李开复亲述零一万物ToB突围：70轮谈判换一单 不烧钱换市场

【亿邦原创】官宣to B转型半年后，零一万物CEO李开复再度线下面对媒体表达他对AI行业发展及to B商业化的看法。

这一年的大模型行业，充斥着技术理想和商业现实之间的暗中较量，C端付费率低迷，B端则对“炫技式AI”的耐心正迅速耗尽。众多模型公司从技术狂欢走向生存之战。

这一年的零一万物，年初将预训练和Infra团队打包给阿里并推出“联合实验室”，国内业务全面转型to B，3月推出万智企业大模型一站式平台，在自研模型的基础上，拥抱DeepSeek等开源模型，专注提供企业解决方案。

7月22日，适逢万智2.0版本升级与Agent产品“万仔”推出。李开复全面讲解零一万物的to B打法。发布会信息密度很高。

据介绍，零一万物to B商业化“没有烧钱阶段”，高管团队主动推销方案，较少依靠竞标。交付方式采用价值共创，寻找大客户，寻找想用AI重构企业的CEO，以“一把手工程”为依托，从顶层战略出发，基于战略找场景和业务数据闭环进行深度共创，包括派驻算法工程师驻扎到客户旁边，完成最后一公里交付。

李开复强调，在商业化方面，零一万物to B“一把手工程“拿下来的单子都提供高价值，不烧钱换市场。同时，由于零一万物融资额在模型公司中不算多，债少不压身，稳健推进业务发展。

此外，由于放弃训练千亿级大模型，零一万物成为“最合作”的模型公司。

发布会上，李开复依然西装革履温文尔雅，像从海报上直接走下来，共同出席的还有零一万物联创马杰。在惨烈的大模型商业化进程中，零一万物正在通过打造标杆——沉淀经验——定制化+产品化相结合的方式，尝试一条to B商业化新路径。

1、“有的客户谈了70轮，才拟定解决方案”

据介绍，零一万物的to B转向，始于高光时刻的一次战略推演。

2024年11月，零一万物大模型Yi-Lightning在（全球性大模型评测榜单）盲测竞技场上，拿到第六的成绩，超越了长期霸榜的ChatGPT-4o-2024-05-13，与马斯克的xAI模型Grok-2-08-13持平。

彼时，xAI已经开始筹备十万卡集群。

“我们就问自己一个问题，明年你还能不能跟Grok并列第六？答案是不可能。问完这个问题，我们就觉得模型层的竞争可能到此结束了。”马杰透露。

至此，全面转型的想法也随之形成。

在to B领域如何迈出第一步？李开复发现，传统行业不是很了解AI，AI公司也不是很懂传统行业。所以需要花时间了解传统行业发展的战略和重要性，学习整个流程和数据闭环。找到少量的深度共创的机会。这是to B业务的第一步。

从商业的角度考量，“如果一个数百亿规模的业务，我们哪怕有一个百分比的提升，也是巨大成果，客户从这里面给我们一个很小的比例，也是一个很高的服务金额。”

但打动大客户不是简单的事。“我们的销售团队不大，但是非常资深，包括我自己，包括马杰，包括我们销售团队，每天都在努力触达各个公司的创始人、董事长，解释AI的巨大价值在什么地方。”李开复表示。

交付过程中，由于大客户基本不接受数据不离开公司，远程使用也很难能接受。算法工程师飞到客户所在地，优化应用。“真实合作起来，我们会要跟公司交流挑选场景，选那些对公司商业价值最大的场景，做深度的访谈。挑选好方案以后，去共创少数应用和Agent，再从部署的过程中学习到未来的产品该怎样打磨。”马杰回忆。

“有的客户谈了70轮，才拟定解决方案。”李开复提出。

目前零一万物的交付时间常见于数月到一年时间。值得注意的是，李开复指出，零一万物没有“烧钱的阶段”，每单都提供高价值服务。“我们是能创造巨大的价值，而且能够是一个可衡量的指标，我觉得这是很重点。那既然是高价值，我们也会有相对应的收付收入，所以这个收入肯定不会是一个烧钱的状态。”

2、定制化与产品化并行

找到少量的深度共创的机会，这只是to B业务的第一步。零一万物并不想成为一个系统集成商，所以第二步是将经验沉淀为产品，卖个同类企业，实现技术栈的泛化。第三步则是做成开箱即用的产品，创造更大价值。

在经验沉淀、产品化方面，万智平台是主要载体。

万智推出于2025年3月，负责沉淀业务经验，实现功能的产品化，在交付过程中降低交付成本，尽快创造价值。

作为万智平台的核心功能模块，Agent万仔以“超级员工”为核心定位，以五大功能为主打，为企业提供快速落地的AI体验：

第一，超级能干。万仔能在企业场景下执行编程，研究等复杂综合任务，在公司内部跨组织、跨业务串联各种工具。

第二，超级靠谱。万仔一方面通过校验+评估，保证输出质量，交付靠谱的结果。另一方面可以靠谱地交付结果。

第三，自主晋升。万仔能够不断自主进化，实现岗位化知识沉淀和强化学习驱动迭代。

第四，超级装备。同时支持手机和电脑端操作，也支持沙盒环境下使用。

第五，极速上岗。

虽然目前的万仔还没有达到“开箱即用”，但数天左右（甚至更快）即可接入现有的企业工作流，解决重复性劳动，也支持复杂任务。

在李开复的展示中，当万仔接到商场要招揽国潮品牌的指令，立刻开始收集国潮品牌信息和市场数据、品牌资讯、社交媒体、电商销量、全网抓取和分析，整理出了5家高匹配品牌，还会细致分析各品牌的用户年龄层、门店营销、电商销量、社媒声量等等。

当你还再追问，这些品牌在其他商圈的表现。对内，万仔能调动商场内部数据，对外，万仔能登录藏书大众点评的平台，结合内外部数据万载能够为招商人员做一份详尽的合作方案。

3、李开复的Agent蓝图

李开复认为，Agent为企业创造的价值还在被严重低估。

原因是目前的AI还是一个Copilot角色，在工作时给人提示或辅助。

三十多年前，还在苹果工作的李开复已经在畅想人类终极用户体验版本，“应该是人类不要去操作电脑手机，不要用APP，人类只要告诉‘天才Agent’一个目的，天才Agent会把目的拆解成一个一个任务，自己用打开APP，用浏览器，用PC、用工具来实现。”这一体验当时被成为“委托式用户体验”。你不需要告诉它怎么执行每个任务，它可以自己拆解并执行。

推理大模型的突破性进展，给了这一理想一个底座。

2024年的Agent还停留在“手搓”阶段，必须由人告诉它应该一步一步如何做，Agent按部就班地完成任务。

2025年，推理模型的大火让Agent具备了一个大脑，可以自己将目标拆解为流程，自己评估步骤并操作工具，自己串联起来确认做得是否正确。代表就是Manus和ChatGPT Agent。

下一步则是Agent和Agent之间的沟通。这是以MCP与A2A为代表的行业趋势。

当Agent可以完成任务、交付结果，企业的管理模式也随之改变。李开复认为，这一转变意味着，企业从以人为生产单元到以Agent成为生产单元。

这时候的企业会变得更加轻量级，因为AI Agent不会疲劳，可复制，秒级进化。同时人与AI会形成新的分工，人类会负责创新、伦理、战略、人际交流，AI负责执行。

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