AI六小虎的2025：资本膨胀与商业化困境

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大模型没有长期主义，零一万物当下的处境，几乎可以说是“六小虎”的一个缩影。李开复那句“这就是一个难解的局，To B、To C、国内、国外，都不容易做”，似乎是当下国产AI初创的写照。

2025年，对于AI赛道的初创公司而言，是最好的时代，似乎也是最坏的时代。

Scaling law的放缓，以及openAI逐渐压低的节奏，似乎都让中国公司看到了追赶的节奏，而随之到来的，站在AI应用爆发的时间节点，正是中国公司也将迎来传统优势发展方向。

AGI的星辰大海，似乎已经鲜有人再提及，如何在技术进入平缓期，快速地商业化，体现价值成了主基调。除此之外，难题还有很多，融资能力、产品造血能力，以及与大厂的差异化，开始成了考验六小虎的关键标准。

开年伊始，AI六小虎之一的零一万物，率先作出了妥协，调整团队、放弃超大模型、主攻应用。虽然零一万物创始人李开复坦言，零一万物开启了“大厂+小虎”的全新模式，但从某种程度来说，零一万物已然与其他“小虎”在规模和影响力上有了差异。

客观来讲，除了零一万物无论在技术嗅觉，还是产品盈利方向上，表现得都有其独到之处，其模型在主流机构的评分中，也拿到了不俗的成绩。但从商业化上来看：

首先，融资规模决定着技术追赶的速度，也决定着应用可以试错的时间，从公开信息来看，零一万物的融频并不占据优势，在2024年，仅有一轮融资。而在应用端，零一万物也并未拿出破圈级别的爆款产品。

而另一方面，大厂似乎也不愿意再给创业公司更多的时间，正如猎豹移动创始人傅盛在年初时所言，与AI四小龙所在的AI 1.0时代不同，以ChatGPT发布为起点的AI 2.0时代，全社会迅速达成共识，即这项技术会带来生产力革命。这意味着，AI 1.0时代在科技巨头下场之前，留给创业公司的时间差是足够的，但在AI 2.0时代，中国科技巨头下场的时间反而比初创企业更早。

阿里与字节早早下场，让原本的空间开始快速挤压，而在包括人才、业务多方面的争夺，也让零一万物等初创企业，快速地感受到了压力。

举例来说，2024年，零一陆续有中高层离开，包括前预训练负责人黄文灏、生产力To C产品负责人曹大鹏、多模态研发负责人潘欣等。而其中黄文灏加入了字节，潘欣与曹大鹏纷纷开启了创业。同时，零一万物的重要变现方式之一，电商大模型、智能话术与互动，与阿里等大厂AI业务有所重叠。

零一万物当下的处境，几乎可以说是“六小虎”的一个缩影。以零一万物为标尺，来衡量六小虎，2025似乎还有很多问题需要他们回答。突围的路在何方？六小虎答案各不相同，但李开复的那句“这就是一个难解的局，To B、TOC、国内、国外，都不容易做”，似乎确是当下国产AI初创的写照。

而全新的问题如版权墙、AI硬件、芯片等，也在不断拷问着初创的六小虎。2025，是被外界寄予厚望的AI应用爆发之年，而对于六小虎来说，似乎更大的压力，正在快速逼近。

争夺一张未来船票

虽然没有明确的时间表，但可以看出的是，AI六小虎在资本方向上的膨胀速度却在前所未有的增加。在六小虎中，除了智谱成立于2019年6月，其余几家的成立时间都在2023年3月-5月，而时至今日，不过一年时间，六小虎几乎达成了200亿估值独角兽企业的门槛，远远快于商汤、旷视等上一代企业的速度。

而在资本拥趸之时，六小虎的价值底色究竟如何，未来的是否有更大想象力的商业空间，则成了六小虎下一阶段的门票。

简单计算就可以得知，想要维系六小虎现在，技术与硬件、人才密度、造血能力、融资能力，几乎成了关键因素，技术与硬件和人才密度决定着对于国际先进技术的跟随情况，而造血能力与融资能力则决定着是否能活到下一个阶段的开启。六小虎从当下来看，除了零一万物放弃了超级模型的训练，其他仍在坚持。

超级大模型对资本需求巨大，曾有行业内人士透露，为了不被落下，基座模型3个月就需要重新训练一次，训练一次成本约在3亿元；而一些多模态模型训练时间可能长达5-6个月，成本更高。此外大模型公司的基座模型研发团队均超过100人，人力成本亦占创业公司的大头。

从当前的六小虎的融资情况来看，智普AI与阶跃星辰，分别受到了北京市国资与上海市国资的认可，分别在年底完成了全新一轮融资，短期资金焦虑较小；而月之暗面与百川在2024年融资规模超50亿+，虽然据行业内人士透露，融资规模将会以“算力+资金”的方式来完成，但从账面来看依旧充裕；相对融资能力较弱的零一万物和minimax，则在2025年的竞争显得扑朔迷离。

