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2026年将是企业多智能体上岗元年AI Agent从单点提效转向全局优化。
传统企业数智化转型需一把手驱动与AI公司共创完成系统升级。
AI终端将发展为软件硬件模型结合体为创业者提供蓝海机会。
建议AI创业者to B找蓝海、to C避开大厂、布局AI终端快速迭代。
历经2025年一整年的飞速发展AI Agent在B端的价值早已突破“降本增效”的浅层定位进入驱动企业业务增长的阶段。
零一万物创始人兼CEO李开复
总结零一万物2025年的核心打法就是聚焦少数“灯塔型”大客户做深度合作通过独具特色的“一把手工程”帮企业伙伴用好AI的能力协助其进行数智化转型升级做大核心业务、做强关键指标。
经过一年沉淀通过提炼行业技术专家的前沿研究与头部客户的创新实践2026年1月5日零一万物发布了中国企业智能体开年六大预判。
李开复表示公司的核心目标是将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI
0企业打破AI
0难以盈利的“魔咒”。
以下为文章核心要点
未来会有更多有意思的各行各业的应用出现每一个to C应用都可能会被重写一次。
传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动携手AI公司共创完成从技术到增长引擎的系统升级。
新时代的AI设备绝非单纯的硬件而是“软件硬件模型”的结合体。
对未来AI创业公司有几点建议一是to B领域一定要找到蓝海二是走to C路线要避开大厂三是布局AI终端要快速迭代。
AI-First硬件刚开始起步爆发性增长的几率或许是最高的。
以下为李开复自述有删减Agent在2025年迎来“推理Agent元年”目前其最大价值集中在to B场景原因在于Agent的推理成本仍较高且响应耗时较长相较而言在B端的价值更容易得到认可。
对B端用户而言这种“等待成本”是可接受的比如等待5分钟生成一份PPT或者10分钟输出一份战略规划用户在这期间可以处理其他工作且B端对Agent的付费意愿更强。
智能体的演进经历了三个阶段从由人设计流程的“工作流Agent”到具备任务规划能力的“推理Agent”再到如今的“Multi-Agent多智能体”。
2026年将是多智能体上岗元年。
零一万物认为多智能体带来的变化是突破性的。
真正的多智能体并非单智能体的叠加而是深度嵌入企业组织与业务里的“智能管理系统” AI从“单点提效”转向“全局优化”。
这不仅是技术的跃迁更是管理学和组织行为学的革新。
但在to C领域即使是当下典型的to C 通用型Agent Manus每月300美元的费用不仅中国用户难以接受对美国用户也属高价。
不过to C赛道并非没有机会其可能会朝着趣味化、全民化的方向发展。
这一点豆包就是很好的例子虽然它的底层模型不是全球最优的但它的用户体验很好兼具娱乐属性与普适性它比较适合中国市场的现阶段需求。
我觉得未来会有更多有意思的各行各业的应用出现每一个to C应用都可能会被重写一次。
未来AI Agent将给整个to C领域带来全面革新例如社交媒体不再只有人与人的互动还有AI参与每个人都可以制作自己喜爱的游戏进行娱乐电商也会实现真正的“千人千面”搜索也将升级为更精准的一个答案。
这将是移动互联网之后又一次深刻的科技革命和产业革命。
在现有to C应用的AI升级中大厂会占据主导地位。
因为如今国内没有任何一家大厂不掌握大模型技术它们能凭借既有流量和场景优势用AI持续放大商业价值与营收。
且在这一领域中国市场的发展速度可能会超过美国。
这也意味着to C领域的AI创业者需要更加谨慎。
面对强势的大厂创业者的核心机会在于找到那些大厂“看不到、看不起”的细分赛道先做出成熟产品、站稳脚跟再逐步滚动发展当年“今日头条”不就是这么发展起来的吗to B领域的方法论当前AI技术迭代速度极快几乎按月度计算都有新突破但传统企业在落地AI应用时面临部署难、应用难、定制难三大挑战普遍需要专业技术支持。
零一万物的核心路线是聚焦to B战略我们认为传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动携手AI公司共创完成从技术到增长引擎的系统升级。
从降本转向增效再到增长AI Agent对企业来说价值是显性的个人不一定愿意花大价钱买一个虚拟助手但如果一个“超级员工”真能帮公司解决实际问题企业会愿意付费。
