2026年，AI的未來已經照進現實，增長、收入與商業化能力，越來越成為AI公司關注的指標。

當行業深陷模型價格戰與Token增長敘事時，零一萬物選擇了一條更面向未來的路徑。零一萬物首席執行長李開復的目標不是成為下一個OpenAI，而是成為從中國走向世界的Palantir。

因為真正決定AI公司未來的，不只是消耗了多少Token，而是誰能把AI真正嵌入企業核心業務，重構決策、營運與增長。

在零一萬物過去近乎“沉寂”的一年裡，李開復見了上百位CEO。其中國內外CEO各佔半數。

這些一號位裡，有政府，也有能源巨頭、跨國農牧集團、銀行、物流公司與大型製造企業。李開復會飛往中亞、東南亞、中東、歐洲，甚至非洲，去和總統們和企業 CEO 們聊天。也就在虎嗅與李開復對話的那周，他剛準備啟程前往越南，開始新一輪密集拜訪。

一年飛往全球各地見上百位CEO，聽起來是一件幾乎很難完成的事情。但今年已經65歲的李開復告訴虎嗅，“去年在瑞士，我兩天就約了30個CEO。”

過去一年裡，李開復不願意像一些SaaS企業一樣，為企業改造客戶、財務或者做某一個Agent，這些“辛苦錢”不是零一萬物的目標。

在他看來，某一個環節的AI改造，並不足以真正改變一家企業的競爭力。見了100位CEO後，李開復告訴我，“CEO真正關心的，不是多裝幾個軟體，而是收入、利潤、增長率和風險。所以，零一萬物關心的是，AI能不能直接改變一家公司的財報。”

虎嗅獲悉，零一萬物2025年訂單規模約5億元，而2026年合約統計已達15億元。與此同時，公司也正在籌備新一輪融資，並為2027年IPO做準備。

再次見到李開復，他呈現出一種更加務實、更加專注，也更有信心的態度。

同時，也就在零一萬物過去保持沉寂的這一年裡，大模型行業的競爭邏輯發生了劇烈變化。

DeepSeek出現之後，國內基礎模型競爭進一步向少數頭部公司集中。模型價格快速下探，Token價格不斷下降，訓練成本與算力消耗卻仍在持續攀升。對於大多數大模型公司而言，繼續做“下一個OpenAI”，已經變成一場越來越重的資本戰爭。

“如果想做到第一，需要融多少錢？成功機率是多少？這是一個商業問題。”李開復說。他很早就意識到了這一點。

所以，今天零一萬物對標的不是OpenAI也不是Anthropic，而是Palantir。這是一家面向政府和關鍵行業客戶，提供資料整合、複雜決策支援和業務執行系統的軟體平台公司。

而零一萬物並不會面向美國市場，相反，李開復過去一年經常往返歐洲、中東、亞太。

從去年起，零一萬物主動調轉方向並瞄準“主權AI”這個國內少有人耕耘的賽道。

在這背後，隱藏著他對中國To B市場一次新的判斷。

過去十多年，中國To B一直是最難做的生意之一。SaaS長期面臨低付費、長周期、重交付的問題；大量企業習慣“最低價招標”；很多AI項目最後都停留在幾十萬元做一個客服Agent”。

但李開復認為，生成式AI驅動的 AI 2.0會讓中國ToB出現一次嶄新的爆發機會。

他判斷，中國ToB出現爆發的機會，還需要同時滿足幾個條件：1）企業一號位必須‘覺醒’；2）中國企業需要為結果付費，而不是習慣低價招標；3）AI創造更大的、可量化的價值；4）AI落地成本需要大幅下降（如POC周期）。

只不過，這些訊號目前並未全部出現。而在此之前，李開復已經做了關鍵的幾件事，除了見上百位CEO，他還在探索其他模式，如去哈薩克會見總統，以該國人工智慧發展委員會委員的身份帶領零一萬物團隊親自參與當地AI體系建設；再比如，和正大集團建立“合資公司（JV）”萬蜂智能，讓 AI 下農場養雞生蛋改善營收指標”。

零一萬物是曾經的“大模型六小虎”中最獨特的一家，它的獨特在於創始人李開複本人，也在於它是唯一一家沒有像其他AI公司一樣頻繁融資，也沒有捲入大規模燒錢的基礎模型戰爭。甚至直到今天，它依然是少數沒有引入太多外部資本的大模型公司之一。

而當今天頭部AI公司仍在試圖成為中國版OpenAI或Anthropic時，進入花甲之年的李開復則重新回到了自己最熟悉的事情，做中國的Palantir，全面轉型To B。

