2025 年 7 月 22 日，李开复时隔半年首次线下面对媒体，在零一万物总部宣布企业级 Agent 正式发布，同步升级万智企业大模型一站式平台至 2.0 版本。这场发布会不仅是零一万物战略转型的成果展示，更揭示了这家曾位列大模型 “六小龙” 的 AI 公司在行业洗牌期的生存之道。从 2024 年下半年酝酿转型，到 2025 年初官宣 “All in ToB”，再到如今推出核心产品，零一万物的路径选择折射出 AI 行业从通用大模型竞赛转向行业落地的深刻变革。
一、战略转型：从通用竞赛到垂直深耕
零一万物的转型并非临时起意。早在 2024 年下半年，当大模型行业还沉浸在参数比拼的热潮中时，公司内部已开始讨论战略方向调整。彼时，行业同质化竞争加剧，通用大模型的商业化路径逐渐模糊，这让零一万物的核心团队意识到必须寻找差异化赛道。2025 年 3 月，李开复率先提出 “All in ToB” 战略，成为首家全面拥抱企业服务的 “六小龙” 企业，并明确以万智企业大模型一站式平台作为转型载体。
组织变革支撑战略落地。为确保转型顺利推进，零一万物在 2024 年底启动了系列人事调整：部分业务分拆独立运营，个别联合创始人离职。对于留守团队，李开复提供了两种选择 —— 要么投身 ToB 业务一线，要么加入与阿里云共建的 “联合实验室”。这种大刀阔斧的调整，不仅优化了资源配置，更向市场传递了转型决心。正如李开复在发布会上所言：“组织变动只为让战略更清晰，我们要做企业最信赖的 AI 伙伴。”
差异化路径规避红海竞争。与其他 AI 公司不同，零一万物选择了 “不竞标、重服务” 的独特路线。联合创始人马杰解释：“竞标往往导致价格战，最终损害服务质量。我们更在意为客户创造真实价值。” 这种策略使其成功避开低毛利的项目竞争，转而聚焦高价值的深度合作。数据显示，其大型企业客户的服务金额显著高于行业平均水平，部分合作因能为客户带来 “数百亿业务规模的百分点级提升”，从而获得合理回报。
生态合作构建开放优势。零一万物将自身定位为 AI 生态的 “连接者” 而非 “竞争者”：在模型层面，兼容阿里通义千问等主流开源模型；在硬件层面，与芯片厂商保持紧密合作；在场景层面，通过联合实验室模式深化与阿里云等平台的协同。李开复强调：“我们是行业合作性最强的公司，优秀的模型和芯片都能为我所用。” 这种开放姿态使其在资源有限的情况下，仍能快速构建完整的 ToB 服务能力。
二、产品突破：企业级 Agent 的落地实践
2025 年 7 月的发布会，零一万物正式推出企业级 Agent 和万智平台 2.0，标志着其转型成果落地。这两款产品并非简单的技术堆砌，而是基于对企业真实需求的深度洞察，形成了独特的竞争壁垒。
Agent 平台重构企业 AI 应用。零一万物的企业级 Agent 突破了传统大模型的应用局限，具备三大核心能力：一是记忆功能，能持续学习企业业务逻辑；二是工具调用能力，可无缝对接 ERP、CRM 等企业系统；三是场景适配能力，已开发出 PPT 助手、保险顾问等垂直应用。李开复用 “飞机与发动机” 比喻：“模型是发动机，Agent 则是完整的飞机 —— 仅有好发动机不足以飞行，还需要机身、航电等系统配合。” 这种定位清晰区隔了与纯模型厂商的竞争。
万智 2.0 降低落地门槛。升级后的万智平台采用 “一站式” 设计，企业可通过一体机或云服务两种模式部署。对于具备 AI 和 IT 能力的企业，能快速实现自助式应用搭建；对于技术基础薄弱的客户，平台支持零一万物工程师驻场交付。李开复特别强调：“我们的算法工程师会住到客户旁边的酒店，帮助完成最后一公里部署。” 这种 “重服务” 模式虽增加短期成本，但能确保项目成功率，形成口碑效应。
