2025年，对于深耕AI领域的初创企业而言，无疑是一个既充满机遇又暗藏挑战的双重时代。
随着Scaling law的增速放缓，以及OpenAI战略步伐的审慎调整，中国AI企业似乎捕捉到了加速赶超的契机。而恰在此时，AI应用领域的蓬勃兴起，正预示着中国公司将迎来其传统优势领域的崭新发展机遇。
曾经被广泛憧憬的AGI（通用人工智能）广阔天地，如今似乎已逐渐淡出人们的视线。在技术趋于平稳发展的当下，如何迅速实现商业化落地，彰显技术价值，已成为业界的主旋律。然而，前行的道路并非坦途，融资难题、产品自我造血能力以及如何在巨头林立的市场中实现差异化竞争，成为了横亘在“AI六小虎”面前的严峻考验。
新年伊始，“AI六小虎”之一的零一万物率先做出了战略调整，他们优化了团队结构，舍弃了超大模型的研发，转而全力聚焦于AI应用的开拓。尽管零一万物的创始人李开复先生将此举措诠释为开启“大厂+小虎”合作新模式的勇敢尝试，但从某种意义上讲，这一决策无疑让零一万物在规模与影响力方面与其他“小虎”拉开了差距。
客观而言，零一万物在技术洞察力与产品盈利策略上均展现出其独特优势，其AI模型在权威机构的评估中亦取得了令人瞩目的成绩。然而，从商业化的视角审视：
首要的是，融资规模是决定技术追赶步伐快慢及应用试错空间大小的关键因素。根据公开资料，零一万物在融资频率上并不具备显著优势，2024年仅完成了一轮融资。同时，在应用层面，零一万物尚未推出能够突破圈层限制、引领市场的爆款产品。
另一方面，科技巨头似乎不再给予初创企业过多的喘息之机。正如猎豹移动创始人傅盛年初所言，与AI四小龙所处的AI 1.0时代相比，ChatGPT的发布标志着AI 2.0时代的到来，社会各界迅速形成共识，认为这项技术将引发生产力的深刻变革。在AI 1.0时代，科技巨头介入前，创业公司享有相对充裕的时间窗口；然而，在AI 2.0时代，中国科技巨头的入场时间反而早于初创企业。
阿里巴巴与字节跳动等巨头的早早布局，迅速压缩了原本的市场空间。在人才、业务等多维度的激烈竞争中，零一万物等初创企业深切感受到了前所未有的压力与挑战。
举例来说，2024年间，零一万物经历了中高层管理人员的相继离职，包括前预训练技术负责人黄文灏、生产力To C产品线负责人曹大鹏以及多模态研发领域的领军人物潘欣等。其中，黄文灏选择加入了字节跳动，而潘欣与曹大鹏则分别踏上了创业之路。同时，零一万物的主要盈利途径之一——依托电商大模型、智能话术及互动技术，与阿里巴巴等科技巨头的AI业务板块存在直接竞争与重叠。
零一万物的现状，几乎可以视为“AI六小虎”整体境遇的一个缩影。以零一万物为参照，审视“AI六小虎”的群体，2025年似乎摆在他们面前的是一连串亟待解答的难题。如何寻找突破的路径？六小虎给出的答案各异，但李开复先生的那句“这无疑是一个错综复杂的局面，无论是To B、To C市场，还是国内、国外环境，都面临着巨大的挑战”，无疑是对当前国产AI初创企业生存状态的真实写照。
此外，一系列新的问题，如版权壁垒、AI硬件及芯片研发等，也在不断向“AI六小虎”提出严峻考验。2025年，外界普遍将其视为AI应用领域的爆发之年，然而对于“AI六小虎”而言，这似乎预示着更为紧迫与沉重的压力正迅速逼近。
01
.
