從“堅(jiān)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(wàn)物 CEO 李開(kāi)復(fù)現(xiàn)身北京公司總部，首度對(duì)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(wàn)物發(fā)布全球SOTA的新旗艦?zāi)Ｐ蚘i-Lightning之后，李開(kāi)復(fù)首度攜合作伙伴共同舉行的線下發(fā)布活動(dòng)，他也和零一萬(wàn)物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰一起現(xiàn)場(chǎng)回答了包括新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)在內(nèi)的媒體提問(wèn)。
零一萬(wàn)物 CEO 李開(kāi)復(fù)與零一萬(wàn)物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰回答記者提問(wèn)。 新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者羅亦丹/攝
“不做賠錢的To B” 李開(kāi)復(fù)：公司戰(zhàn)略沒(méi)有任何改變
新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者注意到，李開(kāi)復(fù)在6月14日參加北京智源大會(huì)時(shí)曾表示，短期來(lái)看，to B方向原本是具備巨大商業(yè)價(jià)值，但由于大公司和傳統(tǒng)公司接納度低、大模型降本會(huì)搶奪公司員工“飯碗”，以及很多公司為軟件付費(fèi)意愿低等因素，B端市場(chǎng)面臨的挑戰(zhàn)很大。相較而言，在中國(guó)市場(chǎng)走to C模式更有機(jī)會(huì)，因此“零一萬(wàn)物會(huì)更精挑細(xì)選那些上下級(jí)員工都接受大模型技術(shù)的公司，堅(jiān)決地做to C，堅(jiān)決不做賠錢的to B�！�
但在時(shí)隔近5個(gè)月后的11月6日，零一萬(wàn)物新發(fā)布了面向電商直播、辦公會(huì)議等場(chǎng)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(tái)的AI Infra 解決方案。并結(jié)合原有的以Yi大模型開(kāi)放平臺(tái)為核心的Yi API、為企業(yè)客戶開(kāi)放的模型訓(xùn)練平臺(tái)，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(jiān)決To C”到轉(zhuǎn)型To B，零一萬(wàn)物的戰(zhàn)略發(fā)生變化了嗎？
對(duì)此，李開(kāi)復(fù)在回復(fù)記者提問(wèn)時(shí)表示，此前是比較簡(jiǎn)化地說(shuō)“不做賠錢的to B”，而現(xiàn)在零一萬(wàn)物能夠做泛化，給用戶和合作伙伴創(chuàng)造價(jià)值，它不是一個(gè)純項(xiàng)目制，交付的時(shí)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(méi)有任何的改變。
零一萬(wàn)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(xùn)練、AI Infra 以及應(yīng)用開(kāi)發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域積累了成熟的能力，并在自身實(shí)踐中得到了驗(yàn)證。依托這些能力，零一萬(wàn)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(guò)程。
李開(kāi)復(fù)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(jìn)入業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)、快速輕量級(jí)大批量部署才能最大程度地為企業(yè)降本增效。零一萬(wàn)物會(huì)繼續(xù)堅(jiān)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(shí)踐。生成式 AI“長(zhǎng)坡厚雪”，零一萬(wàn)物愿與產(chǎn)業(yè)內(nèi)富有遠(yuǎn)見(jiàn)的頭部企業(yè)共同探索。
以本地生活直播場(chǎng)景為例，零一萬(wàn)物的“如意”數(shù)字人能夠快速提取商品信息、精準(zhǔn)識(shí)別彈幕意圖、自動(dòng)給出推薦方案，與客戶原有營(yíng)銷、物流系統(tǒng)互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)從引流到下單的全流程陪護(hù)。一步到位，完成促單。
