李开复押注企业AI决策层：数亿元杭州国资入股

企业AI市场正走到一轮商业化洗牌的关口。

大模型进企业后，写代码、处理文档、生成报告这些活正被AI大量接手。技术进步带来的效率提升已经相当明显，可落到企业财报上，这些变化还没普遍变成收入和利润的增长。创始人拥抱AI的热情，结果变成了迷茫。

焦虑之中，这条赛道冒出了新的竞争机会。企业不再只盯着单个岗位的效率提升，更关注AI能不能扎进销售、供应链、生产运营等核心业务环节，参与经营分析与决策，真正把经营结果改过来。

零一万物曾是“六小虎”之一，如今选在这个方向上重新下注。

2025年初，李开复主动提前退出超大参数基础模型的持续预训练竞赛，把研发资源转向决策AI与产业AI转型。一年多后，据此前媒体报道，公司提出2026年订单额达到15亿元的目标，并计划于2027年冲刺IPO。

10月28日，杭州市与临平区两级国资向零一万物投资数亿元，公司总部将落地杭州临平，并建设产业AI转型基地。

从基础模型研发转向企业市场，零一万物要面对的对手已经换了。云厂商、传统企业软件公司和AI原生创业公司，都在抢企业客户的技术预算。

在这个市场里，模型性能只是竞争的一部分。企业愿意为哪些AI能力掏钱，零一万物又能不能靠自身产研能力建立长期优势，将决定这家AI独角兽未来的商业价值。

01. AI花钱越来越多，企业赚钱还没跟上

近段时间，全球AI巨头的融资与估值变化，正反映出资本市场对增长质量的关注。

10月31日，《华尔街日报》报道称，OpenAI原计划募集300亿美元的新一轮融资，目前获得约110亿美元认购承诺，融资目标已调整为最高200亿美元。

Anthropic同样面临估值审视。据路透社10月15日报道，部分投资人考虑的Anthropic IPO估值约为1.5万亿美元，低于此前约2万亿美元的市场预期。

头部AI公司的估值到了万亿美元级别，收入增长能不能覆盖持续高企的算力投入，开始影响投资人的判断。

AI公司的营收路径其实比前几年明朗了不少。Anthropic 11月2日递交的S-1/A招股书给出了一个可对照的样本：2026年前三季度营收332.42亿美元，同比增幅约1206%，同期营业亏损约13亿美元。收入大头来自企业客户——过去12个月里，为它带来至少10万美元的客户有1.19万家以上。还有数据表明，仅这批客户就撑起了上半年七成以上的营收。

基础模型公司的进账，越来越依赖企业客户。Claude Code现在能写代码、查缺陷、跑测试，企业API在软件开发和业务流程里的使用也相当普遍。

不过，AI服务商收入快速增长，并不代表客户已经拿到了同等程度的财务回报。

高盛全球投资研究2026年9月的报告给出了一组测算：美国大型云厂商那一年的资本开支约8000亿美元，市场预计2027年会升到约1.1万亿美元。照其模型推算，这些厂商每年得挣到约3000亿美元的AI相关收入，才够填上对应的投资。

这么庞大的投入，最终得靠下游应用需求撑着。企业AI的实际经营效果，目前仍存在明显分化。

麦肯锡《2026年全球AI调查》显示，约80%的受访者表示AI提升了个人工作效率，符合其“AI高绩效企业”标准的受访者却仅占6%。MIT NANDA的研究也发现，约95%的企业生成式AI试点没有产生可衡量的财务回报。

这些数据点出了企业AI市场的一个矛盾：员工用AI完成任务越来越容易，可一家企业的经营结果牵扯多个部门、业务系统和管理流程，局部效率提升很难自动传导到整体利润上。

拿一家制造企业来说，想压低库存，只让AI去分析仓库数据根本不够用。销售预测、生产排期、采购计划、资金周转这几件事彼此牵动，动其中任何一项，其他部门的工作安排都可能跟着变。

所以，企业AI正在往更复杂的经营场景延伸。

这一市场已经聚起不同类型的竞争者。云厂商靠算力基础设施、模型服务和平台生态，传统软件公司握着深耕企业业务系统与客户资源的底子，AI原生公司则想借大模型技术与产品创新优势，重新设计企业软件的使用方式。

