2025年6月1日，當全球科技界熱議“具身智能”和“AI原生應用”時，曾被視為中國AI創業標桿的“六小龍”悄然淡出輿論中心。僅兩年時間，零一萬物、百川智能相繼掉隊，智譜AI、MiniMax、月之暗面、階躍星辰組成“四小強”勉力支撐。這場從技術狂熱到商業理性的蛻變，折射出中國AI創業生態的深層挑戰。

一、從“六小龍”到“四小強”：誰在掉隊？

2022年底，ChatGPT的橫空出世點燃全球大模型競賽。中國迅速涌現出智譜AI、MiniMax、月之暗面、階躍星辰、百川智能、零一萬物六家明星創業公司，被冠以“AI六小龍”之名。彼時，它們憑借技術先發優勢，吸引阿里、騰訊等大廠爭相投資，估值一度飆升至百億級別。

然而，2025年的現實卻充滿寒意：

零一萬物：2024年陷入“套殼”爭議，核心高管接連離職，最終放棄預訓練賽道，將超大模型訓練交給阿里云，轉向海外C端市場。

百川智能：收縮戰線聚焦醫療垂類，基礎大模型研發進入靜默期，被質疑“技術底氣不足”。

幸存者“四小強” ：智譜AI、MiniMax等雖仍活躍，但融資節奏放緩，技術迭代速度落后于大廠，被迫從“挑戰者”轉為“追隨者”。

行業共識是：先發優勢不等于護城河，技術理想主義終須向商業現實低頭。

二、生死局背后的三重絞殺

1. 大廠碾壓：資源與生態的降維打擊

阿里、騰訊、字節等巨頭憑借云計算基礎設施、海量數據和資金優勢快速入場。以阿里為例，其自研通義大模型已迭代至4.0版本，同時通過投資掌控“六小龍”中5家的話語權。而創業公司受限于算力成本，不得不將模型訓練托管給大廠云平臺，陷入“為他人做嫁衣”的尷尬。

2. 開源沖擊：技術壁壘的瓦解

2024年，深度求索（DeepSeek）等開源模型社區崛起，以更低成本提供接近GPT-4水平的技術方案。某投資人直言：“當開源模型能用1/10成本解決80%需求時，創業公司的‘技術獨特性’故事就破產了”。

3. 商業化泥潭：從燒錢到造血的路有多遠？

“六小龍”曾試圖復刻OpenAI的生態路徑，但中國企業付費意愿低、定制化需求碎片化等問題突出。智譜AI雖在政務、金融領域落地項目，但客戶多為“試點采購”，難成規模效應；月之暗面面向C端的聊天產品用戶增長停滯，被字節“豆包”后來居上。

三、人才流失與市場轉向：雪上加霜

核心團隊動蕩：零一萬物CTO、百川智能首席科學家等關鍵人物離職創業，削弱技術迭代能力。

資本風向突變：2024年起，一級市場轉向“具身智能”“AI+機器人”等硬科技賽道，大模型熱度驟降。某FA機構數據顯示，“六小龍”融資估值較峰值普遍腰斬。

政策合規壓力：AI生成內容監管趨嚴，創業公司合規成本激增，進一步擠壓利潤空間。

四、突圍之路：垂直化、開源協作與生態求生

面對困局，“四小強”嘗試破局：

垂類深耕：MiniMax集中資源開發游戲AI引擎，與網易、米哈游達成合作；階躍星辰押注法律垂直模型，切入合同審查場景。

擁抱開源：智譜AI將部分模型開源，吸引開發者共建生態，同時通過API調用量分成探索盈利。

綁定大廠：月之暗面接入騰訊云智能生態，以“技術供應商”身份換取算力支持和渠道資源。

但行業分析師指出：“這些策略短期可續命，長期仍需回答‘為何不用大廠方案’的靈魂拷問?！?/p>

五、從AI 1.0到AI 2.0

這場洗牌給行業帶來深刻啟示：

技術≠商業：大模型訓練能力只是入場券，場景落地和ROI（投資回報率）才是生存關鍵。

警惕“重復造輪子” ：中國已不需要第六個通用大模型，垂類創新比參數競賽更有價值。

生態位思維：創業公司需明確“做鯰魚還是做蝦米”，在巨頭生態中尋找不可替代性。

正如某風投合伙人總結：“2023年投AI看團隊光環，2025年看收入表格。活下來的不是最聰明的，而是最懂商業的?！?/p>

結語：下半場剛剛開始

“四小強”的命運遠未定格。隨著多模態、具身智能等新技術浪潮來臨，中國AI創業故事仍值得期待。但無論如何，那個靠PPT融資、靠參數炒作登頂熱搜的時代，已徹底落幕。