文 | kiki
“至少可以说，现在是创办科技公司的最理想时机，我们已经很久没有遇到这样颠覆性的变革了。”
在经历了一系列的巨大动荡后，OpenAI创始人Altman，这位如今在硅谷最受瞩目的AI新贵在近期接受采访时丝毫没有避讳 OpenAI 的争议，比起外界的质疑，Altman看到的是危机中的增长机会：“第一次感觉我们真的知道该做什么，未来还有很多复合增长会发生。”
相比硅谷频繁上演的“AI大戏”相比，国内的大模型明星公司们似乎务实很多，最近的一次热议话题来自月之暗面的“仲裁风波”，但人们的关注很快又被其新模型的发布所吸引。
与两年前身处“百模大战”的焦灼状态不同，这群AI新贵们显然将目光放在了两方面：一是成长的速度，包括在技术侧持续追赶 OpenAI 和在产品侧保持迭代更新；二是商业化的速度，加速探索应用落地的场景，灵活转变自身的商业化策略。
不过，务实的水面下，暗流也在涌动，狂飙近两年，以“大模型六小龙”（智谱、MiniMax、月之暗面、百川智能、零一万物和阶跃星辰）为代表的AI明星公司们发展路径已有了明显的分野——谁在领先？谁在掉队？在B/C端，谁储备的弹药更足？
1、从做加法到做减法
“AI的发展就像荡秋千”。这是来自近期露面的月之暗面创始人杨植麟的一句感叹。
理解他的这句比喻，需要回到国内大模型创企当下所面临的竞争现状——从做加法到做减法。
首先，在技术侧，OpenAI o1的发布提供了新技术范式。
不同于预训练强调规模优先的Scaling Law，o1通过在推理阶段注入强化学习和思维链，打开了大模型在推理端的“能力上限”，这意味着国内的大模型企业可以模仿OpenAI，找到继续scale的路径，投入更多的精力和资源在强化学习上，而非只在预训练上盲目烧钱。
近期发布新数学模型K0-math的月之暗面，其创始人杨植麟就判断预训练的空间大概在半代到一代的模型，接下来最重点的方向会在强化学习上。零一万物创始人兼CEO李开复也表示，因为开源模型的存在，过去说百模大战，现在肯定没有百模在做预训练了。阶跃星辰创始人、CEO 姜大昕也表示，目前已摸索出在万亿参数模型上进行强化学习训练的方法论。
可以预测到的是，o1 送来的技术东风和中国企业的工程化能力下，至少具体到“大模型六小龙”的模型能力迭代上，接下来会有更多类o1模型能力的发布。
其次，经历了商业化上的“四处出击”后，“大模型六小龙”回到了各自更擅长的领域，打法上也更聚焦了。
在C端，跑的更快的是月之暗面和MiniMax。今年9月，月之暗面决定停止两款出海产品 Ohai 和 Noisee的尝试，专注Kimi的开发，此后两个月随即发布Kimi探索版和新模型。
MiniMax则长于出海。据此前36氪报道，MiniMax实际年营收的主要收入来源就是C端海外AI应用产品“Talkie”。
而在B端，智谱AI、百川智能、零一万物和阶跃星辰则各自有不同的特点。
百川智能深耕的领域在医疗、金融等，此前百川智能创始人兼CEO王小川曾表示则“AI医疗是全公司的全面投入”。
智谱AI在B端入局较早，同时也是大模型创企中唯一一个B、G端实现全面开花，且能与头部大厂掰手腕的企业。
据行业媒体「智能超参数」的统计，今年前三季度，智谱AI中标项目达22个，分布在通信、金融、能源、教科等行业，且以央国企客户为主，从拿单量来看，仅次于科大讯飞、百度。
区别于百川智能和智谱在B端的先发优势，阶跃星辰和零一万物入局B端时间较晚，目前来看，其主要打法也是将模型能力打包成产品和行业解决方案，让客户看到大模型的实在价值。
具体来说，如零一万物近期推出的面向零售、餐饮行业的数字人解决方案和面向智算中心的 AI Infra 解决方案，而阶跃星辰则主要在金融、出版等行业与头部企业合作，姜大昕曾明确表示：“我们不做传统To B，不做一单单接单的传统定制化和私有化部署。”
在技术上紧跟头部大厂风向、缩小差距，在商业化则更聚焦自身优势，先占领用户心智，从做加法到做减法的过程，也是大模型洗牌期的体现。
2、能融多少钱和如何花融到的钱
不过，在更聚焦地追求大模型落地时，现阶段头部大模型的估值门槛已接近200亿元上下，摆在“六小龙”高估值下的隐忧还有：下一笔融资在哪？
今年7月，月之暗面、百川智能和智谱AI官宣新一笔融资后，截至目前，尚未有公司传出新融资信息。“这不只是一个能融多少钱的问题，怎么样去负责地花融到的钱，让它能够对未来的业务发展产生非常乐观的指标？”李开复在近期接受采访时这样提到。
换言之，在考虑下一轮融资前，区别于头部大厂，“六小龙”的新主线任务其实是如何更好地花钱，让投资人和市场看见其业务的成长性，从商业角度回答“公司值不值它的估值”。
而这一问题上，既考验企业和创始人的商业敏锐度，也考验他们落地规划的执行力。
