在當(dāng)下競(jìng)爭(zhēng)激烈的 AI 賽道，企業(yè)高層的變動(dòng)往往牽一發(fā)而動(dòng)全身，零一萬(wàn)物近來(lái)就深陷這樣的動(dòng)蕩漩渦。

近日，零一萬(wàn)物聯(lián)合創(chuàng)始人、技術(shù)副總裁戴宗宏離職創(chuàng)業(yè)的消息不脛而走。這位在大模型基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域造詣?lì)H深的專家，此前在華為云、阿里達(dá)摩院積累了深厚經(jīng)驗(yàn)，在零一萬(wàn)物時(shí)更是帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)短期內(nèi)完成了千卡 GPU 集群等關(guān)鍵設(shè)施搭建，其離去無(wú)疑是重大損失。

而這并非個(gè)例，自 2024 年下半年以來(lái)，李先剛、黃文灝、潘欣、曹大鵬等一眾聯(lián)創(chuàng)和早期核心成員紛紛出走。在 AI 行業(yè)，核心人才是企業(yè)構(gòu)建技術(shù)壁壘、搶占市場(chǎng)高地的關(guān)鍵，零一萬(wàn)物如此大規(guī)模的高管流失，不禁讓人揣測(cè)，是內(nèi)部戰(zhàn)略分歧難以調(diào)和，還是資金鏈承壓致使發(fā)展前景蒙塵？

激流勇退，內(nèi)部大調(diào)整

零一萬(wàn)物如此密集的高管離職，絕非偶然，而是AI應(yīng)用業(yè)務(wù)探索的阻滯以及模型進(jìn)展不順，內(nèi)部大調(diào)整導(dǎo)致的結(jié)果。

一方面，零一萬(wàn)物在產(chǎn)品定位、市場(chǎng)需求把握以及競(jìng)爭(zhēng)應(yīng)對(duì)上存在不足，難以在競(jìng)爭(zhēng)激烈的 C 端市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟。

零一萬(wàn)物在 AI 應(yīng)用業(yè)務(wù)探索方面遭遇了明顯的阻滯。公司早期嘗試推出多款 To C 產(chǎn)品，包括 PopAi、Mona 等。然而，除了ROI，其余產(chǎn)品大多未能取得理想效果，紛紛走向關(guān)停、運(yùn)維或合并的命運(yùn)。

在模型進(jìn)展方面，零一萬(wàn)物也錯(cuò)失了關(guān)鍵時(shí)機(jī)。在技術(shù)路線判斷上的失誤，使其未能及時(shí)跟進(jìn)后來(lái)成為主流的 MoE（混合專家模型）架構(gòu)。其新的旗艦大模型 Yi - Lightning姍姍來(lái)遲，面對(duì)字節(jié)跳動(dòng)的豆包、DeepSeek 的 V2 等高性能模型競(jìng)爭(zhēng)，毫無(wú)招架之力，在模型競(jìng)爭(zhēng)的賽道上逐漸掉隊(duì)。

另一方面，面對(duì)業(yè)務(wù)和模型的雙重困境，零一萬(wàn)物開啟了斷臂求生式的戰(zhàn)略調(diào)整。2024 年 12 月中旬，零一萬(wàn)物裁撤了預(yù)訓(xùn)練算法團(tuán)隊(duì)和 Infra 團(tuán)隊(duì)，隨后這些團(tuán)隊(duì)整并入阿里的通義和智能云團(tuán)隊(duì)。

同時(shí)，零一萬(wàn)物在業(yè)務(wù)布局上進(jìn)行了大幅調(diào)整。

一是，加強(qiáng)部分業(yè)務(wù)投資，如對(duì)一些有潛力的業(yè)務(wù)加大資源傾斜；二是，推動(dòng)潛力項(xiàng)目獨(dú)立融資，像計(jì)劃拆分?jǐn)?shù)字人業(yè)務(wù)，由數(shù)字人業(yè)務(wù)研發(fā)負(fù)責(zé)人楊昌鵬帶隊(duì)，期望通過獨(dú)立運(yùn)營(yíng)、獨(dú)立造血來(lái)提升業(yè)務(wù)的生存能力與發(fā)展空間；三是，對(duì)于一些看不到前景的項(xiàng)目則選擇關(guān)停，以避免資源的進(jìn)一步浪費(fèi)。