以下為虎嗅與零一萬物創始人兼CEO李開復的完整對話：

虎嗅：零一萬物從堅持預訓練、做基座模型，到一號位工程，這個轉變是怎麼發生的？

李開復：本質上還是商業判斷。基座模型是一場資源戰爭，而且最後一定會行業集中。我們當時就在想，如果想做到第一，需要融多少錢？成功機率有多高？這是不是適合我們繼續打的一場仗？

後來我們發現，無論是To C還是傳統To B，其實都不好走。To C的問題是流量，大廠太強；傳統To B的問題，則是大量項目都停留在幾十萬、上百萬的招標生意。比如客服、財務、法務Agent，可能只是省掉幾個助理、十個客服，但企業真正的競爭力沒有變化。

我們一直不想做這種“做一單賠一單”的生意。後來我們慢慢意識到，真正的大機會，不是賣Agent，而是幫企業做AI轉型。

虎嗅：那為什麼後來開始強調“一號位工程”？

李開復：因為越來越多燈塔客戶一號位關注點變了。一開始他們問的是：“能不能幫我做個Agent？”後來變成“如果競爭對手搶先AI化，我怎麼辦？”

這兩個問題不是一個量級。做 Agent 是工具問題，AI 化是戰略問題。戰略問題不可能從 CIO 開始，只能從一號位開始。

過去很多企業把 AI 當 IT 項目，以為買個軟體、上線幾個智能體就是 AI 轉型。把 AI 塞進舊流程，等於給馬車裝火車引擎；但今天我們越來越確定：AI 不是給舊流程裝外掛，而是重寫一家公司的組織、流程和決策方式。而這種重構只有一號位能拍板。

過去一年，我見了上百位CEO，國內國外各佔一半。很多企業已經意識到，如果再錯過AI，後果會比錯過移動網際網路更嚴重。

而這也是零一萬物為什麼強調“一號位工程”。真正的大單，不是做一個幾十萬的Agent，而是幫助一家企業進入AI時代。一個 Agent 解決一個點，一號位工程解決的是一家公司的下一代競爭力。

虎嗅：零一萬物今年訂單目標從5億元增長到15億元，這中間最大的變數是什麼？

李開復：最大的變數，是我們在國內和國外，都找到了拿大單的入口。

國內主要是一號位工程。比如已經公佈的武漢、內江項目，本質上都是地方政府在推動國家“AI+”落地。我們的方案不是單純賣一個Agent，而是提供一整套AI Agent平台、私有化部署能力，以及後續在當地國企、民企的推廣能力。我們做的不是把 AI 放進一個項目，而是幫地方政府把“AI+”變成基礎設施。

國外的一號位工程則是另一種落地。很多傳統行業其實並不懂AI，我們也未必一開始就懂他們的行業，但雙方結合以後，問題就有機會被解決。只要能接觸到一號位，只要他願意相信AI轉型，就有機會從諮詢切入，再進入真正落地。

我們的收費會低於麥肯錫，但和傳統諮詢公司不同的是，我們不只做PPT ，我們能幫客戶搭團隊、建系統、做Agent。甚至進入現場一起改流程。諮詢公司交付的是方案，我們交付的是結果。

所以它不是一個簡單的軟體項目，而是一整套AI轉型方案。幾十萬的 Agent 是工具，千萬級的一號位工程，買的是下一代競爭力。

虎嗅：所以你後來開始大量接觸CEO？

李開復：過去一年，我一對一見了上百位CEO；如果算上一對多的演講和交流，數量還要多很多。

最開始，我們按行業聊。你做礦業，我幫你提升儲量；你做養殖，我幫你降低雞的死亡率。

後來我們發現，每個行業不同，但企業管理層的核心問題是共通的：比如CEO怎麼管理公司，CFO怎麼管理財務和投資，CMO怎麼做品牌和增長。

所以我們開始思考：每一個CEO 可能都需要一個“超級智能體”。它像一個無限精力、無所不在的超級助理，可以參與所有會議、讀取所有資料、理解整個組織。

過去的管理靠層級傳遞，未來的管理靠智能體穿透，只會傳遞資訊的中層不再需要了。

這也是我們後來把這些能力產品化的原因。未來會有賣給CEO的AI、賣給CFO的AI、賣給CMO的AI。因為這些需求是跨行業通用的，而且真正能創造管理價值。

行業 Know-how 不同，但管理痛點相通；真正可複製的，不是一個行業方案，而是一套 AI 管理能力。

虎嗅：這100 多位CEO有多少國內，多少國外？國內市場和國外市場，那個更難突破？

李開復：國內外約各佔一半，坦率說，國內肯定更難突破。

因為很多技術公司會有一種誤區：“我把最好的技術做出來，客戶自然會來。”但商業有兩個最基本的真理：第一，要真正理解客戶需求；第二，一個公司最終還是要回答：你的財務報表能不能成立。

