2026年，中國AI行業走到十字路口。

基座模型競賽仍在繼續，但資本市場的耐心正在耗盡。「AI六小虎」相繼衝刺港股，投資人追問的不再只是參數和排行榜，而是收入從哪裏來、何時盈利、護城河有多深。

就在這個節點，彭博社於上海世界人工智能大會期間報道並專訪李開復，將零一萬物重新推到聚光燈下。

據報道，零一萬物正在推進Pre-IPO孖展，計劃2027年登陸港交所。李開復披露，公司簽約訂單額較去年增長三到四倍，需求「多到接不過來」，過去一年開支大幅下降，盈利時間表指向明年。

這組數據勾勒出的公司，已不同於兩年前那個追逐前沿大模型的明星創業公司。當同行仍被放在基座模型框架下審視時，零一萬物率先切換敘事：不再講「中國OpenAI」，而是轉向企業AI轉型、決策AI和產業AI落地，試圖成為一家從中國走向全球的產業AI平台公司。

01 IPO提上日程，2027年劍指港交所

此次彭博報道中最受關注的信息，是零一萬物的上市時間表。

據悉，公司正在推進上市前孖展，目標是在首次對外披露年度業績前後完成。零一萬物財年於每年12月結束，為境外上市鋪路，公司正在拆除離岸控股架構，即「拆紅籌」。

李開復在接受彭博電視專訪時表示：「我們瞄準的是2027年，財年結束之後。」當被追問IPO是否會在2027年發生時，他回答：「我希望如此。要達到IPO申報條件，還有不少工作要做。但我認為，我們的財務數字現在已經就緒，剩下的是走完流程。」

仔細拆解李開復的這句回答，重點不在「希望如此」，而在「財務數字已經就緒」。

對大模型公司而言，IPO真正難的不是講技術願景，而是回答商業化問題。港股投資人會更直接地追問收入質量、客戶復購、成本控制與盈利路徑。

零一萬物此時把IPO提上日程，本質上是在釋放一個信號：公司已經從前沿模型研發驅動，轉向由訂單和收入驅動。這個節點選擇上市，也說明了管理層對財務數據的信心足夠充分。

從行業競爭的角度看，誰先完成上市、誰先向市場證明盈利路徑的可行性，誰就有可能在下一階段的資源爭奪中佔據主動。對資本市場而言，AI公司的價值判斷正在發生一次系統性的校正——不是誰的參數更大、排行榜更高，誰就更有價值；而是誰能更快證明AI可以變成企業客戶持續付費的產品和服務，誰才更有定價權。

零一萬物正在用業務數據回應這個趨勢。

02 訂單漲三四倍，一半生意在海外

時間表之外，更重要的是成績單。李開復披露，零一萬物簽約訂單額較去年增長三到四倍，並預期「未來幾年公司仍將實現三位數百分比的高增長」。目前公司約240人，按AI行業標準極度精幹，卻已實現快速訂單增長和全球化交付佈局。

更早公開信息顯示，零一萬物2025年實現5億元訂單、2.5億元審計收入；2026年前五個月訂單額已突破15億元。疊加「訂單增長三到四倍」的表述，零一萬物的商業化進度在中國大模型創業公司中已經跑出身位。

更關鍵的是海外收入結構。據彭博社報道，零一萬物大約一半業務來自中國以外，覆蓋中亞、中東、東南亞、南半球等市場。李開復也提到，當前瓶頸不是需求，而是能否快速找到懂英語、阿拉伯語及其他語言、能飛到客戶現場做AI落地的人才。

這意味着，零一萬物並非單純依賴中國市場，而是正在將其「一號位工程」推向海外。

所謂「一號位工程」，是指企業 AI 轉型升級必須由「一號位」牽引，從戰略設計、業務場景到解決方案落地，零一萬物與企業用戶深度共建，並以可衡量的業務結果交付價值。「一號位 AI」正是這一方法論的產品化落地。

2026年7月，零一萬物正式發布面向企業經營、增長與投資決策的「一號位AI」產品矩陣，以萬策企業AI決策中樞為核心，推出「老闆AI」「銷冠AI」「投資官AI」等在內的多款AI產品，將大模型應用帶入到企業最為關注的核心決策場景。

其中，老闆AI作為旗艦產品，其不是單純的辦公助手，而是給CEO和業務一號位提供一個貫穿企業數據、流程和關鍵指標的決策視角，幫助管理者識別風險、發現機會，做出影響財務報表的決策。李開復透露，自己每天也在使用Boss AI。此前零一萬物產品負責人姚璨也曾透露，公司自己用上這套產品後，訂單額增長約5倍，商機轉化率提升約2倍。

這構成了產品最硬的證言：零一萬物先把自己當成試驗場，用AI改造自身經營，再將這套能力向外複製。

在全球化層面，零一萬物的優勢不僅是模型能力，更是中國產研團隊長期形成的快速迭代、複雜場景落地和高性價比交付能力。對很多非美國市場客戶而言，他們需要的不是昂貴、重諮詢、長周期的美國式企業軟件系統，而是一套能快速進入業務現場、理解行業流程、改善經營指標的AI轉型方案。

