10月16日，零一万物正式发布新旗舰模型Yi-Lightning，这直接回应了外界关于“零一万物将放弃预训练模型”的传闻。

　　此前，有媒体报道称，国内六家头部大模型创业公司中有几家放弃了预训练模型，随后有人将矛头指向零一万物。在 Yi-Lightning发布后，零一万物CEO李开复明确表示，零一万物绝不放弃预训练。

　　需要指出的是，Yi-Lightning这次超越的是GPT-4o今年5月份的版本，当时，该版本是全球第一的模型。后来，OpenAI又推出了最新的 ChatGPT-4o-latest，这也是LMSYS榜单上目前排名第一的模型。

　　从技术发展上看，在算力受限的情况下，中国基座模型的研发能力处在世界什么身位，以及如何追赶国外顶尖大模型等问题引发外界关注，甚至一度传出“中国可以不用再研发预训练基座模型”的说法。尤其是近期传出的“头部大模型创业公司放弃预训练模型”的消息，似乎也进一步印证了这一发展趋势。

　　对此，李开复在接受21世纪经济报道记者采访时表示，做好预训练模型确实是一个技术活，要非常多有才华的人在一起工作，比如需要有懂芯片的人、懂推理的人、懂基础架构的人、懂模型的人以及懂算法的人，大家一起做才行。

　　“如果一个公司能有幸拥有这么多优秀的人才，那我相信中国是绝对可以做出世界排名前十的预训练通用模型。但是，不是每家公司都可以做这件事情，做这件事情的成本也比较高，所以以后有可能会越来越少的大模型公司去做预训练。”李开复说。

　　但他也表示，目前国内六家头部大模型创业公司的融资额度都是够的，所以这六家公司只要有够好的人才、想做预训练的决心，那融资额跟芯片都不会是问题。

　　按照Yi-Lightning这次取得的成绩，零一万物是在五个月之后超过了五个月前世界最强的模型，这也可以理解为，中国大模型与美国顶尖大模型的时间差缩短到了5个月。

　　未来，这个时间差能否进一步缩短？李开复表示，这会非常困难，除非中国公司有一个发明和科技上的突破。

　　李开复称，“我不预测我们是不是可以继续缩短这个时间差，毕竟人家是用10万张GPU做训练，而我们用的是两千张。”

　　在其看来看，落后六个月不是一个很羞耻的事情，或者一定是要追赶的事情。现在之所以能把时间差缩短至5个月，是因为中国的模型公司团队都很聪明，他们能够快速使用和理解别人做出来的东西，再加上自身的研发特色，比如数据处理、训练优化等，按照这套方法，时间差能保持在六个月左右，就已经是很好的结果了。

　　据李开复透露，前段时间他到美国交流，跟OpenAI的人员也有沟通。OpenAI的人跟他说，公司内部还有一些好东西，但是他们不着急拿出来，因为OpenAI领先行业已经足够多，到了一定的业务节点才释放出来，这也是他们能做而别人不能做的。

　　在国内大模型现有的水平下，商业化造血能力也是多方关注的焦点。而无论是ToC还是ToB，模型性能与推理成本——这两项关键因素都直接影响着大模型落地的成败。

　　李开复告诉记者，一个大模型公司同时做ToB和ToC非常辛苦，需要多元化的管理方式，因为两个团队的基因不一样，做事的方法和衡量KPI的方法都不一样。

　　而李开复在这两个领域都有经验，所以零一万物也都在试着做，但李开复强调，“绝对不能什么都做。”

　　在ToB方面，零一万物选择布局国内市场。“因为我们找到了一些破局空间，比如用数字人做零售、做餐饮等等，另外我们还有两三个领域开始在做。”李开复说。

　　之所以把ToB业务放在中国市场，李开复解释称，从全世界范畴来说，ToB供应商基本都是当地的，所以要触达国外的企业用户很困难，至少跨国设立分公司做ToB，绝对不是零一万物这样的创业公司能做的。

　　同时，李开复也强调，在国内做ToB业务，也要做有利润的解决方案，而不只是卖模型以及做项目制。

　　与ToB业务相反，零一万物的ToC业务主要布局海外。李开复表示，首先是因为，零一万物刚开始做的时候，国内还没有合适的中文模型，所以只能在国外先尝试。而现在，国外的这些产品经过迭代，有些表现得已经很好。

　　对于国内市场，李开复也在观察。他认为，ToC产品在国内走流量有一个很大的问题，即流量成本越来越高。“我们也看到了有些友商的用户成本，从十几块人民币增长到三十多块人民币，近来还有相当的流失，在这样一个挑战环境里，我们会非常谨慎，先不推出中国本土新的ToC应用。”

　　李开复表示，接下来，零一万物在国内已有的ToC产品还会继续维护，同时会把更多的精力放在国外，用更低廉的成本买到更多高质量用户，或者直接把App卖出去，让用户来订阅付费。

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