企业AI市场，正在迎来一轮商业化洗牌期。
大模型进入企业，编写代码、处理文档、生成报告等工作正在被AI大量接管。尽管技术进步带来的效率提升已经相当明显，但在企业财报中，这些变化还没有普遍转化为收入和利润的增长，创始人拥抱AI的热情变成了迷茫。
焦虑之下，这条赛道之上新的竞争机会悄然出现。相比单个岗位的效率提升，企业更加关注AI能否深入销售、供应链、生产运营等核心业务环节，参与经营分析与决策，真正改善经营结果。
作为曾经的大模型“六小虎”之一，零一万物选择在这一方向上重新下注。
2025年初，李开复提前主动退出超大参数基础模型的持续预训练竞赛，将研发资源转向决策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，零一万物需要面对的竞争对手已经发生变化。云厂商、传统企业软件公司和AI原生创业公司，都在争夺企业客户的技术预算。
在这个市场中，模型性能只是竞争的一部分，企业愿意为哪些AI能力付费，以及零一万物能否依靠自身产研能力建立长期优势，将决定这家AI独角兽的未来商业价值。
01. AI花钱越来越多，企业赚钱还没跟上
近期，全球AI巨头的融资与估值变化，正在反映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也面临估值审视。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。
随着头部AI公司的估值达到万亿美元级别，收入增长能否覆盖持续高企的算力投入，开始影响投资人的判断。
好在AI公司的收入增长点已经比以前更为清晰。Anthropic近期披露的财务数据提供了另一个观察窗口，根据11月2日提交的S-1/A招股书，公司2026年前三季度营收达到332.42亿美元，同比增长约1206%，营业亏损约13亿美元。企业客户成为营收主力。过去12个月为其贡献至少10万美元收入的客户超过1.19万家。另有数据显示，这批客户贡献了上半年超过七成的营收。
企业客户正在成为基础模型公司的重要收入来源，Claude Code已经能够参与代码编写、调试和测试，企业API也被广泛用于软件开发及业务流程。
但AI服务商收入快速增长，并不代表客户已经获得了同等程度的财务回报。
高盛全球投资研究2026年9月的报告估算，美国大型云厂商当年资本开支约8000亿美元，市场预期2027年将达到约1.1万亿美元。按照其模型，云厂商需要每年约3000亿美元的AI相关收入，才能覆盖相应投资。
如此庞大的投入，最终需要下游应用需求支撑，而企业AI的实际经营效果仍存在明显分化。
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。
这些数据揭示了企业AI市场的一个矛盾：员工使用AI完成任务越来越容易，但一家企业的经营结果涉及多个部门、业务系统和管理流程，局部效率提升很难自动传导至整体利润。
例如，一家制造企业希望降低库存，仅靠AI分析仓库数据远远不够。销售预测、生产排期、采购计划和资金周转相互影响，任何一项调整都可能改变其他部门的工作安排。
因此，企业AI正在向更复杂的经营场景延伸。
这一市场已经聚集了不同类型的竞争者。云厂商依托算力基础设施、模型服务和平台生态，传统软件公司掌握深耕企业业务系统与客户资源，AI原生公司则试图凭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？
零一万物将决策AI作为新的业务方向，试图让AI进入企业的经营管理流程。相比模型能回答多少问题，管理者更关心它能否理解业务状况，并协助解决实际经营问题。
02. 李开复的新赌注：AI能否进入企业决策层？
2023年零一万物成立时，国内大模型行业正处于技术和融资竞赛的高峰期。Yi系列开源模型帮助公司建立了国际第一梯队的模型技术影响力，但随着DeepSeek、阿里千问等开源模型持续迭代，基础模型市场的竞争环境逐渐改变。