很多CEO真正關心的，不是多幾個軟體、少幾個客服，而是收入、利潤、增長率、產品周期和風險。技術公司談能力，CEO 看結果；技術公司講參數，CEO 看財報。

所以我們後來做的事情，其實是不斷去見一號位。過去一年，我飛了很多地方，包括中東、中亞、東南亞、歐洲、非洲，核心目的就是和企業的一號位直接聊天。因為只有見到CEO，真正理解他的業務、組織和真實問題，你才有機會設計出真正有價值的方案。

AI時代還有一個變化：定製化從來沒有這麼容易。過去做一個定製化Demo很難，但現在，從Demo到可落地的產品，可能只需要一天、一周或者一兩個月。

所以今天其實不一定非要做一個標準化產品，再賣給所有人。很多時候，真正有價值的是量身定製。AI 2.0時代，定製化不再是低效率，定製化本身可能就是新的規模化的必備條件。

虎嗅：所以零一萬物現在更像是在做“AI轉型”？ 你覺得現在很多AI公司最大的問題是什麼？

李開復：對。更準確地說，我們做的是AI 轉型的基礎設施。

我們後來發現，每個行業雖然不同，但很多CEO面對的問題是共通的。比如組織管理、戰略執行、人才流失、風險判斷。

所以我們後來開始做一些更通用的東西。比如我在公司做的開復AI。它可以讀取會議、分析組織、發現關鍵人才、預警離職風險，甚至幫助做戰略推演。過去這些事需要一個非常強的特助，但人不可能參加所有會議，也不可能理解整個組織。AI可以。

過去 CEO 靠人匯報看公司，未來 CEO 靠 AI 穿透組織。

行業千差萬別，但一號位的痛點高度相似；真正可複製的，不只是行業方案，而是管理智能。

虎嗅：你覺得現在很多AI公司最大的問題是什麼？

李開復：很多公司現在還是兩種思路。一種是做模型，變成token factory；一種是做Agent，然後等客戶來招標。但我們後來發現，等客戶開始招標的時候，很多時候已經晚了。

因為AI變化太快了。如果你只是等傳統企業告訴你“我要什麼”，那其實是在看後視鏡開車。

真正重要的是，不是響應客戶今天寫出來的需求，而是提前理解客戶明天會遇到的問題。AI 公司不能只做需求的承包商，而要做未來問題的定義者。

虎嗅：過去一年你見了上百位CEO，這種生意聽起來其實很重。成單率大概是多少？你怎麼分配時間？

李開復：現在成單率大概在10%到15%。其中，管理類AI工具的成交率會更高，因為企業會更容易理解它的價值；但如果是純諮詢，很多人還不一定理解為什麼需要。

不過我不會花特別長時間去單獨見一個人，而是用高密度方式建立連接。比如我下周去瑞士，兩天可能就會見30個CEO。一般會先做一場演講，有興趣的人會主動來找我；有些是我對他感興趣，我會再主動去追。很多是團隊提前聯絡好的，也有論壇、閉門會這種場景。

所以過去一年，我其實是通過這種高密度方式，快速建立大量連接。但核心不是多講，而是：先研究對方，多聽少講。因為今天AI變化太快了，很多時候客戶自己都不知道真正需要什麼。

所以很多情況下，我們其實是在跟CEO聊完以後，再為他量身設計一個方案，甚至改造已有產品。很多企業缺的不是一個 AI 工具，而是一個能站在一號位旁邊、幫他判斷怎麼用 AI 重做業務的“首席 AI 戰略官”。

虎嗅：商業化加速以後，零一萬物內部開始強調DRI（單一責任人），這中間有什麼關聯嗎？

李開復：過去很多manager，本質上是在傳遞資訊、協調流程、管理人。但當AI已經能完成大量執行工作時，組織裡最稀缺的就不再是“管人”的人，而是能帶著AI worker 把問題解決掉的人。這也是我們後來提出DRI（直接責任人）的原因。

一個優秀的DRI，加上幾個AI worker，執行效率可能已經超過過去一個傳統團隊。所以未來組織一定會越來越扁平。很多傳統管理層的價值，過去來自“上傳下達”，而 AI 會把這件事快速壓縮。

