大模型六小虎，創業小敗局？

　　獨立上市還是被并購重組，是當下擺在大模型「六小虎」面前的選擇題。

　　兩個月前，智譜 AI 在國內正式開啟 IPO 進程;近日 MiniMax 也傳出考慮港股 IPO 的消息。 在大模型六小虎中，智譜 AI 和 MiniMax 是最早「出道」的，早在 2022 年，智譜就訓練完成國內*個千億開源模型;而 Minimax 同期也上線了 AI 虛擬社交產品。

　　上市之外，資本催化下的 AI 創業公司可選擇的另外一條路，就是被大公司并購。

　　就在 6 月，美國的 AI 創業公司 Scale AI 被 Meta 收購，143 億美元買下 49% 的股權，同時創始人加入 Meta 負責 AI 業務。Scale AI 成立于 2016 年，以數據標注為主營業務，幫助大公司訓練和改進模型數據，并購之后，大客戶谷歌和 OpenAI 很快暫停了與 Scale AI 的合作。

　　而國內市場，在今年的 DeepSeek 爆火之后，昔日的「六小虎」格局早已經分崩離析。

　　李開復的零一萬物早已退出基礎模型領域的競爭，是最早被外界定義為行業掉隊的一個;王小川的百川智能收縮戰略，聚焦醫療行業，三位聯合創始人出走，也陷入外界的質疑聲之中;姜大昕的階躍星辰是最晚進入「六小虎」格局的，估值規模靠后，今年也裁撤 C 端產品聚焦智能體;楊植麟的 Kimi 也不再激進做市場投放，聚焦基礎模型和智能體產品。

　　可以說，「六小虎」小敗局已經顯現，至少兩到三家已經不再同一個維度競爭，演變成了「四小強」甚至更小的格局。更重要的是，面對字節跳動、阿里和騰訊等大公司在流量和產品規模上的優勢，國內大模型創業的市場空間進一步被壓縮，尋找差異化競爭策略成為當下洗牌期的重要任務。

　　DeepSeek 讓資本市場重新審視投資邏輯，用戶的選擇也讓大模型行業淘汰加劇，被并購還是謀得上市?這是擺在大模型創業公司面前不遠的路。

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　　超越 DeepSeek 很難

　　不再盲目追求用戶規模，改變激進的獲客策略，從 To C 市場轉向 To B，技術重點轉向底層模型，是今年上半年大模型創業公司的重要改變。

　　Kimi 是改變最明顯的一個，在字節豆包和騰訊混元激進的市場投放和獲客下，Kimi 也難以與大廠抗衡，不得不跳出大廠的射程范圍，一方面繼續鞏固長文本等模型的優勢，一方面又開拓差異化的獨有場景。

　　從獨有的場景看，Kimi 與小紅書合作，小紅書賬號中打造了搜索對話入口，讓用戶可以直接利用 Kimi 一鍵生成筆記;而在與《財新》的合作中，《財新》高質量的內容也成為 Kimi 回答問題生成答案的高質量來源，而《財新》也具備了對外提供 AIGC 服務的資質。

　　但目前，這兩個獨有場景的打造給 Kimi 帶來的優勢還有待觀察，與小紅書的合作更偏市場營銷，而與《財新》的合作更幫助《財新》獲取付費用戶。

　　另外一方面，基礎模型的底層建設依然是 Kimi 的目標，包括智能體在內的應用層機會也是重點方向。最近 Kimi 開源了參數量只有 72B 的代碼模型 Kimi-Dev，在 SWE-bench Verified 上以 60.4% 的成績取得開源 SOTA，號稱編程水平比最新的 DeepSeek-R1 還強。

　　模型性能仍舊是決定 AI 創業公司的上限，向更強大的人工智能邁進的步伐仍在繼續，對標 DeepSeek 也成為*的吸引力。

　　近期 MiniMax 也開源了最新推理模型MiniMax-M1，號稱挑戰 DeepSeek，算力租賃成本僅 53.47 萬美元;而此前智譜也發布了智譜 GLM 全棧自研大模型，包括推理模型 GLM-Z1-Air 和基座模型 GLM-4-Air0414，號稱前者性能達到 DeepSeek-R1 水平，速度提升最高 8 倍，價格僅需 DeepSeek-R1 的 1/30。

　　超越過去的 DeepSeek不難，超越現在的 DeepSeek 很難。

　　今年 3 月份，DeepSeek 的 V3 模型完成小版本升級，5 月份 R1 模型又完成小版本試升級，而傳說中性能驚人的 R2 深度推理模型遲遲未能發布，至今仍舊是行業最期待的一件事情，相關傳聞一直沒有獲得官方證實，而按照 DeepSeek 的發布節奏，今年 6-7 月份大概會有一個比較大的版本更迭。

　　在 DeepSeek 的壓力之下，AI 創業公司不得不在近期抓緊模型發布的節奏，試圖用更少的算力資源訓練模型，以更低的成本和更優化的算法打開技術突破的路線，所以底層的模型能力依然是當下競爭的重點。