在新书《AI未来已来》中，李开复曾提出一个问题：企业投入了这么多AI，季度财报究竟发生了什么变化？

零一万物把决策AI定为新方向，想让AI真正嵌入企业的经营管理流程。管理者关心的不是模型能答多少题，而是它懂不懂业务现状、能不能帮忙解决实际经营难题。

02. 李开复的新赌注：AI能否进入企业决策层？

2023年零一万物成立，那会儿国内大模型行业正处在技术和融资比拼最激烈的阶段。Yi系列开源模型帮公司挣下了国际第一梯队的模型技术声量，可随着DeepSeek、阿里千问等开源模型不断迭代，基础模型市场的竞争格局慢慢变了。

2026年7月，零一万物创始人兼CEO李开复博士在上海世界人工智能大会上谈AI前沿技术与产业走向

到了2025年初，零一万物主动调转方向，把更多研发资源投向企业AI，比拼的重点也从基础模型的参数规模，转到让AI扎进企业核心业务、用决策AI带动产业转型和经营改善的能力上，并搭起了“一号位工程＋万策AI＋FDE”的业务体系。

这套体系对应一条日渐清晰的产研路径：“一号位工程”负责把AI推进企业核心经营，万策AI负责建立业务理解与决策能力，FDE负责沉淀世界级客户的业务经验，再借平台产品化摸索规模化复制。这几个环节能不能打通，直接决定零一万物长期的竞争力。

其中“一号位工程”由企业最高管理者亲自推动，把AI项目跟收入增长、成本控制、利润改善这些经营指标挂上钩，再靠DRI（直接责任人）机制协调各部门落地。

零一万物从“一号位工程”切入企业核心业务，把战略和执行串起来，推动AI转型

这跟企业内部的架构有关。销售、采购、生产、财务各用各的业务系统，光靠IT部门买一套AI工具，很难撬动跨部门的经营流程调整。

除了组织层面的问题，AI还得读懂企业里错综复杂的业务关系。

比如一家制造企业库存突然涨了，可能是销售没达预期，也可能是生产计划调整，或者是在为新订单备货。ERP系统记着库存和采购，CRM系统存着客户和销售数据，可这些数据本身说不清经营到底发生了什么变化。

万策AI就是零一万物用来解这道题的抓手。

万策AI的核心技术之一是Ontology 2.0，分企业地图和动态上下文两块。

企业地图把订单、客户、库存、设备和负责人等信息串起来，帮AI看懂数据背后的业务关系。动态上下文技术则能持续跟踪经营状态，让AI依据最新业务信息做分析和判断。

Gartner估算，企业数据里约80%是非结构化数据，邮件、会议记录、聊天信息、工单都算。这些信息散落在不同部门，可里面往往藏着重要的经营线索。

零一万物借大模型的泛化能力做自然语言业务建图，把过去要花几个月的初期建模压缩到几天，企业做业务建模的技术门槛和部署成本都降了一大截。

在此基础上，万策AI还加了受控执行系统和多模型路由。前者靠执行约束和结果验证，让AI处理重要业务任务时更靠谱；后者按任务复杂度调用不同模型，把推理成本压下来。

这些技术如今是零一万物产研能力的重要一块。公司主动退出大模型预训练竞赛后，反倒能充分借力顶尖开源模型的技术进步，把研发力量集中到企业业务理解、决策系统和应用产品上。

海外市场已经跑出过类似的技术路线。

美国AI分析巨头Palantir长年用Ontology连接企业数据、业务对象和执行流程，再通过AIP平台把大模型带进企业运营。其2026年第一季度财报显示，美国商业业务收入同比增长133%，达到5.95亿美元。

Palantir的增长给企业AI市场提供了估值样本，也带来了商业化的信心，不过零一万物还得靠自己的产品和客户交付把长期竞争优势做扎实。

零一万物已围绕万策AI落地面向一号位的多款应用，包括老板AI、投资官AI、销冠AI，分别对应经营管理、投资决策和销售增长。公司内部数据显示，自家部署这套系统后，商机转化率大约提升到原来的2倍。

眼下，公司正在全球头部能源矿业企业、亚洲制造业龙头和跨国保险集团等大型客户中推进企业AI实践。对企业AI公司来说，能进入大型企业的核心业务场景，是检验产品能力的关键一步。

服务这类客户，工程师得扎到现场，摸清业务流程、完成系统部署。零一万物走的是FDE（前沿部署工程师）模式，把客户现场的业务需求和实施经验带回给产品研发团队。

这种路子眼下正被全球科技巨头盯上。2026年7月，微软宣布砸下25亿美元组建Frontier Company，打算拉6000名产业和工程专家扎进客户现场，把AI推进企业的业务流程里去。

