界面新聞記者 | 伍洋宇
界面新聞編輯 | 文姝琪
“零一萬物決定做全面擁抱DeepSeek模型的第一個六小虎。”零一萬物創(chuàng)始人兼CEO李開復(fù)在今天的發(fā)布會上如此表示。
3月17日，零一萬物正式對外發(fā)布了萬智企業(yè)大模型一站式平臺（下稱“萬智”），并宣布可提供企業(yè)級DeepSeek部署定制解決方案。
DeepSeek代表中國AI大模型在全球異軍突起后，除了互聯(lián)網(wǎng)大廠們，業(yè)界對“AI六小虎”同樣報以擔(dān)憂。
這些公司在成立之初便以“AGI（通用人工智能）”為終極目標(biāo)，力爭打造出性能堪比OpenAI的基座模型。但在DeepSeek爆火之前，這些公司已經(jīng)在兩年發(fā)展中各有各的現(xiàn)實困境，如今更是在基座模型迭代上面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
零一萬物是其中相對特殊的一家。今年1月初，零一萬物創(chuàng)始人兼CEO李開復(fù)明確表態(tài)，公司未來不會再做萬億參數(shù)模型的預(yù)訓(xùn)練，而將專注在務(wù)實的、小而快的，能夠以商業(yè)性價比來評估的模型。
作為這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變的承接，零一萬物宣布與阿里云聯(lián)合成立“產(chǎn)業(yè)大模型聯(lián)合實驗室”，借后者的平臺服務(wù)及通義系列模型的能力，以批量訓(xùn)練垂直定向的產(chǎn)業(yè)智能模型。與此同時，零一萬物在國內(nèi)的商業(yè)模式加速集中涌向B端（企業(yè)端）。
如何面對后DeepSeek時代的市場格局？零一萬物的答案是，既然不再參戰(zhàn)超大參數(shù)模型層面的對抗，那就擁抱DeepSeek激起的龐大市場需求。
“2025是AI-First應(yīng)用爆發(fā)年，也是大模型商業(yè)化的大考年。”李開復(fù)表示。
在DeepSeek落地產(chǎn)業(yè)過程中，零一萬物認(rèn)為其“DeepSeek Inside”企業(yè)解決方案存在部署難、應(yīng)用難、定制難等問題。為此，零一萬物準(zhǔn)備了覆蓋DeepSeek模型部署、應(yīng)用實踐以及模型微調(diào)工具的完整解決方案。
這主要針對大模型私有化部署大量的“最后一公里”問題。
例如，在模型部署的算力儲備問題上，零一萬物為算力相對薄弱的企業(yè)聯(lián)合硬件廠商推出軟硬集成式一體機方案，預(yù)裝GPU，內(nèi)置DeepSeek全系列模型，部署周期可縮短至小時級。在這個場景中，零一萬物強調(diào)自身可支持本地化推理與私有化數(shù)據(jù)隔離的“安全部署”。
應(yīng)用實踐主要是指滿足企業(yè)垂直場景的應(yīng)用需求，例如DeepSeek支持下的聯(lián)網(wǎng)搜索、知識庫RAG、企業(yè)級Agent、DeepResearch。
在這里，零一萬物的優(yōu)勢在于有更高的準(zhǔn)確性，比如引入Rewrite和Rerank模型降低模型幻覺，并且將模態(tài)文檔閱讀、OCR （光學(xué)字符識別）解析、AI寫作、AI PPT生成、AI數(shù)字人等既有功能封裝進服務(wù)平臺，甚至支持調(diào)用Dify等開源工具。
此外，DeepSeek-R1雖然在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等場景下表現(xiàn)突出，但對于缺乏模型訓(xùn)練及微調(diào)經(jīng)驗的企業(yè)而言，就R1進行更符合垂直領(lǐng)域需求的SFT（監(jiān)督微調(diào)）仍是一個相對棘手的任務(wù)。對此，零一萬物的方案是支持企業(yè)在“萬智”上直接基于自身企業(yè)數(shù)據(jù)庫對R1進行微調(diào)。
不僅是擁抱DeepSeek，零一萬物進一步采取了開放姿態(tài)。“萬智”還適配了阿里巴巴通義千問（Qwen）、零一萬物Yi等國產(chǎn)模型。
不過，越是開放也越會面對是否過于依賴開源的質(zhì)疑。零一萬物COO黃蕙雯對此回應(yīng)稱，開源自有力量，沒有必要重復(fù)造輪子。并且，零一萬物不是簡單調(diào)取開源工具就釋放給客戶，而是還會根據(jù)自身產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗做針對性優(yōu)化。
面對當(dāng)前市場，零一萬物未來會愈發(fā)強調(diào)自己為企業(yè)解決落地問題的能力。
“未來的大模型的行業(yè)競爭將不再單指模型性能的比拼，更關(guān)乎從中臺到應(yīng)用的能力，即模型能否快速響應(yīng)場景需求、基于中臺構(gòu)建行業(yè)應(yīng)用。”李開復(fù)表示。
團隊認(rèn)為，面對AI-First應(yīng)用可能迎來的井噴期，零一萬物此時參與到技術(shù)與需求之間的產(chǎn)業(yè)鏈條失衡問題上，有可能在部署、微調(diào)、應(yīng)用搭建等方面幫助企業(yè)解決大模型落地的瓶頸。
例如，過去近兩年發(fā)展中，零一萬物在輕量化模型研發(fā)、強化學(xué)習(xí)技術(shù)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，以及工具鏈與應(yīng)用組件等方面積累的經(jīng)驗，為公司在2024年發(fā)起的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型及B端市場布局奠定了基礎(chǔ)。“我們能做得很深。”李開復(fù)表示。
自擱置萬億參數(shù)模型Yi-X-Large的預(yù)訓(xùn)練計劃以來，零一萬物頻頻面臨生存質(zhì)疑。
在退出超大參數(shù)模型競爭后，零一萬物如何將已有研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為市場認(rèn)可的商業(yè)價值，是它在這一階段的重要命題。而基于現(xiàn)有更完整的商業(yè)模式，零一萬物對過去兩年的能力積累有了更合理化的解釋。
這也是李開復(fù)眼中零一萬物的競爭優(yōu)勢。如今不僅是互聯(lián)網(wǎng)大廠，還有更多中小廠商也在推出一體機參與到大模型ToB服務(wù)賽道的進程中。
相較于一體機廠商，李開復(fù)認(rèn)為團隊在大模型微調(diào)、數(shù)據(jù)庫對應(yīng)、機器訓(xùn)練以及數(shù)據(jù)配比等問題上更有經(jīng)驗，“因為這些大模型的知識可能難以由系統(tǒng)集成商和一體機提供商來提供。”而對于大廠，他表示尊重大廠的大模型經(jīng)驗與云服務(wù)，但零一萬物可以提供更深度的服務(wù)以及更低的價格。
競爭之外，另一個重要問題是大模型ToB服務(wù)的商業(yè)天花板。
李開復(fù)表示，零一萬物目前的ToB商業(yè)模式是“健康”的。據(jù)他透露，公司去年有超一億元收入，今年第一季度收入已接近去年全年收入。
他還分析稱，過去大模型行業(yè)ToB碰到挑戰(zhàn)，一方面是因為中國還沒有經(jīng)歷所謂的ChatGPT時刻，模型賦能后企業(yè)能得到的價值也不見得足夠大；另一方面，模型廠商往往大幅砍價競爭招標(biāo)，導(dǎo)致最后廠商賺不到很多錢。
“今天的差別是，企業(yè)客戶都覺醒了。”李開復(fù)說。