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　　人才爭奪戰不止

　　爭奪 AI 人才，是 AI 創業公司必須面對的大公司的威脅之一。

　　最近 OpenAI 首席執行官山姆·奧爾特曼在采訪中透露，為打造*的人工智能團隊，Meta 向 OpenAI 員工開出高達 1 億美元的簽約獎金，甚至還有更高的年薪待遇。此前，Meta 已經挖走了多家公司的工程師，包括谷歌 DeepMind 的主要研究員 Jack Rae。

　　此外，Meta 最近試圖收購由 OpenAI 聯合創始人伊利亞・蘇茨克弗創立的人工智能初創公司 Safe Superintelligence。當蘇茨克弗拒絕該收購提議后，扎克伯格轉而嘗試招募這家初創公司的首席執行官兼聯合創始人丹尼爾・格羅斯(Daniel Gross)。

　　1 億美金的簽約費，讓外界感受到 AI 人才爭奪戰的瘋狂程度。

　　但事實上，整個 2024 年 OpenAI 初創團隊分崩離析，11 位初創成員中有9人離開，并沒有人直接加入 Meta，他們離開的原因是 OpenAI 自身發展方向上的內部分歧，離開的初創團隊成員，紛紛自立門戶或是加入谷歌等公司。

　　導致團隊分裂的往往先是內亂，然后才是外患。去年 OpenAI 在財務壓力和戰略分歧上導致的人才流失，也是今年中國 AI 創業公司的前車之鑒。

　　根據智東西統計，今年上半年，大模型六小虎中有 12 位高管離職，除了月之暗面沒有高管變動，變動最多的分別是智譜、百川智能和零一萬物，而且主要都是商業化負責人，包括智譜首席運營官張帆、MiniMax 商業化合伙人兼副總裁魏偉，以及此前離職的百川智能聯合創始人、商業化負責人洪濤。

　　而六小虎中流失的高管們，去向之一就是字節跳動等大公司。

　　加入字節跳動的包括智譜丁銘和零一萬物的黃文灝、曹大鵬;而加入京東的則是階躍星辰的段楠，擔任探索研究院視覺與多模態實驗室負責人，聚焦視覺和多模態基礎模型研發;加入比亞迪的則是零一萬物的聶鵬程;回歸貝殼的則是零一萬物聯合創始人李先剛。

　　當然，AI 行業人才流動頻繁，字節跳動等大公司的 AI 人才出走也屢見不鮮。

　　但更重要的，人才流動折射背后的趨勢是，大模型行業正在從早期野蠻生長階段逐步過渡到更加理性的發展階段，商業化能力將成為企業生存發展的關鍵，部分公司可能面臨生存壓力，而互聯網大公司在薪酬和云計算資源上擁有更大的優勢。

　　最近有消息稱，字節跳動創始人張一鳴目前主要辦公地已從新加坡轉到北京，從去年下半年開始，他每月會召集一次字節核心管理層和 AI 項目負責人的復盤和討論會。

　　知情人士透露，「張一鳴一直很關注 AI 業務。目前張一鳴經常往返新加坡和北京，從去年下半年開始，他每月會參加一次 seed 核心技術團隊的復盤和討論會。」　

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　　預料之中的慘烈

　　從人才到戰略，從產品到模型，AI 創業公司無一例外都受到互聯網大公司的壓力，跳出互聯網大廠的射程范圍，在高度同質化的市場中做出差異化的模型和產品，是 AI 創業公司*的解藥。

　　AI 行業分析人士指出，包括大模型六小虎在內的 AI 創業公司在未來的競爭中，可能爭取的席位只有 1-2 個，淘汰賽加劇的當下，AI 大模型基座公司很難在資源上打贏這場戰爭，因而擁抱不同的大廠選擇站隊會是未來很重要的一個趨勢。

　　而另外一個重要的趨勢就是上市，作為國內大模型賽道商業化成績最亮眼的玩家，智譜 AI 成為率先啟動 IPO 的大模型創業公司，這也為其他創業公司做出了示范，很快 MiniMax 也傳出考慮港股 IPO 的消息，而智譜和 MiniMax 都獲得了騰訊和阿里的投資。

　　無論是站隊大廠被并購還是走上上市之路，背后的邏輯都很清晰，AI 大模型創業公司要構建起競爭力的領域才能融到更多市場化的錢，否則難以在當下的激烈競爭中獨立生存下去。

　　核心在于，大模型行業對資本的需求巨大，有行業人士透露，大模型基座訓練往往成本上億元的成本，而一些多模態模型的訓練時間往往要數月乃至半年之久，成本也就更高，當下的融資并不足以支撐 AI 創業公司走向通用 AGI 之路，所以商業化能力和差異化的產品成為 AI 創業公司的核心競爭力。

　　AI 大模型創業者們，或許也早已經預料到了這場競逐游戲的慘烈。

　　2024 年，當時被問到大模型公司的終局是否是被巨頭收購，楊植麟認為不一定，但是有可能有很深入的合作關系，例如 OpenAI 和微軟之間，而對于巨頭對多家大模型公司投資而不是只押注一家，楊植麟的判斷很清晰，這是階段問題，后面會有更多的 consolidation(資源整合)，會有更少的公司。

　　一年之后，資源整合的階段已經到來。智譜和 MiniMax 之后，誰會是下一個去上市的 AI 創業公司?