這也是零一萬物在共建「一帶一路」國家，尤其是中東、中亞、東南亞等市場存在機會的原因。相比單純輸出模型API，零一萬物以「一號位工程」為核心戰略，提供的是面向企業最高決策者與核心業務場景的決策AI能力：通過一號位AI、萬策平台，以及前沿部署工程師（FDE）深入客戶現場，將AI嵌入企業經營決策、產業升級和組織執行流程。這樣的打法更適合進入這些對產業升級有真實需求的市場。

換句話說，零一萬物的出海不是「賣一個模型」，而是「帶着產業AI工程能力出海」， 與當地企業和生態夥伴共建面向真實產業需求的AI能力。

同時，李開復強調模型中立、屬地合規：零一萬物可以支持來自不同國家的模型，但前提是在產品售出國合法合規運行。

03 成績單背後的戰略清醒，主動轉型跳出基座模型軍備競賽

零一萬物今天的成績單，來自一次清醒的主動戰略轉型。

2023年，李開復創辦零一萬物時，對標前沿大模型。Yi系列開源模型發布後躋身全球頂尖開源模型之列，公司成立僅 6個月估值突破10億美元，成為「AI六小虎」之一。那是模型公司的黃金年代，每家公司都講着「中國OpenAI」的故事。

但轉折很快到來。DeepSeek等開源權重基座模型的出現，改寫了訓練前沿大模型的經濟賬。隨着開源模型能力提升，初創公司從零訓練萬億參數模型的成本優勢越來越難成立。對大多數創業公司而言，繼續捲入基座模型軍備競賽，意味着持續燒錢、持續孖展，卻難以形成可持續收入。

在此背景下，零一萬物選擇主動放棄自研前沿基座模型，把重心轉向應用層和企業AI轉型。2025年初，零一萬物將絕大部分大模型預訓練團隊和AI底層基礎設施團隊併入阿里雲，主動退出萬億參數超大基座模型研發。李開復在彭博社採訪中表示，行業內正在逐漸形成成熟的生態，公司對這個選擇感到欣慰，因為過去一年開支大幅下降，使公司能夠較快走向盈利。

這不是「掉隊」，而是一次前瞻式的戰略判斷。

隨着DeepSeek、通義千問、智譜GLM、Kimi等開源或開放模型能力的能力持續躍升，基座模型正在從稀缺資產蛻變成基礎設施。當這項技術不再構成壁壘，真正的護城河就轉移到了別處。誰能在這個基礎設施上構建出最貼近用戶場景的應用，誰就能掌握真正的定價權。

而企業客戶對AI的評判標準也從來不復雜，其真正關心的是：AI能不能接入數據、理解行業、改善銷售、庫存、風控、投資、財務和管理決策，最終影響利潤表。

零一萬物轉向「一號位AI」的底層邏輯，正是基於對這個判斷的篤定——與其在正在退化為基礎設施的賽道上內卷，不如搶先一步，去構築真正意義上的壁壘。它不再押注「訓練一個最強模型」，而是押注「把模型能力變成企業可用、可付費、可持續優化的決策系統」。

它的護城河也不再是參數規模，而是產業理解、數據治理、行業知識庫、決策引擎、現場交付能力，以及沉澱到萬策平台裏的行業 Know-How。

04 不是Token工廠，而是把隱性流程編碼成系統

李開復在專訪中有句話很值得注意：「我們不是 Token工廠，你不會看到50倍那種增長。」

過去一段時間，大模型商業化想象多建立在API調用和 Token消耗之上。但 Token收入並不天然等於利潤，也不必然等於客戶價值。AI進入企業後，真正難點不是調用更聰明的模型，而是把企業內部依賴人、經驗和隱性流程運轉的複雜系統，重新編碼成可執行、可衡量的AI系統。

硅谷著名風投機構A16z近期刊發Hebbia CEO George Sivulka的文章，提出一個反直覺判斷：有史以來第一次，人比軟件便宜了。原因在於，企業大量token開支並未真正轉化為可衡量的業務結果，大量AI調用停留在低價值任務和淺層自動化上。

Sivulka進一步指出，下一個萬億美元機會，不屬於單純提供模型或工具的公司，而屬於那些能幫助企業把隱性流程編碼成系統的「AI轉型公司」。Palantir就是典型例子：它賣的從來不只是軟件，而是深入企業、喫透業務、重構流程的轉型能力。

(來源：Twitter)

這恰好解釋了零一萬物的選擇。零一萬物不是把大模型包裝成聊天窗口，也不是單純賣API調用，而是圍繞企業一號位的核心經營目標，將數據、流程、指標、知識和AI智能體組織成一套決策系統。老闆AI、銷冠AI、投資官AI背後，本質上都是對企業關鍵崗位和關鍵場景的系統化重構。

這類生意交付重、門檻高、客戶決策鏈長，但一旦進入核心系統，粘性更強，復購和擴展空間更大。這也解釋了為什麼零一萬物只有約240人，卻要在全球招募懂語言、懂行業、能飛到客戶現場的人才。企業AI轉型必須進入現場，理解流程，梳理數據，重構決策機制。

