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出品｜虎嗅科技组
作者｜宋思杭
编辑｜苗正卿
头图｜虎嗅拍摄
7月22日上午10点，在海淀区鼎好大厦11层的零一万物总部里，其创始人兼CEO李开复准时出现在媒体面前。他身上的深蓝色西装并不陌生——这是他出席大型活动时一贯的着装风格。这是2025年李开复首次线下面对媒体。
进入到2025年开始，AI领域的一切都变得不一样了。大模型“六小龙”重新洗牌，一些企业在寻求上市，一些企业则顺势转型。而零一万物正是后者。
记得2025年3月17日，那时，李开复作为六小龙的CEO之一，首位站出来“回应”该如何应对DeepSeek——当时，李开复给出的答案是“All in ToB”， 做第一个全面拥抱DeepSeek模型的“六小龙”，并推出万智企业大模型一站式平台。
对此，虎嗅了解到，零一万物的这一转型动作虽然发生在2025年初，也就是DeepSeek出来之后，但实际上早在2024年下半年，零一万物内部就已经开始讨论内部模型会分为几个梯队，以及零一万物会何去何从的问题。转向ToB的想法也随之孕育而生。
去年底，零一万物内部又发生了一系列人事和组织层面的变动，包括零一万物部分业务的分拆、个别联创离职。
面对曾经并肩作战的队友，李开复给到大家的方案是，1）选择留在零一万物但要面对战略层面的调整，撸起袖子All in ToB；2）选择去零一万物与阿里云共同成立的“联合实验室”。
而今年初完成的组织和人事层面的变动，仅说明零一万物在战略层面进行大刀阔斧转型的决心。事实上，正如我们今天所看到的，零一万物今天正式发布企业级Agent，并升级万智企业大模型一站式平台2.0。
与其他几个“六小龙”不太一样的是，零一万物是唯一一家宣布All in toB的大模型公司，这意味着这家公司需要想清楚自身在服务企业时的核心壁垒是什么，以及在面对市场上如此多且体量庞大的竞争对手时，要如何抢占“心智”。
面对这些难题，李开复对自身的企业级Agent表现得十分有信心，他说“我们很少参与竞标，因为一旦涉及到竞标阶段，就会有‘价格战’”，紧接着零一万物的联合创始人马杰也表示，“目前在一线我们很少碰到过类似的竞争。”
而最让李开复引以为傲的还是零一万物的服务能力，他在现场告诉虎嗅，“我们服务客户时，算法工程师亲自出差住到客户旁边的酒店，帮助完成最后一公里的事情。”
另外，李开复还告诉虎嗅，“现在市场上没有多少算法工程师真的会去客户现场做部署和交付等等。”
而实际上，从2025年开始，尤其是自Manus爆火之后，Agent对于AI公司来说早已不是一个新词。即使是面向toB的Agent，零一万物也并非是首发。
此前，智谱曾发布企业级智能体平台，MiniMax也曾推出自身Agent，其中前者偏向B端，而后者则是通过让开发者通过API的方式调用其能力。
如今，2025年已过半，对比大模型六家独角兽，可以看到最明显的趋势是，Agent已经成为“主流”，区别则在于，与公司自身的战略相匹配，每家对于Agent的战略优先级都不一样。
而对于零一万物来说，李开复提到了今天这家AI公司的两个“最重要的事“，其中第一件就是Agent平台，另外一件事是“一把手工程”。
以下为现场零一万物创始人李开复、联合创始人马杰与媒体的对话实录，有删减：
Q：零一万物今年是All in toB，那今天发布的Agent在零一万物内部的战略级是什么？
李开复：从战略级来说，我们今天最重要的两件事情，就是把万智2.0 Agent平台能够搭出来，而且能够在交付的过程中降低它的落地成本，然后能够尽快地创造价值。
第二件事情，就是一把手工程的本质是CEO驱动的AI战略转型，找到特别有价值的标杆客户，我们能帮他创造价值，把他变成灯塔。我们从顶层战略出发，基于战略找场景、调模型、搭应用，双方产研和业务深度共创最大价值，这两件事情是今天最重要的任务。
接下来，我们会希望把跟灯塔客户创造的价值，能够同样赋能给更多有类似需求的公司，最终的终局是把Agent跟万智平台演化成为一个飞机也好，操作系统也好，成为能够让更多人更快速使用的产品。
Q：零一Agent现在商业化进展方便透露一下吗？比如现在有意愿使用零一Agent企业大概是多大规模，以及现在Agent平均交付周期大概是多久？
马杰：我们不太倾向于做很多项目的竞标，大家也知道，在竞标过程中，常常最后钱是降下来了，但是服务质量做不上去。把服务质量做上去，这是我们目前最在意的事情。
