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【导(dǎo)语(yǔ)】今(jīn)年(nián)1月(yuè)，因(yīn)放(fàng)弃(qì)超(chāo)大(dà)基(jī)模(mó)预(yù)训(xun)练(liàn)业(yè)务，李开复创立的零一万物引发关注，随后转向企业模型应用。在9月数智大会上，零一万物发布万智企业大模型一站式平台2.0新进展，聚焦企业级Agent落地。李开复在多场活动中强调，Agent可重构企业业务框架，国内最有价值场景在B端。近日，李开复与零一万物新任联合创始人沈鹏飞接受澎湃科技专访，就企业态度、市场竞争、行业趋势等话题分享观点。
今年1月，因放弃超大基模（万亿参数以上）预训练业务，李开复创立的零一万物一度成为媒体关注的焦点。不再追求训练超大基模的零一万物随后投身于企业模型应用领域。在9月25日举行的上海“元启上海”华东数智大会上，该公司发布了以万智企业Agent为核心模块的万智企业大模型一站式平台2.0的最新进展，宣布全面升级政务和企业服务战略，明确聚焦企业级Agent落地。
两天后举行的长江商学院CEO 20周年返校日庆典活动上，李开复作为演讲嘉宾发表了题为《AI Agents：CEO最需关注的核心技术》的演讲。在这场演讲中，李开复强调， Agent可以重构企业现有的内部业务和组织框架，CEO们需要给予这个时代最大的关注。
在当日的演讲结束后，李开复和零一万物新任联合创始人沈鹏飞一起接受了澎湃科技（www.thepaper.cn）的采访。李开复表示，零一万物现阶段已放弃万亿参数以上超大基模预训练，现在团队专注做轻量化、性能优秀的产业大模型和行业应用。超大基模预训练对初创公司来说性价比、投资回报（ROI）极低。此外，他认为，Agent在国内最有价值的场景不在C端消费者用户，而在B端企业级市场。
零一万物CEO、创新工场董事长李开复博士发表主旨演讲。
以下是澎湃科技专访李开复、沈鹏飞内容：
澎湃科技：大部分国内企业现在对Agent的态度还非常犹豫，是吗？
李开复：企业犹豫的点在于，现在模型还存在一定幻觉，必须要有人工审核和干预，特别是在医疗、金融这类关乎生死和钱的领域，大家更加犹豫。但现在至少AI能辅助人类进行决策，工作效率大大提升了。
另一方面，我们一直强调，2025年是AI从预训练走向强推理的元年，场景化落地已经在各行各业全面展开了，这一趋势是不可逆的。
国家层面也在推动，比如最近国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，已经从“+AI”变成了“AI+”。所以不管是To G（政府端）还是To B（企业端），随着场景的开放，肯定会涌现出越来越多的智能体，尤其是各行各业里的垂直智能体。
澎湃科技：你们怎么看待Agent市场，大模型公司也在做，传统做SaaS(软件即服务）企业也在做，你们的核心竞争优势是什么？
沈鹏飞：我们原本考虑的是一个大模型能搞定千行百业，但当下还没有一个通用模型能一招吃天下，大量的大模型并没有掌握行业的垂类语料，比如工业数据等，因此还有大量的生产力有待释放。在现阶段，我们更注重以(yǐ)“一(yī)把(bǎ)手(shǒu)工(gōng)程(chéng)”为(wèi)核(hé)心(xīn)，与(yǔ)灯(dēng)塔(tǎ)企(qǐ)业(yè)做(zuò)定(dìng)制(zhì)化(huà)服(fú)务(wu)，跟(gēn)头(tóu)部(bù)伙(huǒ)伴(bàn)一(yī)起(qǐ)共(gòng)创(chuàng)，之(zhī)后(hòu)再(zài)赋(fù)能(néng)整(zhěng)个(gè)行(xíng)业(yè)。
澎(pēng)湃(pài)科(kē)技(jì)：有(yǒu)哪(nǎ)个(gè)行(xíng)业(yè)可(kě)能(néng)在(zài)这(zhè)波(bō)浪(làng)潮(cháo)中(zhōng)走(zǒu)得(de)更(gèng)前(qián)面(miàn)一点？