“今天在大模型領(lǐng)域內(nèi)，大部分 ToB 項(xiàng)目都集中在私有化定制模型，如何能夠真正讓大模型進(jìn)入客戶核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，形成一個(gè)大模型賦能下、標(biāo)準(zhǔn)化、可規(guī)模復(fù)制的應(yīng)用產(chǎn)品是未來(lái)ToB的一大挑戰(zhàn)�！绷阋蝗f(wàn)物聯(lián)合創(chuàng)始人祁瑞峰說(shuō)。
祁瑞峰表示，從 Day 1 起，零一萬(wàn)物就已經(jīng)開(kāi)始探索 ToB 方向，積極尋找大模型在各個(gè)場(chǎng)景下的能力邊界。一方面需要考慮模型能力，以模型的強(qiáng)泛化性避免 AI 1.0 時(shí)代非標(biāo)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(zhǎng)，是模型能力在 ToB 方向落地的基礎(chǔ)。
中國(guó)AI大模型公司推理成本低 出海有機(jī)會(huì)
此外，李開(kāi)復(fù)也在回答提問(wèn)時(shí)闡述了他對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)AI大模型行業(yè)的思考。
當(dāng)前，中國(guó)大模型初創(chuàng)公司的應(yīng)用生態(tài)和融資環(huán)境與美國(guó)有著一定差異，對(duì)于在這種情況下如何發(fā)展業(yè)務(wù)，李開(kāi)復(fù)以O(shè)penAI舉例稱，“你可能會(huì)認(rèn)為我們的融資只有OpenAI的不到1/10，怎么能達(dá)到目前的業(yè)務(wù)？但我們的訓(xùn)練成本只有它的3%，推理價(jià)格是它的40%，所以中國(guó)（大模型企業(yè)）是完全可以做起來(lái)的�！�
李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，中國(guó)公司應(yīng)該注重中國(guó)特色，“美國(guó)公司的突破發(fā)明能力更強(qiáng)，融資更多，而中國(guó)工程師的勤奮努力可以獲得推理訓(xùn)練成本的下降，當(dāng)前國(guó)內(nèi)‘AI六小虎’的人效、成本優(yōu)勢(shì)，平均的模型有效性、速度，其實(shí)都比美國(guó)的頭部公司好�！�
在他看來(lái)，中國(guó)的大模型公司出海也有一定的機(jī)會(huì)，“國(guó)內(nèi)的公司做To B出海，難度很大，但我對(duì)To C的出海整體是樂(lè)觀的，不過(guò)創(chuàng)業(yè)公司需要考慮國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)是不是真的懂國(guó)外企業(yè)，以及國(guó)外領(lǐng)域變化非常快的特點(diǎn)，中國(guó)的優(yōu)勢(shì)是有非常好的大模型，且每個(gè)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(gè)優(yōu)勢(shì)�！�
李開(kāi)復(fù)舉例稱，零一萬(wàn)物的To C是先把國(guó)外做起來(lái)，走通路線以后，在國(guó)內(nèi)找合適機(jī)會(huì)繼續(xù)做，“我們可以看到，國(guó)外ChatGPT時(shí)刻點(diǎn)燃了整個(gè)美國(guó)，對(duì)于大模型和對(duì)話機(jī)器人的熱火，國(guó)內(nèi)現(xiàn)在還沒(méi)有形成，所以我們希望在比較成熟、付費(fèi)習(xí)慣較好的地區(qū)開(kāi)拓To C業(yè)務(wù)，不斷提升我們的產(chǎn)品力和驗(yàn)證商業(yè)化路徑。當(dāng)前，我們的戰(zhàn)略是To C先專注海外，To B則專注在真實(shí)創(chuàng)造業(yè)價(jià)值和用戶價(jià)值，而且不是傳統(tǒng)定制化的項(xiàng)目制的方向�！�
“我們需要堅(jiān)定的是，中國(guó)的工程能力就是比美國(guó)很多公司要強(qiáng)，技術(shù)人才更勤奮努力。我們的商業(yè)模式跟強(qiáng)項(xiàng)一定是獨(dú)特的。App時(shí)代的到來(lái)是中國(guó)的福音，中國(guó)對(duì)App方法論的理解、洞悉和能做這件事的人數(shù)是超過(guò)美國(guó)的。多模態(tài)的注入，會(huì)誕生出更豐富的AI-first應(yīng)用，這件事情已在發(fā)生。”李開(kāi)復(fù)說(shuō)。
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新京報(bào)貝殼財(cái)經(jīng)記者 羅亦丹
編輯 陳莉
校對(duì) 趙琳
