零一万物：从“AI六小虎”到“中国Palantir”的盈利突围

主动换道：不做基座模型，专攻企业决策AI

零一万物创立初期曾以“中国OpenAI”为定位，发布Yi系列开源大模型，迅速跻身国产AI第一梯队。但仅一年多后，公司果断转向——停止自研基座模型的预训练，全面聚焦企业级AI落地。这一选择并非退缩，而是基于对行业现实的清醒判断：当DeepSeek等开源模型大幅压低训练成本，当投资人集体追问“何时赚钱”，继续烧钱堆参数已无法构成可持续壁垒。 李开复带领团队将技术重心从模型层下沉至系统层，把全栈大模型能力转化为可交付、可私有化、可迭代的企业AI解决方案。核心路径是：深入客户业务现场，由FDE（Field Delivery Engineer）团队协同企业一号位梳理流程、连接数据、建模本体、治理权限；再通过自研万策平台，将组织逻辑、决策链条与AI能力深度融合，最终输出面向真实经营场景的智能体系统。 不训练大模型，反而让零一万物站上更高效的位置——站在开源模型肩膀上，专注解决企业最痛的问题：AI如何真正进入财报、影响营收、优化资本效率。

一号位AI：让CEO成为AI的第一用户

零一万物提出的“一号位AI”，直指企业AI化失败的根源：转型常由IT部门推动，却脱离战略主线。真正的突破口，在于让CEO、销售总、投资负责人这些业务一号位，成为AI产品的定义者与使用者。 老板AI聚焦经营决策，销冠AI驱动增长闭环，投资官AI支撑资本配置——三类产品形态不同，内核一致：将AI嵌入影响利润、成本、现金流与ROIC的核心业务链路，而非停留在客服、法务、文档等辅助环节。 李开复坦言：“很多CEO问CIO该上什么AI，得到的答案是‘智能客服’‘合同审查’。结果演示很美，财报没变。”而零一万物的做法是：带着真实数据进现场，两周内跑出可验证的业务指标提升，三个月内看到财务层面的正向反馈。 这种“自上而下、快速见效”的交付逻辑，正是其订单额实现三四倍增长的关键。目前约一半订单来自海外，覆盖哈萨克斯坦、中东、东南亚等市场，客户不再关心模型参数多高，只问一件事：能不能帮我们用本地语言、本地数据、本地部署的方式，升级教育、能源、政务等关键产业系统的决策能力？

主权AI：中国工程能力的全球化出口

在哈萨克斯坦，客户不需要一个调用API的通用大模型，而是一套能长期演进、完全可控、深度适配本国产业生态的AI基础设施。这正是“主权AI”的本质：数据主权、技术主权、应用主权的三位一体。 零一万物的能力恰好匹配这一需求——本地化微调、私有化部署、场景定制、组织共建、持续迭代。它不卖模型，也不卖工具，而是交付一套“可生长”的决策操作系统。其底层逻辑与Palantir高度一致：不做通用层，卡位决策层；不靠模型炫技，靠工程穿透业务。 区别在于土壤与打法。Palantir生于美国国防与金融体系，零一万物则扎根于中国复杂多元的产业场景，并锤炼出一支“愿意飞到任何地方”的交付团队。语言、文化、制度差异不再是障碍，而是需要被主动理解、适配和共建的要素。 当前瓶颈已不在需求侧，而在供给侧：亟需更多精通英语、阿拉伯语、俄语的复合型顾问与工程师，奔赴一线与客户共同定义问题、验证方案、沉淀模板。

盈利不是终点，而是新起点

零一万物团队规模约240人，结构精干，开支大幅下降。订单快速增长叠加成本优化，使其有望在明年实现盈利，2027年登陆港交所。李开复表示：“财务数字已经就绪，剩下的是走流程。” 这不是一家AI公司的IPO，而是一家技术型企业的上市——它不再以模型参数为荣，而以客户组织变革的深度、决策质量的提升、财务指标的改善为标尺。它的护城河，不在GPU集群里，而在客户会议室中；不在论文引用数里，而在万策平台上不断沉淀的业务本体、场景模板与智能体资产。 当行业还在争论“大模型何时赚钱”，零一万物已用订单和路径证明：AI的价值不在模型本身，而在它能否成为组织决策的“新神经系统”。下一个十年，国产AI的成局之路，或许不在于谁的参数更多，而在于谁更能沉下去，和企业一号位一起，把AI变成真金白银的生产力。

结语：推开一扇紧闭的门

中国企业服务出海，过去鲜有成功先例。零一万物正在尝试的，是一条无人走通的路：以中国原创的工程化能力、组织化交付能力和本地化响应能力，参与全球主权AI基础设施建设。它不复制Palantir，也不对标OpenAI，而是走出一条属于自己的“决策级AI”路径。 这扇门，曾被认为紧闭。而今天，零一万物正亲手推开一条缝——光，已经照了进来。