朱啸虎曾表达过，大模型商业模式太差，技术没有差太多的情况下，每一代技术都要投入，现在可能3.5版本要投入几千万美元，迭代到4版本要几亿美元，到5版本可能要几十亿美元，每一代模型都要重新去投入，而变现周期可能就两三年，“这比发电厂还要差”。

当然，行业内并非没有好消息。根据“财新”的报道，2024年年末，DeepSeek低廉的训练成本引发热议。计算机科学家、前特斯拉自动驾驶负责人、OpenAl创始团队成员Andrej Karpathy在社交媒体上发文称，DeepSeek-v3能力的模型在业界一般需要1.6万张GPU的集群训练，例如Meta发布的Llama-3-405B在类似集群上花费了3080万GPU小时，而DeepSeek仅使用了280万左右的GPU小时。

但与此同时，国内基座大模型的能力究竟如何，却依然不甚明朗。苹果跟百度的扯皮充分暴露了国内基座大模型的实际水平。在业界，文心是公认的国内顶尖的基座大模型，但它依然无法满足苹果的要求。

而对于六小虎而言，更为关键的另一环，则在于人才的流失，2024年下半年以来，大模型独角兽的不少核心成员都选择了出走创业，12月9日，有报道显示，百川智能联合创始人、商业化负责人洪涛离职。在此之前，如零一万物算法副总裁、模型预训练负责人黄文灏，于今年8月加入了字节跳动。另外，有媒体报道称月之暗面几位出海产品负责人也于11月前后离职创业；MIniMax产品负责人张前川于今年9月被确认离职后，至今未更新消息。

从离职方向来看，加入大厂与寻找pmf前景更佳的细分领域创业成为了主流。对于AI应用公司而言，技术领先性重要性并不高，这也意味着压力的减轻。同时，人才的不断离开似乎也在诠释着，对大模型赛道的不看好。

那么投资人更看重的造血能力现在演化成何种情况呢？

To B与To C双重考验

从宏观来看，六小虎在商业上，区别于之前四小龙的核心关键，是其通过大模型的泛化能力，寻找更广阔的场景。

根据“财新”的观点显示，中国软件市场私有化、定制化要求高，此前发展数十年都未长出微软、谷歌、Meta等平台型科技公司。在上一轮以AI视觉为主的创业热潮中，“四小龙”为满足项目方要求，团队扩张至数千人，实质都是重人力的项目公司。

但创业圈对于六小虎的泛化能力在市场前景、竞争格局的争议，却从未停止。投资人朱啸虎曾坦言，“我觉得‘四小龙’（旷视、依图、商汤、云从）不是六小虎的下限而是上限”，他认为“四小龙”运气很好，碰上了安防大建设的巨大红利，虽然由于项目性质现金流不佳，但也有逾期的钱不断垫着现金流。而今天AI时代的大基建爆发，似乎仍在酝酿之中。

从成熟的团队来看，对比四小龙时代，全新的大模型公司，似乎是要从行业赛道开始突围，比如说百川专注的AI医疗赛道，以及零一万物看好的标准化流程较高的零售电商行业的营销内容。

但从实际的观察来看，这样的选择仍在较为早期的阶段。据媒体报道显示，医疗行业进入门槛高，对结果准确性要求严，预计还需3-5年，“AI医生”才能拿到AI医疗器械三类证。

据某行业专家在调研报告中透露。“百川这一块，因为它在医疗这一块的中标的订单量，确实目前在医疗方面是领先其他的包括大厂的场景，但是它今年的收入也是非常低的。像阶跃星辰，因为阶跃星辰没有对外公布很详细的营业收入，但其实它在六小虎里面是发展相对比较晚的，而且产品也只是在部分的应用里面去用，做体验这样一个方式。”

投资人韩彦也指出：“toB业务履约成本高、毛利低，即便是大模型也最终会走A'四小龙”的老路。”他认为，大模型最终会和互联网技术一样普及，并不需要太多的服务商。

更有激进的观点表示，国内大模型创业公司纷纷押注To B，不是因为To B赛道有多好，而是因为只能承担To B商业模式。现在除了互联网巨头，没人敢对AI to C模式烧钱。例如百川押注医疗解决方案，因为连王小川都不敢在To C产品上堆人力，遑论砸钱获客。

泛化能力不强的结果，就是在To B赛道上，大家需要通过降本，以及抢占细分市场来赢得规模。

李开复曾坦言，中国大模型公司的优势在于成本、人效、资源利用率。他举例称，零一万物融资额不到OpenAl的10%，但训练成本只有OpenAl的3%，推理价格是OpenAl的四十分之一。“用美国的打法当然打不过美国的公司，但在中国可以有市场，在海外也有机会，例如'一带一路'沿线国家。”