目前零一万物已积累多个头部行业大客户合作模式为零一万物的算法工程师带队入驻企业部署万智大模型平台我或公司高管亲自参与为企业定战略、帮助他们做战略开发并通过访谈挖掘客户业务痛点梳理和重塑完整价值链进而找到快速提升的方法及长期目标而零一万物的FDE前线部署工程师带队入驻企业他们是一群既懂技术又懂业务且能够与高管和一线员工坐在一起工作的先锋队他们不仅把万智大模型平台带入企业也会深度参与到企业的全局变革之战中。
从经营表现看零一万物在2025年实现了数倍于2024年的营收增长并计划在2026年进一步扩大增长规模。
我们的目标清晰而坚定将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI
0企业打破AI
0难以盈利的魔咒。
目前我们正致力于构建一个健康的动态营收结构。
海外市场作为高价值业务的重要一极虽然项目数量相对较少但项目具有体量大、盈利性强的突出特点而国内市场是业务增长的基石当前的关键在于聚焦“一把手”工程深入企业客户决策层撬动更多规模化订单从而为整体增长提供坚实基础。
同时我们也开展地方政府的产业智能化落地合作通过to G、to B的模式赋能当地产业迈向智能化转型。
要获得企业用户的认可就需要重点帮助企业提升核心业务而不是边缘业务。
如果只是“打边鼓”就很容易陷入同质化竞争。
但如果我们能深耕特定行业形成独到的行业理解力为企业创造真实的价值情况就会完全不同。
尽管国内大部分企业目前尚未习惯高价买软件但只要解决方案能带来明确的业务增长甚至帮企业找到新的商业可能性我相信他们愿意为这种解决方案买单不过这需要时间。
众所周知国内几乎所有行业的竞争都更激烈这主要来源于中国技术能力的普及与强大。
因此当大家还在“卷红海”时我们要找到蓝海。
数字化是智能化的前提更是AI变革的基础。
从我们的角度选择合作企业时我们首先会选择已经完成数字化且愿意积极进行数智化升级的企业否则双方的成本都太高了。
若企业没有数字化基础就很难得到AI红利。
其次我们倾向切入能快速实现创收的行业如销售、金融等当然我们不是只追求“快钱”而是希望以此为吸引力让企业尝到甜头进而愿意推进更深度的合作。
AI
0时代的最优终端形态是什么当前全球范围内仅有少数企业愿意投入大量资源开发大模型中美两国也形成了截然不同的发展路径。
美国走的是闭源模型路线对外讲的故事是依靠海量算力训练顶尖模型再赋能通用型应用进而高价收费形成商业闭环。
这种模式在付费能力与意愿较强的美国市场完全成立。
而中国的主流大模型生态字节豆包除外以开源为主大家不用花费太多算力却能保持与美国同梯队水平即便有差距也仅在3~6个月内。
基于此我觉得美国的大模型将成为未来的iPhone闭源的iOS中国将成为未来的谷歌的开源安卓最终双方都会胜出。
美国模式可能赚取更高利润而中国开源模式将拥有丰富的生态、覆盖更庞大的用户群体。
此外我认为手机不是AI时代的最优终端形态中国to C领域还藏着一个巨大机会是一款全新的AI终端设备AI Device。
如今这一趋势已十分清晰。
一款优秀的AI设备一定可以语音交互语音本就是人类最愿意使用的交互方式。
但手机的语音体验还不是最完美的以现阶段完成度已经相当高的“豆包”举例在使用过程中用户仍需经历解锁屏幕、打开豆包、点击按钮再讲话这一连串操作下来已经过去六七秒了。
真正语音驱动型的AI硬件终端它应该永远开着不需要用户手动唤醒我刚命令完它就可以响应我的需求。
同时它还得拥有无限存储记忆能承载海量内容更重要的是形态要越来越小巧便携它可能是眼镜、手表、手环、戒指等形态。
在硬件领域中国拥有特别大的优势国内有卓越制造能力、完善供应链体系、强大成本优势以及极快的迭代速度。
比如一款AI眼镜在中国可能三四个月就能完成多次迭代最多五六个月即可落地在海外如Meta推出一款新款眼镜往往需要很长的周期。
值得注意的是新时代的AI设备绝非单纯的硬件而是“软件硬件模型”的结合体。
上一代移动终端的标杆是iPhone而新一代“AI-First”的终端设备最有可能是中国发明、制造、推广和主导的品牌这也将给到很多小创业公司机会。
总结来看我对未来AI创业公司有几点建议一是to B领域一定要找到蓝海二是走to C路线要避开大厂三是布局AI终端要快速迭代。
AI-First硬件刚开始起步爆发性增长的几率或许是最高的。
如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。
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你已经成为了一名“AI小子”。
那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。
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