其實(shí)，零一萬(wàn)物的內(nèi)部大調(diào)整并非個(gè)例。AI 行業(yè)發(fā)展迅猛，技術(shù)迭代日新月異，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈。眾多 AI 初創(chuàng)企業(yè)在發(fā)展過程中都面臨著資金、技術(shù)、人才和市場(chǎng)等多方面的壓力。在這場(chǎng)沒有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng)中，企業(yè)必須時(shí)刻保持敏銳的市場(chǎng)洞察力，精準(zhǔn)把握技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，合理配置資源。

多元化布局，求變求穩(wěn)

零一萬(wàn)物通過將不同業(yè)務(wù)拆分獨(dú)立運(yùn)營(yíng)，旨在實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)板塊的自主發(fā)展和盈利，從而增強(qiáng)公司的整體競(jìng)爭(zhēng)力。

不可否認(rèn)，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的 AI 市場(chǎng)，單一業(yè)務(wù)模式往往難以抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，而多元布局則可分散風(fēng)險(xiǎn)，開拓更廣闊的盈利空間。以拆分?jǐn)?shù)字人業(yè)務(wù)為例，由專業(yè)的研發(fā)負(fù)責(zé)人楊昌鵬帶隊(duì)獨(dú)立運(yùn)營(yíng)，期望在數(shù)字人領(lǐng)域深耕細(xì)作，挖掘該業(yè)務(wù)的潛在價(jià)值，實(shí)現(xiàn)獨(dú)立造血。

然而，理想雖豐滿，現(xiàn)實(shí)卻布滿荊棘，多元布局之路困難重重。

一來(lái)，業(yè)務(wù)拆分后，原本在同一體系內(nèi)順暢流轉(zhuǎn)的信息流、資金流和人才流被打破，不同業(yè)務(wù)板塊之間的協(xié)同變得復(fù)雜，溝通成本大幅增加。在零一萬(wàn)物的業(yè)務(wù)架構(gòu)中，若數(shù)字人業(yè)務(wù)需要與其他業(yè)務(wù)共享某些底層技術(shù)或數(shù)據(jù)資源，可能會(huì)因?yàn)楦鳂I(yè)務(wù)板塊的獨(dú)立核算和不同發(fā)展優(yōu)先級(jí)，導(dǎo)致資源分配的矛盾與協(xié)調(diào)困難。

二來(lái)，將資源分散至多個(gè)獨(dú)立運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)板塊，對(duì)零一萬(wàn)物的資源調(diào)配能力是巨大考驗(yàn)。每個(gè)業(yè)務(wù)都渴望獲得充足的資金、技術(shù)人才和市場(chǎng)推廣資源以實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展。但公司資源總量有限，如何在眾多業(yè)務(wù)之間公平且合理地分配資源成為棘手問題。

三來(lái)，AI 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)本就白熱化，零一萬(wàn)物的多元布局使其在多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域直面競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。在數(shù)字人業(yè)務(wù)領(lǐng)域，不僅要面對(duì)百度、字節(jié)跳動(dòng)等大廠憑借雄厚技術(shù)實(shí)力和海量數(shù)據(jù)推出的強(qiáng)大產(chǎn)品，還要應(yīng)對(duì)眾多新興創(chuàng)業(yè)公司的差異化競(jìng)爭(zhēng)策略，零一萬(wàn)物的數(shù)字人業(yè)務(wù)在獨(dú)立運(yùn)營(yíng)初期，注定要在夾縫中求生存、謀發(fā)展難度極大。

