要堅定的是，中國的工程能力就是比美國很多公司要強，技術(shù)人才更勤奮努力。我們的商業(yè)模式跟強項一定是獨特的。App時代的到來是中國的福音，中國對App方法論的理解、洞悉和能做這件事的人數(shù)是超過美國的。多模態(tài)的注入，會誕生出更豐富的AI-first應(yīng)用，這件事情已在發(fā)生�！崩铋_復說。
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新京報貝殼財經(jīng)記者 羅亦丹
編輯 陳莉
校對 趙琳
