李开复说AI

刚从美国回来的李开复，想清楚了很多事情，他的大模型公司零一万物也开始发生变化。

在10月16日难得的一次沟通会上，李开复“回应一切”。他提到，最近自己意识到只有基座好的模型才能达到PMF（产品和市场地完美匹配），而如果想激活一个健康的生成式AI生态系统，帮助自身的AI产品提高盈利能力，就需要有白菜价的世界顶级模型。在当天的线上发布会上，零一万物发布了新模型Yi- Lightning，就是李开复心目中最符合这一标准的模型。

目前零一万物模型序列分为开闭源两方，开源模型如Yi-9B，Yi-1.5，Yi-Coder更多打出品牌效应，闭源模型中，千亿参数模型 Yi-Large是零一万物最重要的当家大模型，而本次的Yi- Lightning代替了他的位置。

在全球大模型评测金标准的加州伯克利大模型竞技场LMSYS之上，Yi- Lightning排名总榜第六，超越了硅谷知名OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 3.5 Sonnet，排在中国第一，放在LMSYS这一公开擂台上，这算是中国大模型首度实现超越OpenAI GPT-4o 的最佳成绩。

从评测结果看，Yi-Lightning有相对优秀的模型性，在推理速度和推理成本方面也展现了突破能力，较上一代旗舰模型Yi-Large ，Yi-Lightning的最高生成速度提速了近四成。李开复称，这款模型以每百万token降至0.99元的价格，会带给零一万物“百分之几十的利润”。“我们不会赔钱卖，但也不会赚太多。”李开复进一步表示，“要能让APP使用，就要把性能极高的模型做到白菜价。”他透露，现在Yi- Lightning已经获得几家大型客户订单。

除此之外，零一万物在国内市场决定从C端转向B端。当天，零一发布了一套数字人解决方案。其聚焦零售和电商等场景，将旗舰模型Yi Lightning 实践于具体行业。

而在五个月前，零一万物的重心还在C端AI办公助手万知。彼时李开复曾强调自己不做亏钱的toB生意。

据硅星人了解，零一万物下半年的内部策略为国内主抓toB，国外主抓toC，目前，其内部已经孵化出新的toB产品矩阵，即将在近期线下集中亮相。

国内toB市场主要以API接口调用量和定制化软硬件交付项目进行收费，C端市场则主要通过订阅制进行付费。李开复发布会上强调，零一要做的toB依然不是亏钱的toB。

“零一万物的toB做法是做有利润的解决方案，不只是卖模型不只是项目制。”李开复表示。他进一步称，由于基因问题，一家大模型公司同时做B端和C端非常辛苦，需要多元化的管理方式，也需要差异化的衡量方法。“零一万物选择把toB放在国内做，找破局空间，比如用数字人做零售，做餐饮，会形成完整解决方案，找本地供应商。”

那么toC还做么，toC还做，国内暂时不推新，还在国外做——“toC我们选择做国外，toC产品在国内如果走流量会面临成本的居高不下，”李开复称，会继续维护万知的运营，但此后会把更多精力放在国外，“用更低价买到更高质量用户，或者直接把App卖出，让国外用户订阅收费。”

针对一些头部大模型初创暂停了对基础模型预训练的传闻，李开复也做了回应。他认为，做一次预训练模型的费用在300多万美金左右，这个价位对于头部初创不成为问题。只是“做好预训练模型是一个技术活儿，需要很多有才华的人一起工作。”而如果一个公司有幸拥有这些人才，跨领域合作，中国就有机会做出世界前十的预训练模型。

在大模型头部初创都面临模型能力增长放缓和变现焦虑的当下，零一万物坚持推出基础模型，并剑指B端市场，是为一款经典打法。从李开复的表述中可以洞察，融资难度的加剧以及资源的紧缺并未对这家公司造成影响，模型方面与OpenAI的6个月差距也并不给他形成焦虑。零一万物似乎还在坚持，用基础技术创新的方式，在竞争激烈的市场中谋求新的增长点，这与其他大模型初创的道路已经出现分野。

“如果期待破局，可能需要一个前所未有的算法才有机会。”李开复如是说。

以下为发布会问答环节，有适度删改。

问：此前有消息称AI方面的六小虎中的某几家放弃了预训练，开复曾进行辟谣，但站在行业角度，请您评估，对预训练模型逐步放弃会是行业整个趋势吗？

李开复：做好预训练模型是一个技术活，而且要非常多有才华的人在一起工作，慢工出细活，需要懂芯片的人，懂推理的人，懂基础架构的人，懂模型的人，有很好的算法同学，才能一起做出来。

如果一个公司能有幸拥有这么多优秀的人才，能够跨领域的合作，那我相信中国是绝对可以做出世界排名前十的预训练的通用模型，但不是每家公司都可以做这件事情，做这件事情的成本也比较高，以后有可能会越来越少的大模型公司训练做预训练。不过据我所知，这六家公司融资额度都是够的，我们做预训练的production run，训练一次三四百万美金，这个钱也是头部公司都付得起，我觉得中国的六家大模型公司只要有够好的人才，想做预训练的决心，融资额跟芯片都不会是问题的。

问：OpenAI的o1发布后，很多人认为，从技术上会带来新的范式。这对初创公司来说会有哪些影响？

李开复：我刚从美国回来，跟OpenAI的人有沟通，他们跟我分析公司内部还有好东西，但不急拿出来，因为他们领先行业足够多，到了一定的业务节点才释放出来，这是他们能做而别人不能做的。OpenAI o1 虽然隐藏了所有中间的思考状态，但还是很多人在网上开始猜它怎么做，我们认为有一些揣测比较靠谱。当你发起一个新技术时，这个技术一定会被很多聪明人使用揣测，我觉得五个月以后，应该也有不少类似o1模型的能力会出现在各个模型公司，包括零一万物。

o1的思考模式是把之前只在预训练中 scaling 趋势扩展到了推理的时候，这件事情对行业是最大的认知改变。过去大家觉得谁预训练做好就够了，慢慢大家发现后训练SFT和强化训练都是非常重要。所以零一万物的团队刚开始做的主要是专注预训练，之后又有很多很厉害的人加入，帮我们把Posttrain（后训练）也做出来，现在看来推理也很重要，一年半以前大家觉得大模型最厉害的地方就是预训练，一年以后发现后训练也是同样重要，这感谢OpenAI点醒我们这一点，现在我相信很多中美公司都在往o1方向狂奔。媒体：开复前说“不做赔钱的to B”，这次却首次公布了相关矩阵，是否意味着我们也尝试往to B方向进一步深耕？

问：我们特别重视给每个用户提供价值，所以我们不会去说有模型，你要拿来做什么，我卖给你，你先给钱，这样对用户是不会满足的。另外一种常见的做法，就是到企业里，企业说我要做客服，模型卖给我，怎么做客服我不会做，你帮我做，这就成为和AI1.0时代一样的可以称为系统集成型的AI，也就是说卖模型给你，先帮你把客服应用做好，这样的情况下很难有利润，之前我说如果做一单赔一单的to B，零一万物宁可不做，这句话我们并没有改变。