出品 | 科技《态度》栏目按天配资交易
作者 | 袁宁
编辑 | 丁广胜
李开复的To B 故事，讲到了Agent。
7月22日，零一万物发布万智企业大模型平台2.0版本，并推出企业级 Agent 智能体——具备推理、任务规划能力，能够基于安全沙盒访问Web与手机应用，连接企业系统，完成端到端任务执行。
这是DeepSeek掀起行业洗牌，零一万物公开放弃万亿参数模型研发，明确战略重心为 To B之后的又一关键动作。
媒体交流会上，李开复分享了他对Agent的看法：
“Agent分成三种，过去、今天和未来。2024年是工作流Agent；2025年，当下是推理Agent，未来将会是Multi-Agents。”“如果今天不去拥抱AI，可能就会落后。拥抱了以后，你就拥有“超级员工”，越做越高效。这就会形成强大的闭环，这就是为什么我们认为AI Agent在企业端的价值更大。”“传统公司有数据、有流程、有场景，但缺AI能力；AI公司有技术、有模型，却缺行业知识和闭环数据——而这恰恰是部署Agent的先决条件。”“我们能提供什么？我们可以告诉客户，AI Agent今天能做什么，未来能做什么，帮客户做战略规划。”“我们不但要搭建应用，还要和公司共创应用场景，推进应用开发和迭代。最后，我们也需要提供一个平台，让这件事情能够走得更顺畅。”“我们必须要从降本快速进入增效。给企业创造更多的价值，也就是创造更多的收入，这才是AI Agent应该做的，也是企业渴望达到的效果。”“当然，刚开始让Agent做CEO的事情也不现实，刚开始肯定是挑选一些公司的业务和场景，里面的数据是完整的，价值是闭环的，我们针对这个部分来优化。”
此前3月，零一万物发布万智企业大模型一站式平台，支持企业一站式部署DeepSeek。李开复曾透露：“零一万物ToB收入去年有超一亿元，今年第一季度的收入就接近了去年全年的收入。”
这次交流中，李开复也分享了零一万物的销售策略。
首先，作为创始人，李开复是零一万物的第一销售。“我自己、马杰，包括我们销售团队，每天都在努力触达各行各业的创始人、董事长、CEO，来解释AI 2.0巨大的价值在哪里。”李开复说。
他强调，零一万物目前战略上最重要的两件事，一是把可复制、可快速交付的万智平台打向市场；二是迅速找到灯塔客户，创造实际业务价值。
其次，是一整套以“一把手工程”为核心的打法。
李开复将之称为“从 CEO 开始的合作型打法”：不走中层试点路线，而是直接对话 CEO，从顶层推进业务流程、数据系统与组织结构的智能化改造。
“很多中层管理对AI有误解，又怕抢了他的工作。等等因素综合在一起，往往只有创始人了解AI变革的价值和必要性。”
他强调：“我们不是系统集成商，而是平台构建者。我们希望与客户一起打造‘超级员工’。”
零一万物的 To B 合作路径也因此与传统服务公司拉开差距：不倾向竞标、不拼价格，而是选择进入少数关键客户场景，深度陪跑。
“我们可能是业内唯一一家能派算法工程师飞到客户现场，长期驻扎在客户身边，手把手帮他们优化应用的公司。”李开复说，“合作金额很高，但客户获得的价值也同样高。”
走在To B道路上，现在的李开复已不再强调模型能力，对于他而言，大模型行业的方向已经非常明确。
“大模型行业已经从模型驱动转向场景驱动，企业用户更愿意为价值付费。零一万物在做的，是在AI 2.0时代跟客户深度共创，双方一起从战略到落地，做价值最大化的工作。”
以下为零一万物CEO李开复、零一万物联合创始人马杰与媒体的交流实录，经《网易科技》不改变原意的编辑：
我们很多大型企业客户，服务金额其实是非常高的
提问：零一万物今年是All in toB的一年，想问一下今天发布的Agent在零一万物内部的战略级是什么？零一Agent现在商业化进展方便透露一下吗？比如现在有使用零一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？
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2.0Agent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。
