在海淀区的北京大学附近，零一万物的办公区内，员工们依旧忙碌，似乎并未受到外界舆论的影响。作为公司创始人的李开复，最近接受了深度访谈，分享了他和公司在人工智能领域的转型之路。
李开复的创业团队，由一群志同道合的伙伴组成，他们共同信仰AGI（通用人工智能），并致力于将技术应用于实际场景中。公司内部的决策模式，是一种开放且包容的方式。每个员工都可以与李开复进行一对一的交流，而公司的重要决策，也都是团队达成共识的结果。
面对预训练领域的快速发展，李开复和他的团队始终保持警觉。在2024年5月，他们发布了千亿参数模型Yi-Large，该模型在国际权威盲测榜单上取得了优异的成绩。然而，他们很快意识到，模型在推理速度和成本优化方面仍有提升空间。
当时，公司面临一个关键抉择：是继续追求更大参数的模型，还是转向更轻量化但性能依然出色的模型？经过内部讨论和实验，他们决定采取MoE（混合专家）架构，推出了新旗舰模型Yi-Lightning。该模型在性能上超越了同时期的GPT-4o，而训练成本仅为GPT-4o的1/30。
李开复表示，这次转型并非突如其来，而是基于对行业趋势的深入分析和公司财务状况的考量。他们意识到，对于初创公司来说，赌上巨量资源去训练超大参数规模的模型，并不是一个务实的选择。因此，他们决定暂停对超大模型的追求，转而聚焦“小而美且便宜”的模型。
这一转型过程中，最大的挑战在于有限的资源和时间。零一万物需要在有限的时间里制定计划、保持敏捷，在有限的资源里最大化执行力。他们必须以快打快，才能在竞争激烈的市场中立足。
在ToB业务方面，零一万物也展现出了强大的竞争力。他们凭借世界第一梯队的技术能力，丰富的人脉资源，以及与创新工场的联动，快速切入重点领域内的头部公司，找到适合凝练出标准化ToB解决方案的领域和场景。
李开复认为，2025年是AI-First应用爆发的元年。在这个关键时刻，零一万物必须提前卡位，抢占市场份额。他们正在游戏、能源、汽车、金融等领域积极洽谈千万级别的单子，并计划在未来进一步放大这些领域，进入新的市场。
在ToB方向上，零一万物有三种值得尝试的策略。一是为客户创造核心价值，不仅省钱还能帮助客户实现增长；二是在垂直领域与有远见、有决心拥抱大模型的公司共创行业大模型；三是服务可复制、可快速规模化的领域，通过标准化产品服务多家同类型客户。
李开复表示，他有信心在2025年实现数倍的收入增长，从1亿做到数亿。零一万物正在用实际行动证明，他们不仅能够在技术上保持领先，还能在商业上取得成功。