2026年7月，零一万物创始人兼CEO李开复博士在上海举行的世界人工智能大会上，分享AI前沿技术与产业发展趋势
2025年初，零一万物主动调整战略，将更多研发资源投入企业AI，竞争重点从基础模型的参数规模，转向让AI深入企业核心业务、通过决策AI推动产业转型并改善经营结果的能力。并形成了“一号位工程＋万策AI＋FDE”的业务体系。
这套体系背后，是一条逐渐清晰的产研路径：以“一号位工程”推动AI进入企业核心经营，以万策AI建立业务理解与决策能力，以FDE积累世界级客户的业务经验，再通过平台产品化探索规模化复制。 对零一万物而言，能否将这几个环节打通，将直接影响其长期竞争力。
其中，“一号位工程”由企业最高管理者牵引，将AI项目与收入增长、成本控制、利润改善等经营指标联系起来，再通过DRI（直接责任人）机制协调部门执行。
零一万物以“一号位工程”切入企业核心业务，贯通战略与执行，推动AI转型
这与企业内部的组织结构有关。销售、采购、生产和财务部门往往使用不同的业务系统，单靠IT部门采购一套AI工具，很难推动涉及多个部门的经营流程调整。
组织问题之外，AI还需要理解企业复杂的业务关系。
假设一家制造企业的库存突然增加，原因可能来自销售不及预期，也可能与生产计划调整或新订单备货有关。ERP系统记录库存和采购，CRM系统保存客户及销售数据，但这些数据本身无法完整解释经营变化。
万策AI是零一万物打算解决这一问题的抓手。
万策AI的核心技术之一是Ontology 2.0，包括企业地图和动态上下文两部分。
企业地图将订单、客户、库存、设备和负责人等信息连接起来，帮助AI理解数据背后的业务关系。动态上下文技术则能够持续追踪经营状态，让AI根据最新业务信息进行分析和判断。
Gartner估算，约80%的企业数据属于非结构化数据，包括邮件、会议记录、聊天信息和工单等。这些信息分散在不同部门，却可能包含重要的经营线索。
零一万物利用大模型的泛化能力支持自然语言业务建图，将传统耗时数月的初期建模工作缩短至数天，大幅降低企业业务建模的技术门槛与部署成本。
在此基础上，万策AI还引入受控执行系统和多模型路由。前者通过执行约束与结果验证，提高AI处理重要业务任务时的可靠性；后者根据任务复杂度调用不同模型，优化推理成本。
这些技术构成了零一万物当前产研能力的重要部分。公司主动退出大模型预训练竞争后，可以充分利用顶尖开源模型的技术进步，将研发力量集中在企业业务理解、决策系统和应用产品上。
海外市场已经出现相近的技术路线。
美国AI分析巨头Palantir长期利用Ontology连接企业数据、业务对象和执行流程，并通过AIP平台将大模型引入企业运营。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。
尽管Palantir的增长为企业AI市场提供了估值样本和商业化信心，但零一万物仍需通过自身产品和客户交付夯实长期竞争优势。
围绕万策AI，零一万物已经推出老板AI、投资官AI、销冠AI等一号位AI应用，覆盖经营管理、投资决策和销售增长。据公司内部数据，零一万物自身部署相关系统后，商机转化率提升约2倍。
目前，公司已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公司而言，进入大型企业的核心业务场景，是验证产品能力的重要一步。
服务这些客户，需要工程师深入现场，了解业务流程并完成系统部署。零一万物采用FDE（前沿部署工程师）模式，将客户现场的业务需求和实施经验反馈给产品研发团队。
当下，这种模式也受到全球科技公司的重视。微软2026年7月宣布投入25亿美元成立Frontier Company，计划组织6000名产业和工程专家深入客户现场，推动AI进入企业业务流程。
MIT NANDA的研究发现，在其访谈样本中，采用外部深度合作伙伴方案的AI项目，进入部署阶段的比例约为企业内部自行开发方案的2倍。