它的護城河不是單點技術，而是「平台+服務」的複合能力：前端深入客戶場景，後端通過萬策平台沉澱行業模型、決策邏輯和可複用模塊。項目越多，行業know-how越厚；下一次交付越快，邊際成本越低。

05 對標Palantir，但不只是「中國版Palantir」

關於競爭格局，李開復在專訪中做了這樣的判斷——他把全球企業級AI轉型市場形容為一場只有兩匹馬的比賽。一匹是Palantir，另一匹是零一萬物。而更有意思的是後半句：另一匹馬，選擇不到我們的賽道上來跑。

這個判斷的底氣，來自對Palantir的深度理解。Palantir是美股表現最強勢的企業軟件公司之一，市值一度超過3000億美元。2025年營收44.8億美元，按年增長56%；2026年一季度，美國業務收入按年增長104%。這家公司已經用 20 年證明：企業和政府願意為深度數據整合、智能決策和組織轉型支付高昂費用。

在港股市場，零一萬物如果以「產業AI平台公司」身份上市，其估值邏輯將明顯區別於傳統基座模型公司。它講的不是參數、算力和排行榜，而是訂單增長、海外收入、客戶交付、盈利時間表，以及一個已被美股驗證的企業AI轉型生態位。

但零一萬物並不只是「中國版Palantir」。 Palantir的護城河建立在深度定製化服務和政府級安全合規能力上，每一單交付都是一次獨立的「重工程」。而零一萬物的野心不止於此。它像Palantir一樣切入企業核心決策場景，但其目標並非停留在「重交付」本身。

零一萬物要做的不只是一家擅長做重交付的諮詢型公司，而是一家把企業決策know-how產品化、系統化、規模化的AI決策系統公司。當足夠多的行業決策邏輯被抽象、標準化並沉澱到萬策平台後，零一萬物就能夠以遠低於Palantir的邊際成本，在更廣泛的行業和地區實現規模化定製。這套邏輯一旦跑通，零一萬物在效率、可複製性和全球擴張潛力上，將擁有明顯的後發優勢。

當智譜和MiniMax選擇對標OpenAI和Anthropic時，零一萬物選擇了一條估值邏輯更清晰、對標對象更具體的路徑——Palantir在美股已經用20年時間證明了企業AI轉型這門生意的價值。別人講模型，零一萬物講的是已經被美股充分定價、充分理解的商業模板。

但比模板更重要的是，零一萬物正在用萬策平台的沉澱邏輯，回答一個Palantir至今仍在探索的問題：企業AI服務這門生意，能不能既做深度的定製交付，又實現規模化擴張。

在產品層面，Palantir的平台以數據整合和知識圖譜見長，而零一萬物的「一號位AI」更聚焦於決策場景。這不是泛化的數據中台，而是針對企業一號位核心痛點的決策工具。在交付層面，Palantir的團隊以美國為圓心輻射，零一萬物的團隊則分佈在中國、東南亞、中東、中亞等地區，能夠提供更貼近當地市場的服務。在成本結構上，零一萬物站在開源模型的肩膀上，無須承擔從零訓練基座模型的鉅額開支，這使得它的產品定價和交付成本更具競爭力。

從長遠來看，零一萬物有機會在「決策AI」這個細分賽道上定義自己的標準，而非僅僅做Palantir的中國翻版。當萬策平台沉澱了足夠多的行業決策邏輯後，零一萬物將能夠以平台化的方式服務更多客戶，而不必為每一個新客戶從頭開始構建系統。這種「平台+服務」的雙輪驅動模式，正是企業服務領域最具擴張性的商業模型，也沉澱了零一萬物企業AI平台的技術飛輪。

06 寫在最後

零一萬物的故事，是中國AI行業從技術競賽走向商業驗證的一個縮影。

2023年，它帶着AGI理想入場，站在基座模型競賽中心；2025年，它主動退出基模燒錢競賽，轉向企業AI應用和產業落地；到2026年，它拿出訂單增長、海外業務、盈利時間表和IPO計劃，試圖證明：AI公司不一定只能靠燒錢追逐前沿模型，也可以通過產業AI找到商業閉環。

這條路並不輕鬆。200多人的團隊能否支撐全球擴張？萬策平台的行業沉澱速度能否跟上訂單增長？企業客戶為AI決策系統持續付費的意願能否被驗證？這些都是零一萬物衝刺IPO前必須回答的問題。

但至少從目前披露的信息看，零一萬物已經完成敘事切換：從「中國OpenAI」轉向「從中國走向世界的產業AI平台公司」；從基座模型競爭者，轉向企業AI轉型服務商；從燒錢訓練模型，轉向用訂單、收入和盈利路徑證明價值。

李開復用了三年，走完了一條大多數AI公司不敢走、也未必走得下來的路。當基座模型逐漸變成基礎設施，真正稀缺的能力將不再是「誰訓練了模型」，而是「誰能把AI帶進企業，讓它真正改變經營結果」。

這正是零一萬物正在押注的未來。（全文完）