4月13号，是百川智能成立两周年的日子，CEO王小川发布了一封全员信，其中一句话耐人寻味：

“减少多余动作，专注医学方向。”

两年前，百川高调出道，喊出了“打造中国版OpenAI”的口号，如今却选择聚焦医疗AI领域，战略收缩明显。而另一位“六小虎”——零一万物的创始人李开复，也早在今年1月透露：“零一万物全面转向‘小而美’。”

曾经的“AI六小虎”一个个志在AGI、基础模型霸主地位，如今却开始“猫化”，这也引发了不少人的调侃：

“六小虎已经有两只变小猫了。”

但调侃归调侃，在技术日新月异、巨头压力如山的今天，他们究竟还能不能活下去？靠什么活下去？我们可以从他们的转型与背后的行业趋势看出些端倪。

一、转型信号：从通用模型转向垂直落地

其实，从2024年中开始，六小虎的“退场”迹象就已显现。一位大模型专家王文广透露：

“DeepSeek V2.5和阿里的Qwen 70B发布时，已有部分国产模型厂商开始放弃自研预训练大模型，实在烧不起。”

DeepSeek的突围，让整个国产大模型市场压力倍增。尤其2025年1月，DeepSeek R1横空出世，性能直逼GPT-4，不仅开源还免费，几乎宣判了中小模型厂商“很难再练出武功”的现实。

因此，“不练内功就打不了擂台”，只能找新的出路。

面对竞争压力，AI六小虎陆续调整了方向：

百川智能：全面放弃预训练大模型，押注医疗AI；

零一万物：推出企业一站式大模型平台，转向To B场景化落地；

MiniMax：缩减To B团队，重点发力C端视频生成应用，拓展海外市场；

智谱AI：依托融资与政企合作支撑继续活跃于开源领域；

月之暗面：主打产品Kimi因“元宝”崛起而陷入定位尴尬；

阶跃星辰：虽在开源社区仍有动作，但难与DeepSeek抗衡。

其中，百川和零一万物的转型尤为明显，率先从“虎”退守为“猫”，试图以“小而专”的打法破局。

二、To B不是“香饽饽”，是无奈之选？

国产大模型的转型，很大程度上集中到了To B市场。但现实是：

To B很“无聊”，很难做。

为什么？

国内To B市场始终存在几个核心难题：

客户数字化程度低：决策链条长、定制化强；

价格竞争激烈：服务商众多，同质化严重；

短期ROI压力大：大模型价值难以快速体现；

大厂阴影笼罩：中小厂商随时被“抢肉吃”。

王文广举例，他个人半年开发的“大模型一站式平台”，只卖四五万/套，小公司就能用，但这种产品市场里已经有上千家，极易被复制。

这类产品核心逻辑是：

“让不会写代码的人也能搭出自己的知识助手或Agent。”

本质上就是通过封装，降低AI能力应用的门槛。但这门槛一降，差异化也被拉平，价格战立马开始。

另一种较流行的To B落地方式是——大模型一体机。它将硬件、软件、环境打包，做成“开箱即用”的形态，面向政府、教育机构、技术能力薄弱的企业。

据平安保险张森森介绍：

“一体机卖的是服务，不是技术，优势是部署简单、隐私合规、响应快、成本可控。”

但问题也在于——这种模式也不是核心壁垒，更多拼的是资源整合能力、销售能力和BD能力，技术含量并不高，极容易“堆人、堆资源、拼渠道”。

所以，如果说一体机能活下去，也只是“工具人活下去”，不是“技术驱动的创新者”。

三、国产AI的活法：不是不能活，而是“很难赚”

如果说OpenAI引爆的是一场全球范围的“通用智能竞赛”，那中国AI创业者的命题则更像是一场“现实主义的生存战”。

对比国外市场，我们不难发现两个显著不同：

在美国，初创AI公司比如 Voyage AI，专注于高性能Embedding模型，仅靠这个技术优势就能获得包括Benchmark、Sequoia在内的知名VC青睐；Adept 另辟蹊径，将重点聚焦在 AI Agent工具链 的商业化落地，也很快吸引了包括微软、Nvidia的投资与战略合作。这些公司不一定全栈自研大模型，但只要能在某个技术点上实现突破，就有资本愿意赌一个未来。

而在中国，AI创业者面临的是截然不同的生存逻辑。他们不仅要在模型训练上与大厂争夺技术话语权，还得应对随时可能“亲自下场”的巨头。在国内，哪怕一个公司在某个方向有些许技术领先，一旦出现市场苗头，百度、阿里、字节、腾讯等可能迅速推出类似产品，占据资源、渠道和品牌优势，让创业公司转瞬失去护城河。

