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李開復把DeepSeek打包“賣了”

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作者|陶然 編輯|魏曉

AI六小虎中第一家擁抱DeepSeek的玩家出現了,是零一萬物。

他們直接掏出了能迅速落地、迅速變現的產品:內置DeepSeek的企業大模型一站式平臺“萬智”,劍指toB商業化。



今天上午,零一萬物線上舉行了新春產品發布會,公司CEO李開復、COO黃蕙雯等多位核心人物悉數露面,為萬智站臺。

基于新平臺帶來的軟硬件協同能力,零一萬物也成為又一家可提供企業級DeepSeek部署定制解決方案的廠商。

萬智平臺目前已在零一萬物官網上線“商務合作”入口,有需求的用戶可以提交“提供服務”、“探索合作”和“其他”三種申請,公司全球解決方案與交付總經理表示,定價很快就會發布,“會給企業用戶提供非常有競爭力的價格,比大廠更有優勢”。

據AI藍媒匯統計,在DeepSeek走紅之后、零一萬物“萬智”發布之前,DeepSeek概念加持下的一體機領域,其實已經涌入了包括不僅限于百度、華為等眾多一線大廠,以及像是京東云、聯想、浪潮、中科曙光等同屬頭部集團的知名企業,賽道日趨擁擠。

分析人士指出,各家將軟硬件打包成封裝、集中發布一站式解決方案的目的其實完全一致,就是要搶抓這波DeepSeek帶來的國產ChatGPT時刻,把市場中高漲的興趣、涌現的需求落到手里,成為實打實的訂單。

“基模能力與市場教育到位的當下,中國大模型產業亟需成熟的企業級解決方案,來推動大模型從通用能力向垂直行業深度融合。”

簡單概括,就是卷應用,向錢看。

相關資料顯示,2024年零一萬物公司的整體收入已經超過了一億元,其中B端業務占到整體收入的七成左右;C端的收入主要來自海外的To C付費應用(PopAi等),且已接近實現盈利。

資金層面,李開復年初透露稱,去年七月份完成一筆融資后,目前公司賬上現金充沛。并且團隊內部其實更早就開始復盤和推演Scaling Law的上限問題,對現金的調配似乎相當審慎。

愛企查顯示,零一萬物先后完成四輪融資,但前兩輪均為同樣由李開復創辦的創新工場出手,公開可查的其余資方似乎僅有阿里云。



此前AI藍媒匯曾報道過斷尾求生聚焦醫療的百川智能,這一次,同在DeepSeek浪潮下遭到沖擊的零一萬物選擇了另一套解法:放低姿態,從百模大戰的“參賽者”轉換為“服務商”。

這個淡化自家技術模型聲量、以DeepSeek為賣點、將超頭模型封裝成可落地toB產品的解決方案,是零一萬物作為頭部AI初創在AI大模型賽道的淘汰賽槍聲中不得不面對的重新選位。

轉變身份,用相對務實的姿態,叩開大規模toB商業化的門。

拼落地

零一萬物的轉型核心,就是這個面向企業的大模型一站式平臺。

平臺并非簡單技術集成,而是針對企業落地大模型的三大痛點,部署難、定制難、應用難,依次提供了系統性解決方案,開箱即用。

過往企業接觸AI,必須要提前考慮的一個問題就是安全:數據是否在本地,必須上云的話鏈路和存儲分析是否封閉、是否安全。

零一萬物聯合頭部硬件廠商推出的軟硬集成式一體機方案,內部預裝高性能了GPU并內置DeepSeek全系列模型,支持本地化推理與數據隔離,滿足金融、政務等對數據安全敏感行業的需求。這種方案抹平了起步階段的技術門檻,全鏈路的本地化部署也消除了企業對數據泄露的顧慮。

接下來的問題,幻覺。

DeepSeek-R1推理模型生成內容時所產生的幻覺,體驗過的人有目共睹,它更擅長輸出觀點、情緒、華麗辭藻,但對于擺事實講道理這一塊,推理過程中產生的一些“奇思妙想”往往容易造成文不對題甚至 胡編亂造,所有這些信息失實統稱“幻覺”。

業內一份幻覺測試結果顯示,DeepSeek R1幻覺率高達14.3%,作為對比谷歌Gemini 2.0 Flash的這項數值僅有0.7%——復雜問題解決能力提升的代價就是在處理“開放性問題”時,DeepSeek-R1這類推理模型會強行構建邏輯鏈,從而導致虛構事實,且“推理能力與幻覺風險呈正相關,并且僅能通過優化訓練策略改善,無法徹底消除幻覺”。