李开复：金融、能源公司这类企业(yè)，AI落(luò)地(de)速(sù)度(dù)比(bǐ)较(jiào)快(kuài)。因(yīn)为(wèi)它(tā)们(men)一(yī)直(zhí)属(shǔ)于(yú)数(shù)字(zì)化(huà)、信(xìn)息(xi)化(huà)做(zuò)得(de)更(gèng)好(hǎo)的(de)行(xíng)业(yè)，最(zuì)难(nán)打(dǎ)入(rù)的(de)是(shì)数(shù)字(zì)化(huà)基(jī)础(chǔ)薄(báo)弱(ruò)、一(yī)把(bǎ)手(shǒu)没(méi)有(yǒu)拥(yōng)抱(bào)AI决(jué)心(xīn)的(de)公(gōng)司(sī)。
澎(pēng)湃(pài)科(kē)技(jì)：现(xiàn)在(zài)很(hěn)多企业都在做 Agent，路径不太一样，你们针对的是企业端（to B），也有很多是面向消费者（to C）端。在你看来，当下这两条路径该如何看待？以及你觉得这些企业中，最终的胜负因素会有哪些？
李开复： 我觉得To C端的Agent方向有合理性，只是现在面临一个问题“Agent 能给个人创造的价值跟给企业创造的价值孰轻孰重”。
作为一个C端用户，我到今天也没有付钱给Manus、Genspark AI，不是我认为它不值得，而是如果它只是偶尔(ěr)帮我做个网站，我每个月就要付几百美元，这没有足够的性价比。但对企业来说，AI帮公司搭建一个网站，或者把做网站的成本节省 60% 到 70%，甚至帮公司完成一些策划、战略，价值就完全不一样了。
我们更想做针对特定企业和行业进(jìn)行(xíng)优(yōu)化(huà)，证(zhèng)明(míng)它(tā)的(de) ROI（投(tóu)入(rù)产(chǎn)出(chū)比(bǐ)）。而(ér)不(bù)是(shì)说(shuō)让(ràng)任(rèn)何(hé)一(yī)个(gè)人(rén)、任(rèn)何(hé)一(yī)个(gè)行(xíng)业(yè)，不(bù)管(guǎn)是(shì)学生还是总经理，每月花 500 美元最后交付的是一个通用型的东西。
沈鹏飞：中国和美国的付费习惯不太一样，美国用户更看重的是工具本身的价值，中国用户更看重的是结果。
澎湃科技：刚才演讲上也提到了中美AI 差异的问题，可以展开聊一聊吗？
李开复：美国的大厂本质上跟中国大厂一样，他们有很多赚钱的方法，因此产品通常做到60分就够了，不需要必须追求95。Open AI、Google这些公司本质上都是 to C端公司，它的思维是从C端角度做。
但是 B端的 95 分跟 60 分，差别巨大。C端场景,模型答错问题，通常并不致命，但B端涉及企业安全和钱的问题，如果Agent犯了巨大的错，把企业的信息错误告知，后果是非常严重的。所以我们针对企业的场景的产品开发一定会增加一道“人工审核”的环节，把控风险。
大厂的这套方法论也有它的价值，比如美国的AI编程软件为什么很成功？因为最懂、最爱AI的一定是做IT的人。AI付费意愿最强的群体就是软件工程师，他们能报销就报销，不能报销自己也愿意付费。
澎湃科技：你们之前的大模型能力对现在的业务有什么赋能的地方？
李开复：我们并没有放弃大模型的研发，目前团队仍具备做性能优秀且轻量化的产业大模型预训练和(hé)微调的核心能力。这种能力主要体现在几个方面：对于某些行业，如果需要训练专属的行业模型，一般应(yīng)用(yòng)型(xíng)公(gōng)司难以实现。这种情况下要做好模型微调，同时也要开发多种应用功能，包括多模态处理等技术，这些能力都是非常有价值的。我们仍在做产业大模型的研发，之前的经验和积累对我们做产业大模型有很重要的作用。
我们也不排除未来某一天会再次进行超大基模（万亿参数以上）训练，只是目前从性价比和投资回报（ROI）来看，还不具备可行性。