不过，FDE模式也带来了企业AI行业普遍面临的成本问题。大型客户需要大量现场工程支持，如果每个项目都要重新开发，客户数量增长也会推高人员投入。
零一万物的应对思路，是将FDE的现场交付能力与万策AI的平台化研发结合起来。前沿部署工程师深入业务现场，与客户共创，将专家经验、共性技术与实践成果蒸馏为平台产品能力，逐步形成标准化的产品模块和交付体系。这意味着，零一万物有机会在满足企业个性化需求的同时，减少重复开发，降低边际交付成本，突破项目规模与工程师人数同步增长的限制。
这也是零一万物提出“跨越AI转型鸿沟，验证产业AI价值”作为核心定位的重要背景。企业需要克服数据、流程和组织障碍，AI科技公司则需要依靠一套“AI转型操作系统”，让AI进入核心经营管理，同时做到“规模化定制”。
对于零一万物而言，未来在订单规模之外，平台产品在不同客户之间的复用程度，也将影响其商业化质量。
03. 杭州的制造业生态，能给产业AI多大空间？
杭州国资投资零一万物，也为观察地方AI产业布局提供了一个新案例。
杭州已经形成较为活跃的基础模型和云计算生态，阿里云、DeepSeek等企业的发展，使其成为中国AI技术创新的重镇。与此同时，当地拥有深厚的制造业基础，企业的生产经营环节为AI应用提供了丰富的场景和潜在市场需求。
此前，零一万物已在不同层级拓展AI业务。海外方面，公司与哈萨克斯坦合作推进主权AI建设，参与哈萨克语大模型AlemLLM及AI教育项目，其中AI教育试点已在10所乡村学校启动，计划于2027年扩大至500所。在国内，公司通过与地方共建产业AI基地…承接大型企业项目拓展市场。
2026年9月1日，哈萨克斯坦提列克特斯中学，零一万物大模型驱动的“AI双师课堂”正式落地。依托大模型在教学评测等多维度的深度赋能，全流程助力当地教学智能化，推动教育普惠
此次总部落地临平，进一步拉近了零一万物与杭州制造业客户的距离。
据杭州网10月31日报道，临平规上工业总产值超过1800亿元，拥有30家上市企业和6家国家级制造业单项冠军。老板电器、春风动力等企业集聚于此，覆盖家电、装备制造等多个领域，在全球市场占有一席之地。
此次合作中还有一个值得关注的细节。据当地媒体报道，杭州方面准备了约50家本地制造企业的场景对接名单，并通过“场景创新券”等方式鼓励企业开放业务场景。
对企业AI公司而言，接触客户往往只是项目的起点。制造企业需要考虑现有系统的兼容性、业务改造成本以及实际经营收益，技术方案能否适应业务需求，并与内部组织变革相结合，将决定AI能否深入核心业务，最终改善经营结果。
杭州的制造业集群为零一万物提供了较为集中的潜在客户资源。零一万物将可以密集接触家电、装备制造等领域不同企业，了解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等方面的实际需求。
这种产业集聚效应，也可能影响零一万物未来的产品研发方向。通过持续接触同类客户，团队能识别行业内具有共性的业务问题，沉淀成为平台解决方案，再针对不同企业的管理特点进行调整。
李开复此前谈及杭州时表示：“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。”
从地方产业发展的角度看，杭州希望进一步扩大AI技术在实体经济中的应用；零一万物则获得了资金支持和进入制造业市场的机会。
按照此前媒体报道，零一万物2026年订单额目标为15亿元，并计划于2027年冲刺IPO。随着业务规模扩大，订单转化为收入的能力、客户持续采购情况和实际经营表现，将成为资本市场关注的指标。
放眼整个AI行业，模型能力仍在快速迭代，但企业客户最终会按照自身的经营结果评估技术投入。
这也让李开复这次押注的产业AI转型赛道具有了更广泛的行业意义。当基础模型逐渐成为企业可以灵活选择的技术资源，AI公司的竞争将进一步延伸到业务理解、产品能力和经营价值。
来自地方国资的数亿元投资，为零一万物打开了新的市场空间。而这场产业AI转型能走多远，最终需要从其客户的财报中，才能找到准确答案。