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在一个平凡而又多变的夏日午后,天空突然变得阴沉起来,乌云密布,预示着一场突如其来的小雨即将降临。我,一个对天气变化总是有些措手不及的人,便开始了与小雨伞的奇妙邂逅。 那天,我出门前特意带了一把小雨伞,心想即便只是小范围的降雨,也能让我免受雨水的侵扰。然而,命运似乎在和我开玩笑,当我刚走出家门,天空便飘起了细雨,我赶紧打开伞,小心翼翼地走在路上。 然而,这仅仅是个开始。当我走到附近的商场时,雨势突然加大,我不得不再次打开伞。商场里人来人往,我注意到许多人也和我一样,手持雨伞,匆匆赶路。这时,我发现我的雨伞似乎有些吃力,伞面已经有些变形,无法很好地遮挡雨水。 于是,我决定买一把新的雨伞。在商场里,我挑选了一把看起来结实耐用的雨伞,心想这下应该可以应对这场突如其来的大雨了。然而,当我走出商场,雨势却愈发猛烈,我不得不再次打开新买的雨伞。然而,这把雨伞似乎也有些力不从心,伞面在狂风中摇曳,雨水还是不断地打在我的身上。 无奈之下,我只好再次寻找可以避雨的地方。在公交车站,我看到一位老奶奶拿着一把大伞,她似乎很享受这场雨,脸上洋溢着幸福的笑容。我忍不住上前询问:“奶奶,您这把伞怎么这么结实?”老奶奶笑着回答:“这把伞是我年轻时买的,已经用了好几十年了,还是很好用。” 受到老奶奶的启发,我决定再买一把老奶奶那样的雨伞。于是,我来到一家专门卖老式雨伞的店铺,挑选了一把看起来很有历史的雨伞。当我再次走出店铺,雨势已经减弱,我打开新买的雨伞,发现它果然比之前的雨伞更加结实耐用。 然而,当我走到公园时,雨势又突然加大,我不得不再次打开雨伞。这时,我发现我的雨伞已经不够用了,雨水还是不断地打在我的身上。于是,我决定再买一把雨伞。在公园附近的小店,我买了一顶雨衣,心想这下应该可以应对这场大雨了。 当我穿上雨衣,再次走在雨中时,我发现雨衣虽然可以遮挡雨水,但却无法让我感受到雨水的清凉。这时,我突然想起了老奶奶的话:“这把伞是我年轻时买的,已经用了好几十年了,还是很好用。”于是,我决定再买一把老奶奶那样的雨伞。 就这样,在一天之内,我用了好几个小雨伞。虽然过程有些曲折,但我却在这场雨中找到了属于自己的快乐。我想,这也许就是生活的真谛吧——在变幻莫测的环境中,我们总能找到属于自己的那份美好。
今年春节,现象级大模型 DeepSeekR1 横空出世,给国产 "AI 六小龙 " 上了重要一课。这六家国内明星级的 AI 创业公司——智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物——曾被寄希望成为中国的 OpenAI,却在 2025 年经历了一系列创投圈常见的起落沉浮:产品停运、核心团队特别是技术派人才流失、融资几乎中断等等。从起高楼的风光无限到十字路口的进退两难,这六家国产大模型独角兽在各自的发展轨迹中,面临过相似的困境,也犯过普遍性的错误。文 /Nico 混沌商业研究团队产品同质化严重,商业化路径不清晰如果要总结 AI 六小龙的产品轨迹,关键词可能是 " 产品焦虑 " 和 " 昙花一现 "。据统计,六小龙在过去两年推出了数十款 AI 应用,不少在短短几个月内悄然退场。这些应用有的是出于跟风内卷,在没有进行充分用户调研的前提下就仓促上线。其中,虚拟陪伴、聊天 + 搜索、效率工具等领域的产品死亡率最高。阶跃星辰旗下的 AI 社交工具 " 冒泡鸭 ",上线时曾被寄予厚望,然而,由于 DAU 打不过头部的星野,不到一年便以并入公司旗下另一款对话产品 " 跃问 " 告终。有虚拟陪伴应用的玩家表示,这类产品上线迅速、下线更迅速,不要对它们的角色投入过多感情。C 端产品普遍同质化严重、缺乏长期的生命力。大同小异的聊天机器人、写作助手和搜索工具不仅浪费了宝贵的研发资源,也让用户产生了审美疲劳。而 B 端市场则被大厂占据,六小龙的商业化变现之路艰难。以放弃 AGI 转向医疗 AI 垂直场景的公司百川智能为例,虽然战略调整本身是冲着商业化去的,但华为、阿里健康、腾讯医疗等巨头拥有强大的生态系统和资源,百川作为新入局的玩家在资源和渠道上都不占优势。战略摇摆的代价李开复创办的零一万物,旗下的出海办公效率工具 PopAI 一度表现十分亮眼:上线九个月产品 ROI 接近 1,一年内做到了千万用户,高峰期年度经常性收入近千万美元,完全可以为公司造血。然而,零一万物却在 Kimi 在国内出圈爆红后紧急转向,跟风仓促上线了 PopAi 的国内版——相当同质化的 AI 工作平台 " 万知 "。结果是,PopAi 的人力和资源被万知抽走,但万知的表现却远不及预期,在 Kimi 已经占据国内用户心智的情况下,用户增长乏力,上线仅三个月便草草下线。万知的失利,伴随着零一万物的核心成员 " 阿姨 " 谷雪梅、PopAi 的产品负责人曹大鹏离职。从 2023 年底到 2025 年中,零一万物的核心技术骨干流失频繁,造成公司军心不稳、元气大伤。技术壁垒不足,领先优势被迅速抹平2023 年,AI 六小龙依靠先发红利在市场占得先机。但当 DeepSeek 用不到 600 万美元的极低成本训练出可以媲美 OpenAI-o1 能力的大模型,不仅改变了行业的游戏规则,也给开发闭源模型的公司带来极大的压力。同时,大厂的入局也加速了技术壁垒的瓦解。众所周知,大模型是一个烧钱的领域,而阿里的通义千问和字节的豆包等产品,不仅在技术能力上不落下风,在资源和生态建设方面更是远超创业公司可以投入的水平。六小龙踩过的坑,能为后来者提供宝贵的经验。1. 清晰的战略导向,"AI 一天,人间一年 ",但保持战略定力远重要于追逐热点。在开源和闭源之间反复横跳、在 B 端和 C 端之间摇摆不定,在战略层面时而想要 all in,时而想全面开花,不仅会浪费时间和资源,还会造成团队的分裂。2. 用户体验胜过参数,对于用户来说,最重要的不是模型的排名和跑分,而是产品是否能解决实际问题。3. 技术与商业的平衡,AI 六小龙的某些团队由技术派主导,埋头开发忽视用户调研和触达;某些砸钱买量,但产品功能和用户体验未能跟上。未来的 AI 创业者需要在技术指标与产品落地、实现商业化之间找到平衡。结 语不过,即使 AI 六小龙遭遇了严重的考验,根据 Artificial Analysis 的最新排名,在阿里的 Qwen3 235B 2507、DeepSeak V3.1 稳居全球大模型智力指数第一梯队之外,三小龙近几个月上线的 GLM-4.5、MiniMax M1-80k 和 Kimi K2 依旧稳稳占据第二梯队的三个位置。是继续留在 AGI 的牌桌上,还是转向应用和其他垂直赛道?国产大模型赛道可能无法同时容纳六家独角兽同时做大做强,但 " 百模大战 " 硝烟散尽后,经历过失败和反思再出发的幸存者,或许能在新的赛道走得更远。