王小川和李开复，领着六小虎“AI的迫降”

AI创业者们该落地了

如果你在两年前问中国的科技投资者，六家AI大模型创业公司中，哪一家最有“王者相”，答案很可能会集中在两家身上：李开复的零一万物，王小川的百川智能。

一个自带硅谷光环与顶级资本号召力，一个手握搜索时代的实战经验与技术信仰。外界惯于把零一万物称作“最像中国OpenAI的那一家”，而王小川在搜狗时期就证明了自己能把技术转化为产品的韧性。

在2023年那场轰轰烈烈的百模大战中，这两位是中国AI叙事里的旗帜性人物。然而到2026年，旗帜的方向变了。

5月26日，王小川在接受采访时展现出一种低落情绪：公司快成立两年的时候，他突然不知道自己在干嘛、在创造什么价值。这种迷茫，最终催生了百川智能的战略收缩与聚焦，5月宣布将核心资源全面投入医疗这一垂直战场。

两天后，零一万物三周年内部信流出。李开复在信里谈的不再是AGI和Scaling Law，而是应用、Agent、商业化、以及如何真金白银地生存。甚至宣布2026年成为中国第一家盈利的AI 2.0公司，2027年IPO。

MiniMax、Kimi、DeepSeek陆续爆出融资消息，整个中国大模型正集体从云端的技术叙事“迫降”。而那些曾经站在最前沿的理想主义者，正在以最坦诚的方式，告诉所有人：AI创业的第一阶段，结束了。

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“金钱豹”和“家庭医生”退场

2025年1月，零一万物宣布将大部分预训练与AI Infra团队并入阿里云，放弃继续追逐超大模型。

在当时的大模型行业中，这个决定几乎等同于“缴枪”。行业内的主流叙事仍然是继续烧GPU、继续卷参数、继续信仰“更大就是更强”，零一万物的工位一度空了三分之一。

一年之后，这个决策被证明是远见。随着DeepSeek-R1推理模型推出、“基模小虎”集体承压，率先完成战略收缩的零一万物反而获得了更大的回旋空间。

2025年全年，零一万物实现5亿元订单及2.5亿元收入；截至2026年5月，订单总额已突破15亿元，正向20亿元目标冲刺。更关键的是，这15亿元订单中有近一半是可重复验证的年度经常性收入（ARR），而年运营成本仅2亿多元——由于放弃了耗资巨大的预训练，公司的人力开支成为主要成本，算力投入极低。

换句话说，这家公司已经从一个需要源源不断资本输血的基建项目，变成了一个具备自我造血能力的商业实体。

李开复本人也随之完成了角色转换。他开始频繁亲自见客户、谈订单，甚至研究企业财报，测算AI究竟能提升哪一个收入指标。

2025年，他跑去哈萨克斯坦和中东、非洲等国家，上门敲企业一号位的门。他在内部信里甚至递出了一个新标签：别叫我们六小虎，该叫金钱豹。这个标签的含义开始变清晰：不参与谁的排位竞赛，只追求真正的商业盈利。

如果说零一万物的转型是一条从技术导向到服务导向的平移路径，那么百川智能的变化则更像一次彻底的重构。

王小川在采访中坦承，2024年公司快成立两周年的时候，他陷入了前所未有的迷茫“继续卷通用模型，走主流道路，那是一种选择，即使上市了很风光，但焦虑也不会减少半分”。倒不是公司缺钱，百川账上至今仍有30亿元现金储备，而是他觉得自己在做的事情没有真正创造价值。

答案最终落在了医疗垂直领域。2026年5月26日，百川智能在清华大学发布了新一代医疗大模型Baichuan-M4和AI家庭医生产品“百小医”。

M4在HealthBench、HealthBench Hard、HealthBench Professional三大医疗榜单中同时位列世界第一，超越了GPT-5.5、Opus 4.7、DeepSeek-V4-Pro等通用顶尖模型。

更重要的是，依托原创的事实性感知强化学习算法，M4将医疗问诊场景中的事实性幻觉率压至3.3%，创下全球新低。

这个数字在医疗场景中的分量，普通人可能很难完全理解。王小川在论坛上给出了一组对比数据，通用模型在医疗问答中约50%被评估为“有问题”，鉴别诊断错误率普遍超过80%，在真实患者自助使用时准确率从94.9%骤降至34.5%。

因此，他对医疗场景中大模型的刚性要求判断得非常清晰：低幻觉、强循证、会提问，而通用大模型“一条都不达标”。

在产品层面，百小医的定位也相当务实。它不是一款试图取代医生的激进产品，而是作为一个“AI家庭医生”融入用户的微信生态，通过企业微信为家庭成员建立独立的健康档案，捕捉健康信号，提供主动干预。

