零一万物困局：人走了，钱烧了，大模型牌还怎么打？

在当下竞争激烈的 AI 赛道，企业高层的变动往往牵一发而动全身，零一万物近来就深陷这样的动荡漩涡。

近日，零一万物联合创始人、技术副总裁戴宗宏离职创业的消息不胫而走。这位在大模型基础设施领域造诣颇深的专家，此前在华为云、阿里达摩院积累了深厚经验，在零一万物时更是带领团队短期内完成了千卡 GPU 集群等关键设施搭建，其离去无疑是重大损失。

而这并非个例，自 2024 年下半年以来，李先刚、黄文灏、潘欣、曹大鹏等一众联创和早期核心成员纷纷出走。在 AI 行业，核心人才是企业构建技术壁垒、抢占市场高地的关键，零一万物如此大规模的高管流失，不禁让人揣测，是内部战略分歧难以调和，还是资金链承压致使发展前景蒙尘？

激流勇退，内部大调整

零一万物如此密集的高管离职，绝非偶然，而是AI应用业务探索的阻滞以及模型进展不顺，内部大调整导致的结果。

一方面，零一万物在产品定位、市场需求把握以及竞争应对上存在不足，难以在竞争激烈的 C 端市场站稳脚跟。

零一万物在 AI 应用业务探索方面遭遇了明显的阻滞。公司早期尝试推出多款 To C 产品，包括 PopAi、Mona 等。然而，除了ROI，其余产品大多未能取得理想效果，纷纷走向关停、运维或合并的命运。

在模型进展方面，零一万物也错失了关键时机。在技术路线判断上的失误，使其未能及时跟进后来成为主流的 MoE（混合专家模型）架构。其新的旗舰大模型 Yi - Lightning姗姗来迟，面对字节跳动的豆包、DeepSeek 的 V2 等高性能模型竞争，毫无招架之力，在模型竞争的赛道上逐渐掉队。

另一方面，面对业务和模型的双重困境，零一万物开启了断臂求生式的战略调整。2024 年 12 月中旬，零一万物裁撤了预训练算法团队和 Infra 团队，随后这些团队整并入阿里的通义和智能云团队。

同时，零一万物在业务布局上进行了大幅调整。

一是，加强部分业务投资，如对一些有潜力的业务加大资源倾斜；二是，推动潜力项目独立融资，像计划拆分数字人业务，由数字人业务研发负责人杨昌鹏带队，期望通过独立运营、独立造血来提升业务的生存能力与发展空间；三是，对于一些看不到前景的项目则选择关停，以避免资源的进一步浪费。

其实，零一万物的内部大调整并非个例。AI 行业发展迅猛，技术迭代日新月异，市场竞争异常激烈。众多 AI 初创企业在发展过程中都面临着资金、技术、人才和市场等多方面的压力。在这场没有硝烟的战争中，企业必须时刻保持敏锐的市场洞察力，精准把握技术发展趋势，合理配置资源。

多元化布局，求变求稳

零一万物通过将不同业务拆分独立运营，旨在实现各业务板块的自主发展和盈利，从而增强公司的整体竞争力。

不可否认，在竞争激烈的 AI 市场，单一业务模式往往难以抵御市场风险，而多元布局则可分散风险，开拓更广阔的盈利空间。以拆分数字人业务为例，由专业的研发负责人杨昌鹏带队独立运营，期望在数字人领域深耕细作，挖掘该业务的潜在价值，实现独立造血。

然而，理想虽丰满，现实却布满荆棘，多元布局之路困难重重。

一来，业务拆分后，原本在同一体系内顺畅流转的信息流、资金流和人才流被打破，不同业务板块之间的协同变得复杂，沟通成本大幅增加。在零一万物的业务架构中，若数字人业务需要与其他业务共享某些底层技术或数据资源，可能会因为各业务板块的独立核算和不同发展优先级，导致资源分配的矛盾与协调困难。

二来，将资源分散至多个独立运营的业务板块，对零一万物的资源调配能力是巨大考验。每个业务都渴望获得充足的资金、技术人才和市场推广资源以实现快速发展。但公司资源总量有限，如何在众多业务之间公平且合理地分配资源成为棘手问题。

三来，AI 行业竞争态势本就白热化，零一万物的多元布局使其在多个细分领域直面竞争对手。在数字人业务领域，不仅要面对百度、字节跳动等大厂凭借雄厚技术实力和海量数据推出的强大产品，还要应对众多新兴创业公司的差异化竞争策略，零一万物的数字人业务在独立运营初期，注定要在夹缝中求生存、谋发展难度极大。

事实上，众多 AI 企业在发展过程中都试图通过拓展业务边界来提升竞争力，但成功者寥寥。AI 行业技术更新换代快，市场需求复杂多变，企业在进行多元布局时，需要具备强大的技术储备、充足的资金支持、卓越的管理能力和敏锐的市场洞察力。

总之，零一万物通过业务拆分实现多元布局的战略，是其在 AI 行业激烈竞争中求变求稳的大胆尝试。但这条道路布满荆棘，面临诸多现实困境。

大考在即，何去何从？

2025年，人工智能领域的竞争进入白热化阶段，赛事已行至关键后半程，新一轮淘汰赛模式开启。大厂携资源优势持续扩张、AI独角兽们各显神通，零一万物能否安然渡过这次大考？

AI 竞赛的舞台上，大厂的身影愈发夺目，零一万物在这场巨头的狂欢中，显得有些力不从心。字节跳动、百度、腾讯等大厂同样不甘示弱，依托海量数据、顶尖人才和雄厚资金，不断推出新模型、拓展新应用，从底层技术到上层应用全面布局，在各个细分领域筑起高高的壁垒，压缩着初创企业的生存空间。

除了大厂，零一万物还面临着来自其他 AI 独角兽的激烈竞争，同样身为大模型领域“六小虎”的智谱 AI、MiniMax 等企业，也都在全力寻找突围之路。

智谱 AI 明确 ToB 定位，通过 AutoGLM 强化与终端厂商的合作，在企业服务市场精耕细作；百川智能早早转向医疗垂直领域，避开通用大模型的红海竞争，专注打磨专业领域的模型应用；月之暗面和 Minimax 则聚焦 ToC 场景，Kimi Chat、海螺 AI 等产品在 C 端市场努力吸引用户，积累口碑。

面对内忧外患，零一万物并非坐以待毙，而是积极探索破局之法。它果断调整战略，退出超大参数模型训练的烧钱竞赛，转而聚焦小参数、高性价比的模型训练，并强化应用层落地。

关键是，零一万物与阿里云达成战略合作，成立“产业大模型联合实验室”，借助阿里云的平台服务能力和通义系列大模型的通用属性，提升自身模型能力的高性价比，期望借此高效触达更多企业级客户，拉升营收规模。

综上所述，零一万物正身处 AI 淘汰赛的风暴中心，大厂的资源优势、独角兽们的竞争以及商业模式的困境如三座大山，压在其肩头。未来，零一万物唯有以破釜沉舟的决心，寻找适合自身发展的差异化路径，才有可能在这场大考中安然度过，迎来属于自己的曙光。