涉及業務數據甚至企業決策的AI,必須要最大程度降低幻覺發生的可能,避免出錯。

這一點上,零一萬物此前一款出海的C端AI搜索應用其實已經證明了團隊在降低幻覺方面的功力,搜索準確性高達88%,校正幻覺的能力優于以搜索性能強著稱的Gemini (73%)、Perplexity (73%)、ChatGPT Search (64%)等國外一線模型。



基于企業客戶需求,新發布的“萬智”平臺整合了聯網搜索、知識庫RAG、智能體Agent等成熟組件。部署和實施速度大幅提升,引入Rewrite和Rerank模型后,結果召回率提升60%,準確率提升30%,幻覺效應大幅降低。

最后是定制適配,DeepSeek有兩個硬傷:不支持 Function Call(工具調用)、不支持JSON Output(JSON 格式的字符串輸出)。用做飯場景舉例,這個AI理論上能熟練烹飪全球各國料理(數學/代碼/自然語言推理),但一不會使用廚房工具(缺乏Function Call),需要用烤箱烤牛排時,它無法自動調用烤箱設備,必須人工操作;二只會口頭報菜名(缺乏JSON Output),需要打印標準菜譜時,AI只能口述而無法輸出格式化的電子文檔。

兩大企業剛需能力的缺失,讓DeepSeek在落地工作場景時常常受限。零一萬物則在“萬智”平臺上率先給出基于DeepSeek-R1的成熟微調方案,企業能夠基于自身企業數據庫對AI進行模型微調,準確對接垂直領域的具體業務需求。

整體來看,“萬智”平臺無論是宣發還是設計,都擺出一副老老實實給DeepSeek打輔助的姿態——聆聽市場需求然后針對性設計。

李開復在采訪中強調了“尊重商業規律”,按需設計產生按需購買,或許就是其中一條:你(企業)拿到了好用的DeepSeek創造價值,而我(AI公司)拿到了AI本身帶來的商業價值。

退居“1.5線”,是出路嗎?

發布會結束后,關于會上被問及的關于“是否還在做預訓練模型”的問題,零一萬物方面又單獨做了一次澄清:我們是不做“萬億以上”超大參數基模,不是放棄自研,輕量化模型還是在做的。

兩個信息:一,零一萬物并未放棄自己的技術積累,頭部模型和自研并行;二,自研技術確實在收縮。

聽起來有些消極,但務實、理智、活下來,才是所謂六小虎等資源并不足夠充足的玩家,在大模型淘汰賽現階段所必須接受的局面。

大浪淘沙,自家模型沒有跑出來的幾位勢必做出轉型,要么退居二線繼續換個姿勢繼續參與游戲,要不等到熱度和資源揮霍殆盡徹底下桌。

零一萬物這個目前還比二線更靠前一些,暫且算作一點五,接入阿里、收縮業務的李開復團隊顯然還是有心再搏一搏。

策略上規避超大模型的研發風險,但不徹底放棄技術層面主動權(自研),最重要的一點,務實、逐利,在AGI實現的那一天到來前,別徹底下桌。



李開復透露稱,零一萬物聚焦toB業務去年有超一億元收入,今年第一季度的收入則已經接近了去年全年收入總和,“運營模式非常良性,今天發布的萬智企業大模型一站式平臺也能夠錦上添花。”

DeepSeek給行業帶來的是技術層面的范式,也掀起了行業去泡沫化的進程。在更先進的底層技術有突破前,市場的價值錨點必然從技術遷移到場景,企業客戶會更關注“能否解決實際問題”而非“是否自主研發”,零一萬物通過將DeepSeek技術封裝為可落地的解決方案,為的就是快速驗證AI落地的商業可行性,以及同步來帶來的利潤回報。

至于前面統計的與同賽道內大廠、同行玩家的競爭,李開復很坦率的解釋了零一萬物的優勢:對比一些硬件廠商、組裝廠,我們有研發底層模型的經驗優勢,更懂AI;而對比大廠,我們的方案,更有性價比,更便宜。



離開一線、站穩中游、成為輔助角色,沒什么不好。

分蛋糕前活下來,才是最好的。

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