这背后，是创业土壤的巨大差异：

• 美国是技术拉动型市场，资本更愿意投资前沿能力，哪怕商业化还早；

• 中国则是应用驱动型市场，客户要的是“立竿见影”，老板更看重“能不能赚钱”，不是“能不能领先”。

正如月之暗面联合创始人王文广所言：

“To B市场不是没有机会，但太碎片、太低价，小公司只能靠压价维生，大公司难以迅速扩展。”

翻译过来就是一句话：“能活下去，但活得不好看。”

很多国产AI初创团队走得异常艰难：一边要搞自研大模型、建推理集群；一边还得下沉到五线城市给客户“手把手培训”，从卖技术变成“带运营+驻场售后+保姆服务”。

赚钱的生意干不动，能动的生意不好赚，这就是现实。

四、他们能否活下去，关键看这三点

在这种高压又内卷的环境下，国产AI还有没有活路？结论是：不是没有出路，而是只能走“窄门”。那些能存活甚至增长的公司，大多在以下三个方向上做得比较稳准狠：

第一：是否有“刚需场景”

不是所有的技术都有价值，有价值的是“技术+刚需”的组合。

以医疗AI为例，它天然具备几个特点：

数据丰富：影像、检验报告、电子病历等多维数据沉淀；

决策刚需：辅助诊断、风险评估、病例复盘都有明确价值；

支付能力强：无论是医院采购，还是医保系统接入，都有稳定预算。

比如推想科技专注于AI影像诊断，已经进入全国数百家三甲医院，并落地到肺癌、脑卒中等细分场景，收入来源稳定，还拿到数轮融资；而医准智能则在肿瘤放疗领域做“AI+放疗靶区勾画”，也找到了自己的细分壁垒。

这些公司之所以能生存，不是因为“技术最强”，而是因为它们深入了真实场景，把AI当成一个实用工具，而不是科幻梦想。

关键是：选一个行业，把它啃透。不要幻想“什么都能做”，那是大厂的路，小团队走不了。

第二：是否有“服务优势”

To B业务的本质从来不是“卖模型”，而是“解决问题”。客户付费的不是你有多强，而是你能不能让他的工作更高效、成本更低、效果更好。

这也是为什么很多AI公司拼命强调“售后团队”、“行业专家”、“客户培训”——服务能力，往往比技术能力更值钱。

举个例子：一家做AI智能质检的SaaS公司，虽然算法识别准确率不是业内第一，但它能做到：

客户遇到问题能“秒响应”；

每周都有实施经理驻场跟进需求；

针对每一个行业（呼叫中心、电商、教育）都提供“定制化方案”。

结果呢？客户满意度极高，续约率超90%，年收入持续增长。

所以，不要把AI产品做成“工具包”，要做成“贴身助理”。哪怕你比竞品贵一点，只要客户觉得你靠谱、专业、有回应，那你就能赢。

第三：是否能“错位竞争”

很多国产AI初创团队一开始就喊着要“对标OpenAI”“再造一个Claude”，但这个逻辑很危险。

大模型是资金密集型赛道，模型训练一次就是几百万甚至上千万人民币。现在DeepSeek、Qwen、智谱、百川这些国产头部玩家已经把“通用大模型”领域卷成红海，小公司根本卷不过。

那小公司该怎么办？

找错位机会，从场景出发、从行业切入。

比如：做金融领域的大模型微调和问答系统，聚焦专业性；

做电力行业的智能报告生成工具，满足长尾需求；

做 教育行业的AI教研助手，落地到日常教学。

你不需要全栈通吃，但你要在一个场景里，做到客户离不开你。这就是“垂直穿透”的策略。

就像做餐饮，别人做麦当劳汉堡，你可以做一碗正宗牛肉面。你没必要比他便宜，也不用比他大，只要味道好、回头客多，你就能活得下去。

五、总结

国产AI六小虎变成“小猫”，并不是失败，而是一种更现实的选择。

从追逐AGI的宏愿，回归场景落地的实用主义，他们正重新定位自己的生存路径。

但这条路注定不轻松。

与其说他们需要一个“OpenAI式”的奇迹，不如说，他们更需要——长期的信念、清晰的策略，以及持久的执行力。

“小而专，小而硬，小而稳”，也许才是国产AI创业者的真正活法。

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