目前，百川已经与北京儿童医院、中国医学科学院肿瘤医院、上海瑞金医院等三家顶尖医院开展了临床联合研究，AI儿科医生会诊符合率达到了95%。

李开复和王小川都在看清之后，主动选择了一条更窄但更确定的路。

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三条岔路口，六种生存策略

2026年初，智谱与MiniMax先后登陆资本市场，两家公司市值均突破千亿元。

这标志着“六小虎”的第一次分化已经完成，智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰这四家，以“坚守派”的姿态继续留在通用大模型的牌桌上；而零一万物和百川智能，则选择了转身。但“坚守”与“转身”之间，还有着更细的纹理。

智谱走的是一条高校系+全生态的路。2025年4月，它成为“六小虎”中首家签署上市辅导协议的公司，次年年初以“大模型第一股”的身份在港交所挂牌。

但上市不等于盈利，虽然2025年营收同比增长132%至7.24 亿元，但经调整净亏损约31.82亿元，且据券商预测，亏损大概率还会延续至少两年。

智谱的策略是依托清华技术底座的GLM架构，用MaaS平台做API生意，把模型铺进政务、金融等政企大客户的本地化部署环境。它的收入结构里，本地化部署占了七成以上。

这种打法高度依赖关系型销售和政企订单，好处是护城河够深，坏处是增长天花板清晰可见。

MiniMax走的是另一条路出海+C端。依托海外市场的视频生成和AI社交产品，MiniMax在海外积累了大量用户。

彭博社2025年7月报道其拟赴港IPO时，估值已超过40亿美元。MiniMax在2026年初上市，市值破千亿。

它的优势在于产品和流量，但挑战在于模型的持续迭代能力，推理模型M1被认为是对标DeepSeek-R1交出的答卷，但要想在基础模型上与巨头持续抗衡，烧钱的速度不会降下来。

月之暗面和阶跃星辰则相对低调。据晚点报道，月之暗面在2025年底完成5亿美元新一轮融资后，估值推至约43亿美元，计划于2026年下半年启动上市。

阶跃星辰的创始人姜大昕近期公开表态，不想放弃主流增长的前进趋势，坚持做基础模型的研发。但在没有明确上市时间表和商业化突破的情况下，市场对它们的耐心正在被消耗。

这四家的共同点是，仍然相信基座模型的能力的重要，仍然在巨头之间的夹缝中寻找自己的生态位。

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不被任何人预见的“迫降”

把目光从中国拉回到2026年5月的美国。就在李开复和王小川发出内部信和接受采访的几乎同一周，Anthropic宣布完成650亿美元的H轮融资，投后估值达到9650亿美元，一举超越OpenAI，成为全球估值最高的AI创企。

而就在不久前，美国四大科技巨头，微软、谷歌、亚马逊、Meta披露了2026年的资本开支计划：合计超过7250亿美元，一年前这个数字是4100亿美元。它是日本一年财政支出的近九成，是德国财政预算的约四成。

这不是任何一家创业公司能够弥补的差距，也不是任何个体的努力能够对冲的结构性落差。当微软一家公司2026年在AI上的资本开支就达到1900亿美元时，中国所有AI创业公司的融资规模加在一起，可能还填不满这个数字的零头。

在这样的背景下，中国AI创业公司的选择空间被压缩到了一个极为狭窄的范围，继续在通用模型赛道上与美国巨头正面竞争，或是退到商业落地的深水区，用客户的真金白银来检验自己的价值。

前者意味着持续的巨额资本消耗和长期的不确定性；后者意味着放弃“对标OpenAI”的宏大叙事，接受一个更加务实但可能不那么“性感”的角色定位。

李开复和王小川选择了后者。而且是在账上还有钱、团队还能打、市场尚未完全冷却的时候做出的选择。

这是否意味着中国大模型创业的全面溃败？答案显然是否定的。智谱和MiniMax的上市证明了资本市场对中国AI资产的认可，月之暗面和阶跃星辰的融资狂欢说明头部项目仍能持续获得天量资本支持。

但即便那些成功上市的公司，也面临着同样的根本性问题：当美国在算力、资本、人才三个维度上全面加码时，中国的AI公司还能在核心通用模型领域保持多大的竞争力？

股价终究要回到基本面，而基本面对于任何一个在大模型上投入重金的公司来说，都指向商业化能力。

这不是一家公司的命运转折，而是一个时代的句号。中国AI 2.0创业的上半场，是关于理想、参数和刷榜的故事。

三年前，“百模大战”席卷全国，VC疯狂下注，六小虎横空出世，所有人都在向中国版OpenAI靠齐。那是一个弥漫着解题兴奋感的阶段，技术指标是唯一的KPI，Scaling Law是唯一的信仰。

但今天的现实已经给出了不同的答案：这不是移动互联网，这是一场重工业战争，不是每一个玩家都负担得起持续烧钱的成本。

2026年，下半场开始了，关于产品、订单、利润和生存。

至于这场迫降最终将引导它们落在哪里，还需要更长的时间才能看清。但至少有一件事已经变得明确：主动降落，远比被动坠落要体面得多。

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