文：互聯(lián)網(wǎng)江湖

最近，AI圈大事頻發(fā)。

據(jù)相關人士透露，Meta Platforms Inc.正在就向人工智能初創(chuàng)公司Scale AI進行重大投資進行深入談判，這筆交易可能高達數(shù)十億美元。

雖然還未最終落地，但是這筆收購可能會成為一個創(chuàng)業(yè)公司最終歸宿的風向標。

另外，谷歌近日突然發(fā)布了Gemini 2.5 Pro最新版，其AI技術在最新的測試當中，部分功能已經(jīng)超越了OpenAI的o3、DeepSeek R1等競爭對手。

由此能看出來一個有趣的現(xiàn)象，大廠們在技術、資本市場上開始發(fā)力了，創(chuàng)業(yè)公司的生存空間進一步被擠壓。

在國內，以六小龍為代表的AI創(chuàng)業(yè)公司的聲量也越來越小，而且小麻煩不斷，就在上個月，智譜AI和KIMI還被因為侵犯用戶的隱私被公安部點名通報。

美國沒人卡脖子算力無憂，大廠的雄厚資金得以完全發(fā)揮，那在未來國內的創(chuàng)業(yè)公司有沒有可能步后塵呢？

//馬太效應凸顯，“六小龍”成為過去式

先說答案，可能性非常大。

但還是讓我們先從頭看起，簡單回顧下這波AI創(chuàng)業(yè)潮。

2022年末，國外的ChatGPT的一鳴驚人，受此影響，國內在這個節(jié)點也涌現(xiàn)出了一大批公司，最終留下來的規(guī)模較大的有六家，包括智譜、月之暗面、百川智能、MiniMax、階躍星辰和零一萬物，網(wǎng)友戲稱為“六小龍”。

如今，在DeepSeek橫空出世之后，“六小龍”這個名詞已經(jīng)成了歷史，各家的進度都放緩，甚至停滯。

其中百川智能和零一萬物已經(jīng)下了牌桌，兩家辛苦組建的核心技術團隊也已經(jīng)分崩離析。

目前，百川智能已經(jīng)All in醫(yī)療這個垂類賽道，曾經(jīng)要對標OpenAI的底層模型也已經(jīng)進入了靜默期，不再更新；零一萬物直接將超大模型交給了阿里訓練，明確不再追逐AGI，放棄預訓練轉向應用。

在留下來的四家中，盡管沒有公開表示放棄對大模型的追逐，但是就產(chǎn)品的情況來看，也不容樂觀，和頭部已經(jīng)拉開了差距。

一個一個看，根據(jù)公司的公告顯示，智譜AI基礎大模型最后一次更新停止在2024年12月發(fā)布深度推理模型GLM-Zero-Preview，進入2025年，智譜的新動作只有發(fā)布了開源的GLM-4-32B-0414系列模型；月之暗面最后一次更新大模型是在2025年2月18日；躍階星辰2025年1月一周內集中更新6款模型后，再無新迭代。

還在更新的MiniMax，其5月更新的MiniMax Speech - 02選擇的也是文本轉語音的場景。（根據(jù)發(fā)稿時間，數(shù)據(jù)可能有誤差）

而曾經(jīng)被立靶追逐的對象OpenAI在2月以來先是推出了GPT-4.5，隨后將推理模型從o1迭代到o3，同時推出了o4 mini；上月底，DeepSeek-R1-0528版本的具體能力迭代細節(jié)，其中包括深度思考能力強化、幻覺改善和創(chuàng)意寫作更好等。

大模型的技術邏輯就像深海里的金槍魚“撞擊式呼吸”：必須張著嘴高速游動，讓水流持續(xù)沖擊鰓部獲取氧氣，一旦停止游動，水流無法流經(jīng)鰓絲，金槍魚會因缺氧窒息而死亡。

大模型的訓練也是個停不下來（燒錢）的工作。

從最近的紅杉的閉門會中就能看出來，在閉門會中，OpenAI的Dan Roberts表示，大模型現(xiàn)在已經(jīng)會強化學習，或許9年后，模型就能獨立發(fā)現(xiàn)廣義相對論級別的成果。

簡單說，最新的技術路徑已經(jīng)變了，從預訓練轉變?yōu)閺娀瘜W習，從4o到o3，強化學習的占比越來越高。就像上學的時候，預習是為了上課能聽懂，強化就需要自己來做更難的題目，輸入變成了輸出。

只不過強化學習的前提是要有足夠的預習，也就是數(shù)據(jù)的投喂，一旦停下，就會出現(xiàn)代差，追趕的時間只會越拉越大，甚至可能無法彌補，直到失敗。

技術不停歇的進步，隨之而來的就是更高的成本，Manus團隊的張濤在即刻上發(fā)過這么一段話：“去年底我開始鼓吹今年的推理算力需求不是十倍增長，而是千倍。大部分朋友都覺得我瘋了，這個非共識讓我們走上了一條很不一樣的道路?！?/span>