然而与星辰大海的想法不同的是，大模型在To B赛道上的徘徊踟蹰。在一份关于《中国AI大模型厂商技术发展与商业化落地进展》的调研报告中，行业专家对六小虎toB的现状描述道：

六小虎的话，比如MiniMax,今年它这样一个销售目标大概是在5亿。目前MiniMax在国内做toB其实是有一些存货的，可能最近半年它应该是从to B逐渐转向to C,并且去做一些出海的应用，所以MiniMax在做这样一个转变。像零一这一块的话，其实零一走的是开源加闭源这样一个路线的方式。在to B里面，其实它主要目前去做高性价比的API，要去做这样的服务以及一些附加的方式。像阶跃星辰，因为阶跃星辰没有对外公布很详细的营业收入，但其实它在六小虎里面是发展相对比较晚的，而且产品也只是在部分的应用里面去用，做体验这样一个方式。

更为现实的情形是，类似于科大讯飞、商汤等传统AI厂商的快速崛起，从采招网数据显示，在四季度，AI大模型的中标情况来看，科大讯飞已经拿下了头名。从全年的角度来看，科大讯飞在教育、金融、医疗等领域已经有了较前的卡位，而商汤在城市管理、安防监控等方向上也有了不俗的布局。

b端肉少，而c端的竞争则成了大厂的主阵地。

字节跳动对于kimi的反超，似乎印证了巨头挟资本、流量与低价开启的炮火，六小龙很难与之抗衡。

据移动数据调研机构QuestMobile测算，截至2024年11月，豆包App在活跃率(日活用户1月活用户)、单月人均使用天数方面居工具类AIGC(人工智能生成内容)应用之首，并以5651.8万月活用户成为国内规模最大的AI原生应用；排在其后的是Kimi智能助手，月活达2282.43万；百度智能助手文小言月活也在1000万以上，但与豆包悬殊。

而自此，C端超级应用，要避开大厂的射程，也成了行业内的关键。

另一个撞上大厂射程的，则是minimax的海螺AI。海螺AI在2024年4月发布时主打文本生成，四个月后发布的文生视频功能是推动用户增长的主力。但其与快手可灵较为相似的产品形态，也让海螺几乎不得已将一部分重心调整到了海外。

搜索大棋，尚未分野

回到硅谷主流的叙事之中，其实本次AI浪潮的关键商业前景，最多的还是AI搜索，以及AI agent对于搜索的替代需求。

新年伊始，小红书一款AI搜索产品“点点”开始被市场注意到，而小红书搜索量已达百度xx%的声音更在行业内，不断传播。传统的搜索竞价排名的特质，在面对海量的信息时，逐渐显露出其局限性。而AI技术的介入，为搜索领域带来了新的变革可能。AI agent能够通过对用户意图的深度理解，更加精准地筛选和提供信息，有望打破传统搜索的瓶颈，重塑信息获取的模式。

而这一趋势，不仅吸引了科技巨头的目光，也让 AI六小虎看到了新的发展机遇。

以月之暗面为例，其推出的Kimi探索版，便展现出在搜索领域的野心。Kimi探索版在功能上进行了创新升级，它能够对用户输入的问题进行拆分，有效避免了大模型常见的 “幻觉” 问题，并且搜索量大幅提升，一次搜索即可精读超过500个页面。这一产品的推出，无疑是月之暗面在AI搜索领域的一次大胆尝试。

但搜索作为整个AI革命中，最为重要的部分，争夺的激烈程度可想而知。据业内人士观察坦言，能熬到比拼最终的搜索业务的产品，从当下来看，六小虎似乎并没有任何优势。即便是高速成长的豆包，其基座模型与百度而言，仍然有不小的差距。

另一方面，AI搜索领域的商业模式仍在探索之中，尚未形成成熟、稳定的盈利模式。

这对于需要大量资金投入研发和运营的六小虎来说，无疑是一个巨大的挑战。在未来的发展中，入局者需要不断提升自身的技术实力，优化产品功能，同时积极探索适合自身的商业模式，才能在激烈的竞争中脱颖而出，在AI搜索领域占据一席之地。

站在2025年的十字路口，AI六小虎前方迷雾重重，充满了不确定性与挑战。它们在资本角逐、B端与C端市场拓展以及AI搜索领域的竞争中，都遭遇了不同程度的困境。然而，危机与机遇总是并存，在这片充满挑战的商业战场上也并非没有破局的希望。

客观来看，killing app仍未出现，更为广泛的普及性产品，也许才是AI在下个阶段需求所在。正如李开复所言，在正常的商业之中，应用应该是营收的大头，而现在英伟达仍然是最赚钱的公司，而这一切最终将会改变。


来源：36kr