争夺一张未来船票
尽管没有明确的时间表作为指引，但可以清晰观察到的是，AI六小虎在资本助力下的膨胀速度达到了前所未有的高度。在这六家企业中，除了智谱于2019年6月成立外，其余几家均诞生于2023年3月至5月之间。短短一年多的时间里，六小虎几乎已触及200亿估值独角兽企业的门槛，这一成长速度远远超过了商汤、旷视等上一代AI企业的步伐。
在资本热烈追捧的同时，六小虎的真实价值底蕴以及未来商业空间的拓展潜力，成为了决定它们能否迈入下一发展阶段的关键门票。
简单分析即可明了，维持六小虎当前的发展态势，技术、硬件、人才密度、自我造血能力以及融资能力成为了至关重要的因素。技术与硬件以及人才密度决定了它们能否紧跟国际先进技术的步伐，而自我造血能力与融资能力则关乎它们能否存活至下一个阶段的开启。从当前情况来看，六小虎中除了零一万物放弃了超级模型的训练外，其余均在坚持这一方向。
超级大模型对资本的需求极为庞大，有业内人士透露，为了不落后于行业，基座模型每三个月就需要重新训练一次，每次训练成本约3亿元；而一些多模态模型的训练时间可能长达5至6个月，成本更为高昂。此外，大模型公司的基座模型研发团队规模均超过百人，人力成本也占据了创业公司开支的大头。
从六小虎当前的融资情况来看，智普AI与阶跃星辰分别获得了北京市国资与上海市国资的青睐，在年底完成了新一轮融资，短期内资金压力较小；月之暗面与百川在2024年的融资规模超过50亿元，尽管有业内人士透露这些融资将以“算力+资金”的形式完成，但从账面资金来看依然充裕。相比之下，融资能力相对较弱的零一万物和minimax，在2025年的竞争态势显得尤为扑朔迷离。
朱啸虎曾指出，大模型的商业模式并不理想，在技术差距不大的情况下，每一代技术的迭代都需要巨额投入，例如从3.5版本到4版本可能需要几千万美元的投入，而迭代到5版本则可能需要几十亿美元，且每一代模型都需要重新投入，而变现周期可能仅有两三年，“这比发电厂的效益还要差”。
当然，行业内也并非全然是坏消息。据“财新”报道，2024年年末，DeepSeek低廉的训练成本引发了广泛关注。计算机科学家、前特斯拉自动驾驶负责人、OpenAI创始团队成员Andrej Karpathy在社交媒体上发文称，DeepSeek-v3能力的模型在业界通常需要1.6万张GPU的集群进行训练，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仅使用了约280万GPU小时。
然而，与此同时，国内基座大模型的实际能力依然不甚清晰。苹果与百度的纠纷充分暴露了国内基座大模型的水平现状。在业界，文心被广泛认为是国内顶尖的基座大模型，但它仍然无法满足苹果的要求。
对于AI六小虎而言，人才流失成为了它们面临的又一关键环节。自2024年下半年以来，众多大模型独角兽企业的核心成员纷纷选择离职创业。据报道，12月9日，百川智能的联合创始人及商业化负责人洪涛宣布离职。在此之前，零一万物的算法副总裁及模型预训练负责人黄文灏已于今年8月加入了字节跳动。此外，有媒体还报道了月之暗面的几位出海产品负责人在11月前后离职创业的消息；而MiniMax的产品负责人张前川也在今年9月被确认离职，至今未有新的动向公布。
从离职人员的去向来看，加入科技大厂和寻找产品市场契合度（PMF）前景更佳的细分领域进行创业成为了主流选择。对于AI应用公司而言，技术领先性的重要性并不突出，这也在一定程度上减轻了它们的压力。然而，人才的持续流失似乎也在传递出一种信号，即对大模型赛道的前景持谨慎态度。
那么，投资人更为看重的造血能力在当前又呈现出何种态势呢？
02.