所以 “只會管人”的管理層會越來越危險，真正重要的人，是會管理 AI、指揮 AI、對結果負責的人。

AI轉型最終改變的，也不只是工具，而是公司的權力結構、組織架構和工作流。未來的公司，不是把 AI 塞進舊組織，而是從第一天起就要變成 AI-First。

虎嗅：現在很多大模型公司都在對標OpenAI、Anthropic，但零一萬物一直在提Palantir。為什麼？零一萬物和Palantir最像的地方是什麼？

李開復：我們做的事情，本質上和Palantir很像。很多AI公司現在做的是工作流最佳化，比如做一個Agent、一個工具、一個流程自動化。

但我們更關心的是，怎麼改變一家公司的核心指標，比如收入、利潤、增長率、風險。這其實也是Palantir的方法論——不是讓人更快做一件事，而是提高這家公司賺錢、決策、增增的效率。

很多人去年都在用DeepSeek，手機上很好用，但放到企業裡以後，經常沒人用。原因很簡單：模型其實像一個非常聰明、但剛畢業的學生。它再聰明，也不瞭解這家公司的組織結構、業務流程、決策關係和資料系統。不懂公司，就只能聊天；懂了公司，才可能創造價值。Agent護城河在那裡？

Palantir最核心的東西，其實就是Ontology。比如，誰向誰匯報、那些資料最重要、那些決策誰說了算、一個VP離職後，組織怎麼變化、公司真正的核心流程是什麼。這些東西過去都只存在於人腦裡、會議裡和 Excel 裡。

但如果AI真正理解了這些，它才能真正進入企業。這也是我們和Palantir最像的地方。我們不是一次性交付一個項目，而是在做AI platform。客戶不僅可以用我們的平台快速做Agent，我們也可以繼續幫他們做更多應用。所以長期來看，我們真正想做的，不是賣一個Agent，而是幫助企業完成AI轉型。Agent 解決的是一個點，Ontology 加平台升級的是一家公司。

虎嗅：Palantir這一路走得並不算順暢，你預測，零一萬物會面臨什麼？

李開復：我不覺得Palantir 這一路不順暢。它只是做得太早了。很多人過去把它看成系統整合商，直到AI真正起來，大家才發現，全世界都在它當年選擇的方向走。

我覺得未來也是一樣。真正長期有價值的，不是賣一個Agent，而是幫助企業完成AI轉型。Agent 會被覆制，工具會被替換，但誰真正進入企業核心業務、改變它的指標和組織，誰才 是 AI 2.0 浪潮中的真正贏家。

虎嗅：為什麼零一萬物會選擇“主權AI”這個方向？這件事現在國內其實很少有公司在做。零一萬物的特殊性在那？

李開復：首先，在零一萬物成立之前，我已經長期在給很多國家做顧問，所以他們本身對我是熟悉的，也有信任基礎。接觸下來我發現，這些國家雖然訴求不同，但有一個共同點：他們都希望擁有自主可控的AI能力。

因為很多國家會擔心，如果底層技術、模型、資料和應用全部掌握在別人手裡，未來就一定會被別人主導。過去很多時候，這個“別人”就是美國。他們真正想要的，是建立自己的 AI 主權。

但與此同時，每個國家又會有自己的特殊需求：語言、文化、教育體系、政府流程、產業機構都不一樣。這些問題，其實都不是一個標準化API能解決的。

很多國家後來也會發現，直接買GPT，並不意味著它真的適合本地社會、教育和文化。所以我們後來走的是一條“共創”路線。無論是國內還是海外，只要是大的To B、To G客戶，我們都願意一起做，甚至願意成立合資公司。

因為很多時候，他們需要的不是一個模型，而是一整套從模型、平台、部署到本地化落地的完整方案。不是每個國家都需要重造一個 OpenAI，但每個國家都需要一個自己說了算的 AI。而這件事，現在像零一萬物一樣真正願意做、也能做的公司，其實並不多。

虎嗅：有注意到你們把哈薩克作為主權AI的一個樣本。這個案例具體是怎麼做的？

李開復：哈薩克其實是一個很典型的主權AI案例。一年多前，我受邀進入他們的AI Council，參與給總統層面的AI建議。也是在那個過程中，我開始真正理解他們需要的，不是一個通用模型，而是一套能服務本國治理、產業和社會的 AI 能力。

後來我們發現，他們有一個非常真實的問題是語言。哈薩克並不是單一語言環境，它實際上是俄語、哈薩克語、英語混合使用，尤其語音場景更複雜。但很多主流大模型，對這種多語言混合場景的支援其實並不好。

所以後來我們幫他們交付了一個模型，專門解決這種多語言、混合語音的問題。當時在這個方向上，效果已經是全球最領先的一批。更重要的是，這並不一定需要從零訓練一個基礎模型。主權 AI 不是每個國家都重造一個 OpenAI，而是讓這個國家擁有自己可控、可用、適配本地社會的 AI 能力。

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