“一把手工程” 打造标杆案例。零一万物将 “CEO 驱动的 AI 转型” 作为核心方法论，选择高价值客户打造灯塔项目。具体路径是：从企业顶层战略出发，拆解应用场景，定制模型参数，共建业务应用。这种深度共创模式虽然周期长达数月甚至一年，但能产生可衡量的业务价值。李开复透露，通过这种模式，部分客户已实现 “业务指标的显著提升”，这些成功案例将成为后续规模化复制的模板。
混合部署平衡安全与效率。针对企业数据安全顾虑，万智平台支持本地部署、云端协同的混合模式。工程师需赴客户现场工作，确保核心数据不离开企业边界。这种设计精准击中金融、制造等敏感行业的痛点，也是其能获得大型企业信任的关键。马杰表示：“客户数百亿规模的业务，不可能容忍数据安全风险，我们的服务模式从根本上解决了这个问题。”
三、生存现状：不烧钱的 ToB 之路
在 AI 行业普遍面临盈利压力的背景下，零一万物的转型成效已初步显现 —— 通过高价值服务实现良性循环，摆脱了对融资的过度依赖。
盈利模式实现可持续性。与多数 AI 公司 “烧钱换规模” 不同，零一万物的 ToB 业务已具备健康的盈利结构。李开复明确表示：“我们的项目毛利是行业最高的，绝非盲目烧钱。” 其盈利逻辑基于两点：一是高价值项目的合理收费，二是平台化降低边际成本。对于具备自助能力的客户，通过订阅制获得稳定收入；对于深度合作客户，则按价值分成获取收益。这种模式使公司在不参与价格战的情况下，仍能实现现金流平衡。
客户结构聚焦头部市场。零一万物的客户以大型企业为主，涵盖制造、金融、零售等行业。这些客户不仅付费能力强，更能提供丰富的场景需求反哺产品迭代。李开复将客户分为两类：一类是共创灯塔客户，通过深度合作打磨产品；另一类是标准化用户，通过平台快速部署。这种 “高端引领 + 大众覆盖” 的结构，既保证了短期收益，又为长期增长奠定基础。
竞争壁垒初步形成。在激烈的 AI 竞赛中，零一万物通过差异化策略构建了独特优势：一是避开红海竞标，选择高价值赛道；二是强化服务能力，形成难以复制的交付体系；三是保持开放合作，整合生态资源。马杰坦言：“一线很少碰到直接竞争，因为我们的路径选择与同行不同。” 这种错位竞争使其在行业洗牌期站稳脚跟。
未来挑战仍需突破。尽管转型初见成效，零一万物仍面临三重考验：一是如何将灯塔项目的成功经验快速复制，实现规模化增长；二是在工程师驻场模式下，如何控制服务成本；三是当巨头加速布局 ToB 市场时，如何保持竞争优势。李开复对此有清醒认知，将产品迭代聚焦于 “降低落地成本” 和 “提升自动化程度”，逐步减少对人工服务的依赖。
结语：AI 商业化的务实探索
零一万物的转型之路，为深陷困境的 AI 公司提供了一种可行范式 —— 通过聚焦 ToB 市场，以 “重服务、高价值、强合作” 的策略，实现商业价值与技术创新的平衡。李开复的选择看似保守，却精准把握了行业周期变化：当通用大模型的泡沫褪去，能解决实际问题的 AI 应用才真正具备生命力。
这家公司的现状证明，AI 企业不一定需要靠烧钱维持生存，ToB 市场的深度挖掘足以支撑健康发展。其企业级 Agent 和万智平台的落地，也为行业提供了技术转化的参考样本 —— 真正有价值的 AI 产品，必须扎根业务场景，而非停留在实验室阶段。
未来，随着 AI 技术与产业的进一步融合，零一万物的模式能否持续成功，还需时间检验。但可以肯定的是，在 “All in ToB” 的战略下，这家公司已找到属于自己的生存之道，成为 AI 行业转型浪潮中的一个独特注脚。正如李开复在发布会上所言：“创造可衡量的价值，才是 AI 公司的终极使命。”