事實(shí)上，眾多 AI 企業(yè)在發(fā)展過程中都試圖通過拓展業(yè)務(wù)邊界來(lái)提升競(jìng)爭(zhēng)力，但成功者寥寥。AI 行業(yè)技術(shù)更新?lián)Q代快，市場(chǎng)需求復(fù)雜多變，企業(yè)在進(jìn)行多元布局時(shí)，需要具備強(qiáng)大的技術(shù)儲(chǔ)備、充足的資金支持、卓越的管理能力和敏銳的市場(chǎng)洞察力。

總之，零一萬(wàn)物通過業(yè)務(wù)拆分實(shí)現(xiàn)多元布局的戰(zhàn)略，是其在 AI 行業(yè)激烈競(jìng)爭(zhēng)中求變求穩(wěn)的大膽嘗試。但這條道路布滿荊棘，面臨諸多現(xiàn)實(shí)困境。

大考在即，何去何從？

2025年，人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入白熱化階段，賽事已行至關(guān)鍵后半程，新一輪淘汰賽模式開啟。大廠攜資源優(yōu)勢(shì)持續(xù)擴(kuò)張、AI獨(dú)角獸們各顯神通，零一萬(wàn)物能否安然渡過這次大考？

AI 競(jìng)賽的舞臺(tái)上，大廠的身影愈發(fā)奪目，零一萬(wàn)物在這場(chǎng)巨頭的狂歡中，顯得有些力不從心。字節(jié)跳動(dòng)、百度、騰訊等大廠同樣不甘示弱，依托海量數(shù)據(jù)、頂尖人才和雄厚資金，不斷推出新模型、拓展新應(yīng)用，從底層技術(shù)到上層應(yīng)用全面布局，在各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域筑起高高的壁壘，壓縮著初創(chuàng)企業(yè)的生存空間。

除了大廠，零一萬(wàn)物還面臨著來(lái)自其他 AI 獨(dú)角獸的激烈競(jìng)爭(zhēng)，同樣身為大模型領(lǐng)域“六小虎”的智譜 AI、MiniMax 等企業(yè)，也都在全力尋找突圍之路。

智譜 AI 明確 ToB 定位，通過 AutoGLM 強(qiáng)化與終端廠商的合作，在企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)精耕細(xì)作；百川智能早早轉(zhuǎn)向醫(yī)療垂直領(lǐng)域，避開通用大模型的紅海競(jìng)爭(zhēng)，專注打磨專業(yè)領(lǐng)域的模型應(yīng)用；月之暗面和 Minimax 則聚焦 ToC 場(chǎng)景，Kimi Chat、海螺 AI 等產(chǎn)品在 C 端市場(chǎng)努力吸引用戶，積累口碑。

面對(duì)內(nèi)憂外患，零一萬(wàn)物并非坐以待斃，而是積極探索破局之法。它果斷調(diào)整戰(zhàn)略，退出超大參數(shù)模型訓(xùn)練的燒錢競(jìng)賽，轉(zhuǎn)而聚焦小參數(shù)、高性價(jià)比的模型訓(xùn)練，并強(qiáng)化應(yīng)用層落地。

關(guān)鍵是，零一萬(wàn)物與阿里云達(dá)成戰(zhàn)略合作，成立“產(chǎn)業(yè)大模型聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室”，借助阿里云的平臺(tái)服務(wù)能力和通義系列大模型的通用屬性，提升自身模型能力的高性價(jià)比，期望借此高效觸達(dá)更多企業(yè)級(jí)客戶，拉升營(yíng)收規(guī)模。

綜上所述，零一萬(wàn)物正身處 AI 淘汰賽的風(fēng)暴中心，大廠的資源優(yōu)勢(shì)、獨(dú)角獸們的競(jìng)爭(zhēng)以及商業(yè)模式的困境如三座大山，壓在其肩頭。未來(lái)，零一萬(wàn)物唯有以破釜沉舟的決心，尋找適合自身發(fā)展的差異化路徑，才有可能在這場(chǎng)大考中安然度過，迎來(lái)屬于自己的曙光。

       原文標(biāo)題 : 零一萬(wàn)物困局：人走了，錢燒了，大模型牌還怎么打？