这两件事情是今天最重要的任务。那再下面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。至于我们的客户方面，请马杰回答。
马杰：刚才有说到客户规模，交付周期等等。之前开复老师在多个访谈中讲到，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70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。刚才马杰讲的那个供应链的例子，它的复杂度应该就大于绝大多数你会听到的大模型真实落地案例，你没有最优秀的算法工程师是没有办法解决的。
所以我们起步初期不会有太多灯塔客户，但每一个我们都会做得很重，双方彼此都会有很大的成长，也希望能够创造巨大的商业价值。
提问：听我们刚刚的讲述，我想了解一下，零一万物在做的是不是高成本部署和高定制服务的事情？是不是要有烧钱的阶段？
李开复：我们是高价值模式。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。
独特的“一把手工程”打法
提问：之前，我看到开复老师提到我们商业的模式是Palantir model，我想知道这个商业模式怎么去理解，国内这种模式应该怎么去做？有没有什么意见和方案？
李开复：我觉得我们跟Palantir是类似的，因为他今天也是一个千亿级美元市值的公司，他对外不是那么高调，因为他不是做toC，他的方法就是在公司初创的时候接了很多美国政府的大单子，也有足够的耐心，足够的数据。他们认为特别重要的是有非常完整的行业闭环数据，然后了解商业机构或者政府部门希望达到的最重要的指标，基于这些指标和闭环数据，用已有的技术去交付，去创造价值，去做离开了AI就做不出来的东西，这是他公司发展的1.0。
当时很多人质疑你这么做能不能做出一个产品公司和平台公司，但是Palantir证明了一定要深度的共创，才能了解企业的痛点和机会，要做很多内部问访和优化，做出来产品以后，可以从一个公司泛化到第二个公司、第三个公司。他们创立的时候还没有AI 2.0，他们最大的价值当时是数据平台，之后又有了AI平台。所以做toB，当你面临一个行业的巨大变革，真的需要传统行业跟AI公司一起共创，所以我们比较认可这个方向。
另外，我们这里特别增加一点，就是一把手工程。因为如果真的要有比较大的投入，把公司重大的数据拿进来，对公司KPI有很深的认知，而且愿意敢用AI做公司核心的业务和场景，这个只有CEO才能决定，所以我们选择走这条道路。
零一万物有一个特点就是管理层履历不仅资深而且横跨产学研和投资，还有几位过往就是CEO，当然也认识比较多国内国外CEO们。用我自己作为一个例子，很多企业这些年都在请我去给他的董事会、管理层讲课。当时说怎么用AI？我说现在AI还不够好，这是五年前，八年前。现在对我来说很容易跟他们说，现在AI够好了，我来给你讲讲。这样我们在第一个阶段就能找到少量的、深度的共创机会。
当然不是每个单子一定要共创，大家愿意买平台，我们也乐于去卖，也会给很好的技术支持，但是我们要经过一段时间的学习过程，才能了解传统行业里面最有价值的行业战略和重要的方向在哪里，数据闭环在哪里，整个流程里面有哪些部分，比如刚才马杰介绍的供应链，可能就有更泛化的机会和需求。所以第一个阶段是针对这些CEO一把手工程。第二个阶段会是在同样的行业或者类似的行业，赋能更多的公司，泛化我们的技术栈。第三个阶段希望能够成为使用门槛更低、更标准化、开箱即可用的产品。
提问：今天我们发布了万智2.0，从一个创业公司的发展阶段来说，是不是意味着现在零一万物已经走过了从0到一的阶段，开始进入从1到10的发展阶段？
李开复：当然是了，只是说我们AI领域实在变迁太快了，所以一个不会快速从1.0从2.0，从0到1，1到10，10到100，快速狂奔的一个公司可能就会被快速进步的行业和技术会被抛弃，所以这是我们正在做的事，也是必须做的事。
我们是行业里合作性最强的公司
提问：现在中国市场AI生态里面有大厂，也有独立的AI创业公司。想问一下，怎么看中国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模型，对那些提供的云厂商我们都愿意用他的云，对做芯片的公司我们都愿意用他的芯片，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，我们的合作性很强，所以看到你们报道之后，哪个大模型公司、云公司或者大厂，有合作的意愿欢迎他们来找我们。
