零一万物新产品闪电模型接棒“耐力赛”

　　发布千亿参数模型YiLarge 5个月后，零一万物创始人兼CEO李开复再次带着新产品公开亮相。

　　10月16日，零一万物正式发布新的预训练模型Yi-Lightning。选择在此时发布新产品，或许是为了用实际行动回应市场猜测。前段时间，国内大模型创业公司“六小虎”均受到不同程度的质疑，零一万物更是被直指放弃了预训练。

　　视觉中国

　　对此，零一万物创始人兼CEO李开复在新品发布后接受包括进入2024年，中国大模型行业从狂奔进入到了“长跑阶段”。从技术侧和产业侧都引发了行业的进一步思考，头部企业开始探索更多商业化方向。今年8月，月之暗面创始人杨植麟开始将一部分精力放到B端业务上，他们正式发布了Kimi企业级API，以探索在B端的商业模式。百川智能则与国家儿童医学中心北京儿童医院签署战略合作协议，双方计划共同推出“一大四小”五款AI医疗产品。

　　李开复表示，中国大模型产业进入到了“耐力赛”阶段，如何让大模型赋能千行百业，提升企业新质生产力是一个重要的命题。这不仅将牵涉到“大模型＋行业”的未来发展方向，甚至会影响世界的创新版图。

　　据李开复分享，在LMSYS盲测竞技场总榜上，零一万物最新发布的Yi-Lightning位列第六，仅次于OpenAI的GPT-4o、o1系列，以及Google的Gemini 1.5 pro系列，与马斯克xAI旗下Grok-2打平。这是中国大模型厂商目前在该榜单上取得的最好成绩。

　　此外，闪电模型的发布，也是李开复对于“零一万物放弃预训练”市场传言的回击。

　　他表示，GPT新发布o1之后，给零一万物团队带来了新灵感，“一年半以前大家觉得大模型最厉害的地方就是预训练，一年以后发现Post train也是同样重要的，感谢OpenAI点醒我们这一点。”不过，李开复提到，后训练的重要性变高，不代表要彻底放弃预训练。

　　根据公开信息，大模型预训练是在大规模数据集上进行的初步训练，旨在让模型学习通用的语言知识和模式。而后训练则是在预训练的基础上，针对特定任务进行的进一步优化和调整，以使模型在该任务上表现得更加出色。

　　李开复表示，他认为做好预训练模型是一个技术活，而且是要非常多有才华的人在一起工作，慢工出细活，需要有懂芯片的人，懂推理的人，懂基础架构的人，懂模型的人，一起做出来。不过他也坦言，不是每家公司都可以做这件事情，因为成本比较高，以后做预训练的大模型公司可能会越来越少。但他明确表态，零一万物绝不放弃预训练。

　　据李开复透露，做预训练的Production Run的训练成本是一次三四百万美元。“‘六小虎’的融资额度都是够的，这个钱头部公司都付得起。我觉得中国的六家大模型公司只要有够好的人才，如果有想做预训练的决心，资金和芯片算力都不是问题。”李开复表示。

　　值得一提的是，创业一年，李开复带领零一万物开始加速探索商业化落地和更多赚钱的机会。

　　曾公开宣布不打“价格战”的李开复将Yi-Lightning定价在0.99元/百万tokens。对此，李开复表示，这并不是一个亏本的价格，公司仍有相对理想的利润空间。除此之外，零一万物也首次对外发布其To B战略下的首发行业应用产品AI 2.0数字人，聚焦零售和电商等场景，将最新版旗舰模型Yi-Lightning实践于具体行业解决方案。

　　据零一万物透露，目前零一万物数字人的合作案例包括全国某著名餐饮连锁、某头部酒旅类客户、全国某知名水果连锁店等，均取得了显著的GMV提升。其中，某头部酒旅企业在接入Yi-Lightning全新加持的数字人直播后，GMV较此前上升170%。

　　除直播外，零一万物也为数字人客户准备了AI 2.0门店短解决方案。客户可通过极简流程，随时生成超低成本的高品质营销，解决了传统真人短的成本和制作周期问题。短与直播内容相互配合，为商品提供持续曝光，提升转化率。

　　这也意味着，在通用大模型产品迭代之外，零一万物也在探索更多的商业化落地方向。实际上，不仅是零一万物，经过一年多的“百模大战”，大部分大模型公司都从技术浪漫走到落地求生阶段。李开复感叹，一个大模型公司同时做To B和To C是很辛苦的，需要多元化的管理方式，因为两个团队的基因不一样，做事的方法和衡量KPI的方法都不太一样，不过零一万物根据不同的市场特性进行海内外市场的商业化布局。

　　具体来说，零一万物将C端产品商业化重心放在海外市场，因为“国内流量越来越贵，而国外的C端产品，获客成本和变现能力能算得过账”。在国内，零一万物优先寻找B端机会，李开复表示，零一万物已经找到了破局的空间，就是用数字人做零售和餐饮等领域的直播和短，做完整的解决方案。

　　李开复重申了“不做赔钱的To B”这一观点，他称零一万物大模型To B的打法，首要任务是要寻找少数能够按使用情况收费的方法，拿到高利润率的订单，而不是项目定制的方法。他同时透露，除了已经发布的AI 2.0数字人、API之外，零一万物目前还有AI Infra解决方案、私有化定制模型等其他To B业务，会在近期正式对外发布。

　　提到国内大模型，有一个永远绕不开的问题，就是中国与美国顶尖大模型技术的差距有多大？经过过去一年的百花齐放，中美大模型差距是否缩小？如何追赶国外顶尖大模型？

　　对此，李开复给出了具体数字：GPT-4o在5月13日发布，Yi-Lightening在10月把它打败，零一万物和美国顶尖模型之间的差距是5个月，而在5个月前发布千亿参数Yi-Large闭源模型时，李开复的答案是6个月，在他看来，这已经是全体国内创业者努力的最好结果。

　　当被问及中国大模型如何继续和美国大模型缩短时间差时，李开复坦言，继续缩短时间差非常困难，“我不预测我们可以缩短这个时间差”。

　　“毕竟人家是用10万张GPU训练出来的，我们是用2000张GPU训练出来，我们时间差能缩小到5个月是因为我们模型、AI infra等团队都热心且聪明，去使用和理解对方做出来的东西，再加上我们自己每家的研发有特色，比如数据处理、训推优化等。”李开复表示。

　　据他透露，零一万物目前的成熟方法论就是，通过创新加上自身的特长，关注OpenAI和其他公司发布的新技术，尽快了解这些技术的核心，然后把它的能力在自身的产品里面发挥出来。

　　“我觉得用这套方法将中美大模型差距保持在6个月左右，而且国内不仅是零一万物，也有其他公司做得差不多，已经是很好的结果了，很多中美公司都在往GPT-o1的方向狂奔。”李开复表示。