MIT NANDA的访谈样本显示，那些请外部深度合作伙伴来做的AI项目，走到部署阶段的比例，大约是企业自己内部开发的2倍。

可FDE模式也把企业AI行业绕不开的成本难题摆上了台面。大客户要的现场工程支持多，若每个项目都从头开发，客户越多，人手投入就越大。

零一万物的解法，是把FDE的现场交付本事和万策AI的平台化研发拧到一起。前沿部署工程师泡在业务一线，跟客户一起打磨，再把专家经验、共性技术和实践成果提炼成平台产品能力，慢慢沉淀出标准化的产品模块和交付体系。说白了，零一万物有望一边接住企业的个性化需求，一边少做重复开发，把边际交付成本压下来，挣脱项目规模和工程师人数一起涨的束缚。

零一万物把“跨越AI转型鸿沟，验证产业AI价值”定为核心定位，背景也在这里。企业得跨过数据、流程和组织这几道坎，AI公司则要靠一套“AI转型操作系统”，让AI钻进核心经营管理，还得做到“规模化定制”。

对零一万物来说，往后除了看订单规模，平台产品在不同客户之间能复用到什么程度，同样牵着商业化的成色。

03. 杭州的制造业生态，能给产业AI多大空间？

杭州国资这笔投资，也给观察地方AI产业怎么布局添了个新样本。

杭州的基础模型和云计算生态已经相当活跃，阿里云、DeepSeek等企业做起来，让这座城市成了中国AI技术创新的重镇。同时，当地制造业底子厚，企业生产经营的各个环节，给AI应用留出了大量场景和潜在需求。

零一万物在国内外把AI业务铺到了不同层面。海外方面，该公司与哈萨克斯坦联手推进主权AI建设，参与哈萨克语大模型AlemLLM以及AI教育项目，AI教育试点已在10所乡村学校启动，按计划2027年将扩大到500所。国内方面，公司则与地方共建产业AI基地，靠承接大型企业项目来打开市场。

2026年9月1日，哈萨克斯坦提列克特斯中学，“AI双师课堂”正式开课，这套课堂由零一万物大模型驱动。大模型在教学评测等多个维度深度参与，从整个流程上帮当地教学走向智能化，也让教育普惠往前推了一步。

这回总部落在临平，零一万物离杭州的制造业客户又近了一步。

杭州网10月31日的报道提到，临平规上工业总产值已突破1800亿元，当地有30家上市企业、6家国家级制造业单项冠军。老板电器、春风动力等企业集中在这里，业务覆盖家电、装备制造等多个领域，在全球市场上同样站得稳。

这次合作里还有个细节挺有意思。当地媒体报道，杭州方面备了一份约50家本地制造企业的场景对接名单，还通过“场景创新券”等办法，鼓励企业把业务场景开放出来。

对做企业AI的公司来说，摸到客户往往只是项目的开头。制造企业要盘算现有系统兼不兼容、业务改造要花多少成本、实际经营能挣回多少，技术方案能不能对上业务需求、能不能跟内部组织变革搭上，决定了AI能不能扎进核心业务，最终把经营结果改好。

杭州的制造业集群，给零一万物备下了相对集中的潜在客户。公司可以密集接触家电、装备制造等领域的不同企业，摸清它们在新品研发上市、供应链管理、产销协同乃至全球市场拓展上的真实需求。

这种产业集聚，也可能带偏零一万物今后的产品研发方向。同类客户接触得多了，团队就能认出行业里带共性的业务问题，沉淀成平台解决方案，再照着各家企业的管理特点去调。

李开复此前聊到杭州时说：“杭州已经诞生了一批世界级的AI创新企业，这是非常了不起的成绩。但我认为，杭州AI更大的机会还在后面。这里有活跃的民营经济，完全有条件成为产业AI转型的主战场。”

站在地方产业的角度，杭州想把AI技术在实体经济里用得再深一些；零一万物则拿到了资金，也拿到了进制造业市场的门票。

按此前媒体报道，零一万物2026年订单额目标为15亿元，并计划于2027年冲刺IPO。业务盘子铺大之后，订单能不能变成收入、客户会不会持续采购、实际经营成色如何，都会成为资本市场盯着的指标。

往整个AI行业看，模型能力还在飞快迭代，可企业客户到头来还是按自己的经营结果来算技术投入这笔账。

李开复这回押的产业AI转型赛道，也因此有了更广的行业意味。基础模型渐渐变成企业可以随手挑的技术资源，AI公司的较量就会往业务理解、产品能力和经营价值上继续延伸。

地方国资的数亿元投资，给零一万物打开了新的市场空间。这场产业AI转型能走多远，说到底还得翻客户的财报，才能找到准信。