To B与To C双重考验
从宏观视角审视，六小虎在商业层面的核心策略，相较于之前的AI四小龙，显著的区别在于它们利用大模型的泛化能力，去探索更为广泛的应用场景。
“财新”的观点指出，中国软件市场因私有化、定制化需求高，历经数十年发展，仍未孕育出如微软、谷歌、Meta等具有平台属性的科技巨头。在上一轮以AI视觉为主导的创业浪潮中，四小龙（旷视、依图、商汤、云从）为满足客户特定需求，团队规模迅速膨胀至数千人，实质上成为了依赖大量人力资源的项目型公司。
然而，关于六小虎的泛化能力在市场潜力及竞争格局中的表现，创业圈内的争议从未平息。投资人朱啸虎曾直言不讳地表示，“我认为‘四小龙’非但不是六小虎的下限，反而是其上限。”他认为，四小龙之所以能取得成功，很大程度上得益于安防领域大规模建设的红利，尽管项目性质导致现金流并不理想，但持续的项目资金垫付维持了现金流的稳定。而当前AI时代的基础设施建设高潮，似乎仍在酝酿之中，尚未全面爆发。
从团队成熟度来看，与四小龙时代相比，新一代的大模型公司似乎更加注重从特定行业赛道寻找突破口。例如，百川智能专注于AI医疗领域，而零一万物则看好标准化程度较高的零售电商行业的营销内容创作。
然而，从实际情况来看，这些领域的探索仍处于初级阶段。据媒体报道，医疗行业因其高准入门槛和对结果准确性的严格要求，预计还需3至5年时间，“AI医生”才能获取AI医疗器械三类证书。
某行业专家在调研报告中透露：“百川在医疗领域的中标订单量目前确实领先于其他公司，包括大厂在内的竞争对手。然而，其今年的收入仍然很低。至于阶跃星辰，由于未公布详细的营业收入，但从其发展进度来看，在六小虎中属于起步较晚的，其产品也仅在部分应用场景中以体验的形式进行测试。”
投资人韩彦指出：“To B业务履约成本高、毛利低，即便是大模型，最终也可能重蹈‘四小龙’的覆辙。”他认为，大模型技术的普及最终将类似于互联网技术，无需过多的服务商参与。
更为激进的观点则认为，国内大模型创业公司纷纷押注To B领域，并非因为To B赛道具有显著优势，而是因为它们只能承受To B商业模式的压力。在当前市场环境下，除了互联网巨头，几乎没有企业敢于在AI to C模式上投入大量资金。例如，百川智能选择押注医疗解决方案，即便是王小川这样的行业领袖也不敢在To C产品上大量投入人力，更不用说通过烧钱来吸引客户了。
由于泛化能力有限，在To B赛道上，企业需要通过降低成本和抢占细分市场来赢得规模优势。
李开复曾坦言，中国大模型公司的优势在于成本、人效和资源利用率。他举例说，零一万物的融资额不到OpenAI的10%，但其训练成本只有OpenAI的3%，推理价格更是OpenAI的四十分之一。“如果采用美国的打法，当然无法与美国公司抗衡，但在中国市场，这些公司仍有发展空间，甚至在海外市场，如‘一带一路’沿线国家，也有机会。”
然而，与大模型公司对未来充满憧憬的态度不同，它们在To B赛道上的表现却显得徘徊不定。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，行业专家对六小虎在To B领域的现状进行了如下描述：
以MiniMax为例，其今年的销售目标约为5亿元。目前，MiniMax在国内的To B业务已有一定的积累，但最近半年，它似乎正在从To B逐渐转向To C，并探索出海应用的可能性，因此MiniMax正在进行这样的战略转变。零一万物则采取了开源加闭源的路线。在To B领域，它主要提供高性价比的API服务以及一些附加服务。至于阶跃星辰，由于未公布详细的营业收入，其在六小虎中发展相对较晚，产品也仅在部分应用场景中以体验的形式进行推广。
更为贴近现实的状况是，科大讯飞、商汤等传统AI巨头正迅速崭露头角。根据采招网的数据，在第四季度AI大模型的中标情况中，科大讯飞已经位居榜首。从全年来看，科大讯飞在教育、金融、医疗等多个领域已经占据了领先地位，而商汤则在城市管理、安防监控等领域展现出了强劲的实力。
在B端市场，利润空间相对较小，而C端市场则成为了大厂争夺的主战场。
字节跳动对kimi的反超，似乎验证了巨头凭借资本、流量和低价策略所发起的猛烈攻势，这对于六小虎等创业公司来说，确实难以与之正面抗衡。