现在我们很多大型企业客户，服务金额其实是非常高的，为什么这么高呢？大家有的时候觉得不可思议，其实也蛮简单，如果他的业务本身是一个数百亿的业务规模，我们哪怕给它有一个百分点的提升，对他的收益也是巨大的。他再从收益里给我们一个很小的比例作为服务费用，也是一个很大的金额。
我们之所以能打动他们，是因为我们有开复老师给他们讲零一万物整体方案，同时，我们不只是给他们一个方案，讲完PPT之后还是有交付的，交付里面还是有结果承诺，所以是这样才能让他们相信这个事情。当然这个周期下来，肯定是比较长的，是以数月到以年为单位这样去做的。
但是这样有两个好处，第一真的深入进去，跟企业客户一起把事情研究透，第二也能获得比较充分的合理的回报，这样这个事情才是可持续的。
李开复：我们会有跟客户有深度的共创。大量的工程师飞到当地，因为他们的数据不离开公司，不可能交给我们，远程用都不一定能接受，所以我们要到当地，比如说刚才一个客户我们一共谈了数十轮，才拟定要做什么样的项目。
据我所知，我们可能是唯一一家算法工程师可以出差到客户当地，住在客户的旁边，帮他去优化企业应用的合作伙伴。
因为算法工程师的价值很高，不止是因为他们的工资有多少，而是因为这类人才的整体数量就是有限的，大部分算法工程师会更愿意去发明新的技术、新的模型等等。
Q：零一万物是不是在做高成本部署和高定制服务的事情？我们是不是部分面临平衡上面的挑战，是不是要有烧钱的阶段？
李开复：我们的特色是包括部署万智Agent在内的“一把手”工程，我们手把手陪伴企业设计AI嵌入业务的路径，从场景拆解、到模型微调、再到工具打通与应用搭建，是一套可落地、可复制的产品逻辑。“超级员工”不是噱头，而是能真正驱动业务指标、带来可衡量结果的AI生产力员工。这个综合式服务是高价值的，是能够创造巨大的价值，而且是可衡量的指标，这是重点。既然是高价值，我们也会获得相对应的收入。我们肯定不会是烧钱的状态。
所以我们这些项目的毛利应该是行业最高的，不会是一个盲目烧钱过程。但是我们的收费绝对是合理的。如果这个事情企业要自己去做，可能要贵得多。我们不会去加上不合理的收费。
另外也不是说我们每个灯塔客户都一定下大单，我们的产品是一个相对非常可用的产品。如果一个公司具备AI和IT能力，它是完全可以把万智2.0用起来。基于零一万物的技术支持，以非常合理的费用支出，通过一体机或者云服务来获得价值。
但是对我们来说，我们的产品迭代过程不是“卖一万份万智，然后做万智3.0、4.0”。谈到万智的3.0、4.0，我们认为是要为这些大型客户创造巨大的价值，在这个过程推动产品的进步，这才是更重要的。
所以我期待万智2.0会有两种客户，第一种是一些大型客户，经过共创产生价值。但是因为有这个平台，共创的成本会降低很多；第二种，对IT和AI能力不错的公司，比如说一个互联网公司，它绝对是有能力自己把万智2.0极速部署起来。
Q：现在有一种趋势，不管是Kimi也好，还是Minimax也好，很多产品里面有点模型即Agent的感觉，未来Agent会不会被模型取代？我们提供Agent会用千问的模型，或者其他的模型？
李开复：我们愿意用任何公司的模型，国内有很多好的开源模型，包括阿里通义千问我们也在使用。其实模型提供的是Agent大脑的能力，所以我们乐于见到这些模型越做越强，做深度研究等等。
但是深度研究其实不是一个模型，它是一个Agent。深度研究是什么？你把一个问题给它，然后它要去到处找资料，包括网上找，找了以后再去规划，它就像零一万物万智2.0的PPT助手、保险顾问，都是Agent。
所以我认为今天很多大模型其实是扮演着大脑的角色。刚才的分享中谈到的各种企业级工具、数据对接、各种场景应用等例子，都不可能拿今天已有的大模型来直接解决，因为每个场景都有它的特点，有数据和公司机密存在。
另外，Agent除了拥有推理能力跟大脑之外，它还需要有记忆，需要有工具调用的能力，本质上大脑和整个Agent之间是有着清晰的工作分工，就像飞机发动机跟飞机本身，并不是说你有好的发动机，它就可以飞起来。
Q：你们怎么看在中国市场AI生态里面竞争合作的关系，当下和未来的演变？
李开复：我们应该是行业里合作性最强的公司，对那些开发模型的公司我们都愿意用他们的优秀模型，对做芯片的公司我们都愿意用他的优质芯片，所以我们是合作性非常强的。
行业里有很多竞争可能来自于竞标，我们也不参加竞标，所以我们是选择走一个比较独特的道路。
马杰：我们在一线可以感觉到，这是一个非常巨大的市场，因为所有的产业最后都有可能被AI化，再加上我们路径的选择跟大家有所不同，合作性又特别强。
所以实际情况是，我们在一线很少碰到过这样直接的竞争，这也是一个很有意思的事情。
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