马杰：我也补充一句，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，我们在一线就没有碰到过这样直接的竞争，这也是一个很有意思的事情。
提问：今天早上看到千问又更新了，不管是Kimi也好，还是Minimax也好，他们的产品有点模型即Agent的意思。我想知道Agent会不会被模型取代？我们的Agent会用千问的模型吗，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，包括千问我们也正在使用。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，能做深度研究等等。
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。外部还有在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。刚才我们讲的任何一个例子，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，有它的数据，有它的公司机密存在。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。
马杰：我快速补充一下，刚才您说到的这个情况，我觉得它是说模型本身的能力边缘变得更宽广，能力变得更强，但随着我们深入到领域里头，实际上我们要解决的任务，边界也在变得更大。所以平台和系统在往外走，中心的引擎变得更强大，对我们绝对是好事，但是它能覆盖的能力确实远远不可能把整个系统中的事情都做到。我们永远需要一个更好的引擎，同时也需要一架更好的飞机。
提问：在SaaS平台上很多之前的创业公司其实都面临标准化和定制化的情形，开发的成本和创造的价值之间，这个事情在AI这个阶段能不能创造，因为我们看到很多之前的基本都是亏损的，很难实现盈利，到底AI模型能不能带来变化，希望能有一个行业的判断。
李开复：我们就是要打出新的打法，我们的打法就是定制化加标准化。如果只做定制化，一定程度就变成了系统集成，做一单是一单，到处找生意，没有重复性。
我们的标准化就是万智2.0，它让我们的定制化的成本降低。而且还有一个好处，如果我们能够让客户达到了他们的业务指标，他们就会让万智2.0、3.0、4.0成为他的标配，也愿意为这样一个平台付费，我们是按照这个方法来做的。所以如果我们能够成功的基于万智2.0来给某一个公司创造价值，那它就离不开万智2.0，万智2.0就会越做越厚，最终希望能成为标准化。
所谓SaaS的魔咒何时打破我们没法预测，但我们确定的是，大模型行业已经从模型驱动转向场景驱动，企业用户更愿意为价值付费。
零一万物在做的，是在AI 2.0时代跟客户深度共创，双方一起从战略到落地，做价值最大化的工作，用价值创造来形成用户对万智平台的黏性，这是一个双方互惠的过程，我们也期待这样的一个过程能握手更多的生态圈合作伙伴，一起把ToB的市场蛋糕给做大。
今天国内外都有一定的付费意愿存在，在国内可能会更像一个项目制，但是如果我们做的成功，未来也可能是会按照订阅或者其他的方式收费。
提问：我们是把万智大模型的操作系统作为一个长期发展的目标吗？想再深入了解一下。
李开复：如果一个操作系统，我们广义地将其定义成为：能够承载很多的应用，让大家需要用它才能够达到一些目的，今天的万智已经符合这个标准了。
但是同时，操作系统也应该具备非常强的泛化通用、开箱即用的能力，虽然今天我们还没有完全达到，但是我们已经把这当做一个未来要实现的目标。如果我们第一步第二步走通了，走到第三步就可以实现这个目标。
第一阶段是非常谦虚地学习行业客户，双方共创；第二个阶段是把共创所得到的行业know-how提炼出来，一起握手更多的同样行业或类似行业的客户；第三个阶段是让它真正有一天能够泛化通用、开箱即可用。
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