2025年行將過半,之前還熱鬧非凡的AI六小龍,幾乎從輿論場中消失:再沒有人特意提起這個稱號。
DeepSeek的沖擊只是一方面。更重要的是,原本被冠以六小龍稱號的隊伍中,已經有人明顯掉隊:零一萬物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。“大家都看得很清楚,只有大廠能夠燒超大模型。”李開復在接受《智能涌現》的采訪時這樣表示。
百川智能則專注醫療垂類賽道,在字節、阿里、騰訊等大廠爭相上新基礎模型時,其創始人王小川曾提出百川智能的底層模型將對標OpenAI,但如今其基礎大模型進入了靜默期,不再更新。
剩下的智譜AI、MiniMax、月之暗面和階躍星辰,也失去了如一條過江龍般,足以挑戰乃至對抗大廠的資本和技術底氣。曾經的AI六小龍,已經在新一輪大模型競賽中滑落成了新的“AI四小強”。
它們一面成了固守AI創業賽道的最后一道屏障,一面又試圖像打不死的小強般,在DeepSeek掀起的新一輪大模型競賽中,重新找到自己的定位和出路。
A
從六小龍到四小強的變化背后,是部分玩家在大模型頭部陣營中掉隊的現實。
隨著ChatGPT 在2022年底掀起大模型熱,零一萬物于2023年5月成立后,作為六小龍中最后一家成立的公司,行業就此開始流傳起“AI六小龍”的叫法。
有行業知名大佬或頂尖人才帶隊,技術團隊能力出眾,首輪融資就突破為獨角獸級別,以及要爭奪國產OpenAI的位置,這些都是躋身“AI六小龍”的準入門檻。
在彼時科技大廠如騰訊、字節并未all in 的大模型領域,六小龍沖勁十足。
作為月之暗面的首批員工,張磊(化名)的工位從6樓的循環智能搬到16樓的月之暗面時,他記得聯合創始人張宇韜對他們解釋了這個名字的由來,“我們永遠看不到月亮的背面,所以才要去探索。”
隨后,月之暗面完成兩輪共計近20億元的融資,更是憑借首個實現“200萬上下文”的技術突破,引來了阿里、字節等大廠的跟進模仿。2023年10月,智譜AI也宣布完成超25億元融資(估值過百億元);同一時期,百川智能新一輪融資金額超3億美元;在去年上半年齊追Sora的追逐戰中,MiniMax也領先字節等大廠,率先推出了視頻大模型。
“AI不是我在接下來一兩年找到什么PMF(產品市場匹配),而是接下來十到二十年如何改變世界。”
楊植麟在去年接受媒體人張小珺采訪時的發言,映照的正是六小龍的技術野心。
智譜AI、MiniMax、月之暗面、階躍星辰、百川智能和零一萬物,都離不開以上幾大共同評判標準。
以上述四大標準來看,頻頻由于高管團隊分崩離析沖上熱搜的零一萬物和百川智能,已經失去了并列其中的資格。
在DeepSeek開啟的2025年,零一萬物辛辛苦苦拉起的技術團隊分崩離析。包括曹大鵬、戴宗宏等負責核心技術和產品方向的高管接連出走,最近一次是模型預訓練負責人谷雪梅宣布離職。
王小川創建的百川智能也面臨技術團隊的動蕩。今年3月,作為王小川在搜狗時期的老部下,在百川智能負責大語言模型技術開發的聯創陳煒鵬宣布離職,同一時期離開的還有另一位聯創焦可。
“去年每個月還能拿出幾百萬到千萬做投流,讓月活不那么難看,今年都轉向做海外投流了,”
作為某個六小龍的市場人員,黃嘉(化名)告訴字母榜(ID:wujicaijing),去年單月投流過億的月之暗面,今年2月停止了投流,而他所在的某個小龍,去年就已經停止了投放,純粹依靠自然流量之下,AI 原生APP的月活數據也就掉到了百萬級別。
蕭條之下,剩下的智譜AI、MiniMax、月之暗面、階躍星辰四家,盡管沒有公開爆出放棄預訓練的消息,但其在追趕OpenAI的進度上都有了明顯的下滑。
出身學院派,同屬清華系,智譜AI基礎大模型最后一次更新停止在2024年12月發布深度推理模型GLM-Zero-Preview。進入2025年,智譜的新動作只有發布了開源的GLM-4-32B-0414系列模型。月之暗面1月20號發布的Kimi1.5推理模型熱度被 DeepSeek R1 壓過,隨后再無更新。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。
即便是還在迭代的MiniMax,其5月更新的MiniMax Speech - 02選擇的也是文本轉語音的場景。
而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。對于四小強來說,如今成為國產OpenAI,甚至超越OpenAI,似乎已經成了難以到達的遠方。
更糟糕的是,從2024年下半年開始,智譜之外,它們也幾乎再無融資消息傳出。
如果它們也抵擋不住大廠的沖擊,那么,AI 1.0時代“四小龍”(商湯,曠視,依圖,云從)的昨天,恐怕便是AI四小強的今日之鑒。
更糟糕的是,這也將向外界明確傳遞一個信號:基礎大模型賽道,將再無創業公司的立身之地。
B
AI六小龍風光不再,最直接的原因正是商業化。