黑格爾說“歷史總是在人們認識到它的本來面目之前不斷的重復運動著。”，在蒸汽時代，就有“杰文斯悖論”——蒸汽機效率提升反而刺激煤炭消耗總量增加，即當資源使用效率提高時，不會減少資源總消耗，反而會增加。

到PC時代，有一條“安迪比爾定律”，即英特爾的安迪格魯夫將芯片性能提升1倍，微軟的比爾蓋茨就會將軟件復雜性提升1倍。

與PC時代不同，AI領域這一定律速度更快，PC軟硬件升級周期通常為18個月，而AI模型和應用迭代周期縮短至2-6個月。

通俗講，這是個陷阱，每個時代都有，現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)公司需要花的錢更多了，調動的資源更多了，但遺憾的是錢更少了。在大廠進入后，一級市場融資變難了，VC們變得極其謹慎，不敢冒進了。

天眼查APP顯示，從2025年開始，智譜之外，剩余幾家?guī)缀踉贌o融資消息傳出，有些甚至停留在24年上半年。

剩下的獨苗智譜，雖然在一個多月以前，剛剛向北京證監(jiān)局提交上市輔導備案，由中金公司輔導啟動了IPO。

但是正如文章開頭所說，現(xiàn)在用戶最基本的隱私都無法保證，再根據(jù)美國頂尖同行的經(jīng)歷，將來也有可能被實力雄厚的大廠在技術上超越，智譜們的能力和精力真的能在大廠的擠壓中生存下來嗎？

或者說IPO這事真的還有價值嗎？

// IPO不應該是最后的退路

IPO的意義是為企業(yè)融資不假，但是也要為股東創(chuàng)造利潤，最少你得保留一些盈利的希望，否則…………

提早轉向的零一萬物的創(chuàng)始人李開復說的很直白：“大家都看得很清楚，只有大廠能夠燒超大模型?！?/span>

你可以說屁股決定腦袋，都“跑路”了，自然沒什么好話。但這也恰恰說明了超大模型的難度，不僅在成本端燒錢不趕趟，在商業(yè)化上也是神仙打架小鬼遭殃。

今年開始騰訊和阿里不約而同的加大了投入，金額是每年近千億，智譜即使完成IPO融資也不過100多億，對大廠來說只是灑灑水。

商業(yè)化也面臨著被擠壓的局面，C端字節(jié)、阿里、百度、騰訊都有自己的投放渠道，互聯(lián)網(wǎng)上的流量入口幾乎都被這些巨頭壟斷，你想花錢推自己家產(chǎn)品？不好意思，真沒空，我自己家的元寶，豆包，文一也得推。

數(shù)據(jù)上，創(chuàng)業(yè)公司過去的投流粘性很差，如今數(shù)據(jù)最好的KIMI月活能和前三差出一半還多。

在B端，智譜收入來源之一的MaaS業(yè)務，阿里在一季度開始重視起來，已經(jīng)有高速增長的趨勢了。

顯然，大廠是一力降十會，小公司想玩出花已經(jīng)很難了。那小廠的機會在哪里？其實百川和零一算是給了一個答案：去深耕一個細分的領域。

正如當年互聯(lián)網(wǎng)改變世界，我們透過這些復雜的技術，拗口的技術術語，回到商業(yè)的本質，你會發(fā)現(xiàn)，機會其實一直都在，它藏在具體應用場景中，等待著被挖掘。

這個時代，不需要改變世界這樣的宏大敘事，不需要你成為Sam Altman，不需要你創(chuàng)造下一個OpenAI。你只需要找到自己的賽道，深耕你的領域，用AI幫助你的用戶解決實實在在的問題，就能創(chuàng)造出屬于自己的價值。

所以零一和百川的提早轉型對行業(yè)來講并不是壞事，完全有可能探索出一條全新的路和增長的邏輯。

另外，IPO這件事兒，更多只是創(chuàng)始人的執(zhí)念。

很多時候，對行業(yè)來講，過多的參與者其實是一種冗余，當然技術的進步需要這種冗余來推動，就像阿波羅號，總得有底座的火箭推動，當年的四小龍是，現(xiàn)在六小龍可能也是。

如今的六小龍站在了1.0時代AI四小龍走過的十字路口，當年上市的兩家現(xiàn)在依然沒有找到盈利的方向，商湯六年半累計虧損高達527億元，市值從上市那天開始跌了三分之二，云從科技業(yè)績虧損，股價也還在原地打轉。

而更早上市的科技公司科大訊飛，在“沾上”大模型之后，成本激增，利潤也是大不如前了。

說白了，現(xiàn)在的大模型，還是概念，概念到落地，還要很久。先找到自己商業(yè)化的賽道才是正事，一頭扎進IPO里解決不了最根本的問題。

不信你看商湯和云從科技，上市了，融到錢了，可他沒根（商業(yè)化），坑害的不還是那些投資者嗎？

所以改變世界這種事，還得交給高個來干，作為創(chuàng)業(yè)者，激流勇退能留個好名聲，也能把握住關鍵的窗口，找到自己的賽道。

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