在C端，目前依旧尚未出现“超级应用”，与同样瞄准C端的大厂相比，月之暗面和MiniMax的优势在于反应灵活与快速迭代，他们更敏锐地根据前沿市场变化，快速变化打法。
某种程度上，月之暗面Kimi“长文本”的爆火，MiniMax主打AI陪伴的出海产品Talkie均是在产品定位找到了独特的先发优势，并靠着持续打磨产品功能设计、优化体验等苦活儿，才得以突围。
但现阶段，随着大厂C端投流拉新力度加强，月之暗面和MiniMax注定了需要将钱一边花在模型能力和产品功能的迭代上，一边则需支付投流成本。
需要指出的是，与互联网产品时代依靠网络效应，在买量模式下实现成本打正不同，大模型时代的边际成本依然很高，这也这决定了C端应用的扩张速度没有那么快。
基于成本考量，月之暗面和MiniMax也在向多模态发力。月之暗面在出海受阻后，回归主产品后Kimi，加速其功能迭代。「硅基研究室」了解到，除了发布新模型外，Kimi目前也在内测最新功能“创作音乐视频”，视频、音频等多模态交互已成为撬动C端用户增长和留存的关键，原因在于多模态兼具用户吸引力（好玩特点）和能产生多次交互（留存）。
类似的思路也在MiniMax旗下定位生产力工具的海螺AI上有所显现。据「AI产品榜」数据，今年9月海螺AI国内版登顶 AI产品榜·全球增速榜，10月在海外更是实现了高达 27 倍的增长，月访问量达到了千万级，其中，AI视频功能的上线是关键因子。
而对月之暗面和MiniMax而言，下一步的关键是如何充分发挥自身产品优势，结合多模态、慢思考等热门技术方向，将技术封装成产品功能，不断迭代，为用户提供更优的体验。
而对场景和商业化相对确定性的B端而言，“六小龙”的共识是尽量不陷入传统to B的定制化“老大难”困境。
现阶段，从智谱、零一万物、百川智能等大模型企业的B端打法来看，也呈现出一些共性特点。
首先，生态合作形式更多元。「硅基研究室」发现，包括智谱、阶跃星辰等都和通过和战略合作方成立合资公司的方式，如智谱和豆神教育，阶跃星辰和界面财联社的合作。
其次，建立专业的to B销售团队。据「光锥智能」报道，智谱AI就针对销售团队做了类似云厂商的划分，还挖来了前字节跳动飞书的首席商业官吴玮杰。另一边的零一万物则表示也不走传统to B公司的招标竞标，而是依靠高管团队积累多年的工作经验和人脉资源，采取“Boss直销”。
李开复就这样形容：“我们有两个很牛的人，一个是在to B方面的技术人，一个是在to B方面的销售。”
但to B 是累活儿，对上述大模型厂商提出的挑战在于，一方面和头部有算力、有钱的大厂相比，他们需要花费更多的精力在销售团队上；另一方面，不走定制化老路则意味着要借助更多的外部力量，大模型厂商需建立自身的交付服务生态，扩充各个行业的朋友圈。
无论是to B，还是to C，从曾经大卷模型参数到如今赶考商业化，祛魅明星光环后，在钱景面前，“大模型六小龙”更激烈的竞争也开始了。
3、变大还是变小
“大模型六小龙”如今在经历的转型和调整，更深刻的变动还在人本身。
据「晚点LatePost」报道，从今年下半年开始，六小龙中就不断有人员离开。月之暗面两位出海产品负责人离职创业，原零一万物核心成员李先刚离职重返贝壳，另一位核心成员黄文灏也被确认已加入字节跳动；MiniMax“星野”相关产品负责人张前川也在9月离职......
类似的人才流动在科技圈并不鲜见，大洋彼岸外也早已上演。时间拨回今年8月，当谷歌打包收购Character.AI时，其创始人Noam Shazeer 或许还会想起自己离开谷歌时的初心：“当时从谷歌离职是因为大型公司把控风险太严格，以至于永远无法推出任何有趣的东西。”
当他终于做出了AI陪伴赛道最有趣的产品时，他和他的公司却面临“无钱可烧”的困境，卖身给谷歌已是最好的结局。
而对中国大模型六小龙而言，至少眼下来看，人事动荡和业务聚焦的B面，他们也正在做一道新的选择题：是继续变大、扩充生态，成为一家类OpenAI的平台化企业，还是专注自身，保持创业公司小而美的状态，继续在优势领域沉淀？
事实上，在“六小龙”里，分野已经出现。智谱AI是典型的继续变大，一边“模型和应用”两条腿走路，一边则对外投资，扶持产业链生态。
而月之暗面则是“小而美”的代表，创始人杨植麟在近期明确表示，在几个大模型创业公司里，月之暗面始终保持人数最少，始终保持卡和人的比例最高。“我们不希望把团队扩那么大，对创新的影响是有致命性的伤害的。三个业务一起做，我就活生生把自己变成大厂，我就没有任何优势。”
百度创始人李彦宏曾预测，在未来AI浪潮里，市场中99%的伪创新都将被淘汰，只有1%的企业能够脱颖而出。在过去的百模大战里，六小龙将自己卷成了那个1%，在接下来的日子里，在以应用和商业化为主线的新叙事结构里，它们又改如何书写自己的故事？
分化之中，一场新的竞争已经开始了。