根據《智能涌現》報道,2024年12月底,零一萬物的預訓練團隊收到阿里“通義”的offer,Infra團隊則收到了阿里云團隊的offer。“阿里收編”的背后,源自零一萬物的判斷:初創公司投入超大模型預訓練的性價比,太低了。
在采訪中,李開復則反復提及他理想化的“預訓練”是做務實的、小而快的,然后以商業性價比來評估的模型。
而提到商業化,相比起OpenAI的ChatGPT商業版本付費用戶達到100萬,預計2025年收入將達到127億美元,同比增長200%,六小龍對營收卻都默契的三緘其口。
外部來看,大廠的快速入局又步步緊逼。
作為小而美的團隊,六小龍此前憑借技術大牛坐鎮和快速切入,被視為領先大廠一步的AI明星創企:Kimi創新性地以200萬字上下文提升了語言大模型的技術門檻;MiniMax用星野率先攻占了AI+社交的垂類領域,更在視頻大模型上一度領先字節等大廠。
不過,隨著字節、阿里、騰訊今年積極布局AI,拿出動輒百億的資金扶持自家的AI APP,美團、小紅書等也都在自建大模型團隊,六小龍的先發優勢已經被完全趕超。
原本就被用以對抗大廠而叫響的“AI六小龍”稱號,正逐步失去現實的意義。
同時,DeepSeek所代表的開源模型,更是加速了外界對六小龍們的技術拷問。
在去年開源與閉源孰優孰略的爭議中,楊植麟曾經在采訪中表示“開源落后于閉源”,李彥宏也曾肯定地表示,閉源模型將持續保持對開源模型的優勢,商業化閉源模型一定能在市場中勝出。
彼時,六小龍們還可以憑借趕超開源模型一步的技術優勢,輸出自己的美好故事。
但當免費開源且技術更為強大的DeepSeek出現后,開源成了新潮流,六小龍最后的堡壘也迎來炮擊。
而同樣作為此前堅持閉源生態的創企,OpenAI在開源生態競爭下,卻在3月宣布完成新一輪400億美元融資,投后估值達到3000億美元。這一估值不僅超過了英特爾和AMD的市值總和,也超過了阿里巴巴的市值,成為全球估值最高的私營科技公司之一。
從2023年10月的860億美元估值,到去年10月完成66億美元融資后,估值增至1570億美元,再到如今的3000億美元,OpenAI坐火箭式的估值增長,正是基于資本市場對OpenAI在大模型領域領先地位的認可。
面對DeepSeek的沖擊,OpenAI持續推動模型迭代,新上線的“吉卜力風格”AI繪圖功能掀起熱潮,仍是當前行業最先進模型的代表。
反觀六小龍,在技術迭代上硬通貨不足,其存在的價值和發展空間被質疑,也就成了難以避免的殘酷現實。
C
從能與大廠一較短長的六小龍到頗顯落寞的四小強,AI創企的含金量也大幅縮減。
去年11月,根據“晚點LatePost”報道,月之暗面從字節手里搶到了新技術負責人——華為諾亞方舟實驗室原 AI 基礎理論團隊研究員劉征瀛。
盡管這位技術大牛也曾被字節高層邀請加入字節大模型團隊,但他還是選擇了加入創業公司。
“與其去大廠里當螺絲釘,不如進創企,職級高是一方面,最重要的是有很快的迭代,更自由,而且初創公司也能給到和大廠差不多的薪資包。”
某頭部985高校的具身智能相關領域在讀博士生告訴字母榜,今年火熱的具身智能正如去年的大模型,創企的吸引力不比大廠小。
而如今,六小龍的聯創出走已經不是什么新鮮事,曾是零一萬物核心成員的黃文灝加入了字節,而最近前零一萬物聯創谷雪梅被爆離職,正在籌備創業。
核心高管們或回流大廠,或出走創業,都投射出AI六小龍對頂尖人才吸引力的下降。
根據Z Finance統計,除了階躍星辰暫未出現高管離職外,六小龍中其余幾家都有核心高管離職。其中智譜AI原視頻模型負責人加入字節,月之暗面前大模型產品負責人獨立創業。
在“投項目前先看人”的大模型創投界,對希望用技術改變世界的六小龍來說,技術團隊核心高管的出走,不僅會在短期內影響其模型迭代速度,也會減少其和投資人“推拉”的砝碼。
圖注:六小虎高管離職情況
隨著2025年市場熱度由基礎大模型轉向具身智能領域及Agent等AI應用領域,曾經作為技術引領者的智譜AI、MiniMax、月之暗面、階躍星辰,幾乎無一例外都轉變成了追隨者。
Manus引發關注之下,除了智譜選擇跟進通用Agent之外,其余幾家暫未有動作。
即便現在還能以四小強立身的智譜AI、MiniMax、月之暗面、階躍星辰,前路也仍然挑戰重重。
這方面,曾在AI 1.0時代被稱為AI四小龍的商湯、曠視、云從、依圖,殷鑒在前。
2016年,AlphaGo橫空出世帶火了AI,那時技術領先的上述四家創業公司被并稱為“AI四小龍”。其中商湯于2021年港股上市,云從在2022年成功科創板上市。
但高研發投入之下,商業化卻迎來慘淡局面。隨著OpenAI出現,大模型成為AI主流,拿不到融資的四家公司,被迫開啟大裁員。
作為六小龍中最早掉隊的零一萬物的創始人,李開復3月曾直接回應,中國市場最終可能只有三家能夠真正站穩腳跟的大模型提供商,分別是DeepSeek、阿里巴巴和字節跳動。
在技術領先決定一切的AI賽道,四小強面臨著空前的險境,在融資幾乎中斷情況下,如何繼續推動自家模型迭代,追趕全球最先進水平?
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