李開復以抖音與微信舉例稱，兩款產品規模化與利潤率以及收入質量都高于大部分做商業、做系統集成、做To B業務的公司，所以零一堅定不移走消費者端To C路徑。

11月6日，零一萬物創始人及CEO李開復帶隊創辦的AI 2.0公司零一萬物，正式發布首款開源預訓練大模型 Yi-34B。

截至目前，國內外大模型開源平臺此起彼伏，如Meta大型語言模型LLama 2，阿里云Qwen-7B、Qwen-14B，百川智能Baichuan2-7B、Baichuan2-13B等。

對于大模型開源平臺之間的同質化競爭問題，李開復對第一財經記者表示，有競爭才會有進步，如Hugging Face這樣的開源社區，作為獨立第三方進行測試，其測試結果會讓外界產生自然的關注。但如果只是千家、萬家公司每家都做一個沒什么價值的開源模型，那這個社區就亂了。

通過競爭可以進行開放式的、公平的對比，讓行業知道哪些開源模型是最好的。因此，李開復認為開源模型的發布就是一個驗證開源社區與開源方法論的嘗試。

Hugging Face作為AI領域的Github，提供大量開源模型與工具。根據 Hugging Face 英文開源社區平臺和C-Eval 中文評測的最新榜單，Yi-34B預訓練模型取得多項SOTA國際最佳性能指標認可。

此次零一萬物開源發布的Yi系列模型，包含34B和6B兩個版本。其中開源的Yi-34B模型將發布全球最長、可支持200K 超長上下文窗口（context window）版本，可以處理約40萬漢字超長文本輸入。此前OpenAI的GPT-4上下文窗口只有32K，文字處理量約2.5萬字。今年3月，硅谷 AI 2.0 創業公司Anthropic的Claude2-100K 將上下文窗口擴展到了100K規模。

對于優先選擇34B訓練及開源的原因，李開復表示，34B是一個黃金尺寸，雖然6B也可以做出在部分垂直領域應用的模型，但模型越大越好，當然也伴隨著推理成本與訓練成本增加所帶來的GPU資源耗費。而34B作為一個黃金尺寸，不會小到沒有涌現或涌現不夠，又不會過大，允許高效率的單卡推理，且該類推理并不需要H或A級別顯卡，甚至RTX4090或3090便足夠。既滿足精度要求，實現訓練成本友好，又能達到涌現門檻，屬于非常多商業應用均適配的程度。

對于大模型的具體落地商業化方向，李開復明確其為To C領域，他認為AI2.0時代最大的商機是創造超級應用 Super APP。李開復將超級應用定位為大部分人需要花大部分時間、每天必須用它才能得到價值體現或學到新技術的產品。同時如果將該應用內的大模型拿掉了，整個應用就不成立。

例如李開復雖然認為微軟Copilot是很有價值的產品，但未來消費者所使用的office，一定不是在今天的office基礎上去堆積功能，而是一個從零做起的東西。也就是說內容的創造不是由人來創造，再由AI來幫一點小忙，而應主要是由AI來創造，人來幫忙，這才是王道。

當然，李開復補充稱，零一現階段不可能自己便將所有的超級應用都做了，因為應用一定是一個簡單的開始，再通過精益創業的方法不斷迭代，就像抖音和微信的第一個版本并不是超級應用，而是捕捉到用戶的需求，同時通過新平臺的技術精髓來做一個大家都喜歡的簡單應用，然后不斷根據用戶反饋進行調整，最終迭代成超級應用，這是零一萬物做超級應用的方法論。

目前零一所發布版本以文字為主，但多模態仍是努力方向。李開復表示，零一萬物目前在多模態方面已有超過十個人的團隊，目前美國在多模態領域已進入白熱化競爭狀態，如DALL-E3、GPT-4V，還有即將推出的谷歌 Gemini，都將多模態作為兩家公司最大的競爭關注領域，零一肯定也要參與這一競賽。

至于大模型落地應用之后的商業化問題，在AI1.0時代投過許多AI創業公司的李開復總結認為，AI1.0的公司所面臨的挑戰，一是收入沒有做好，二是收入沒做到可持續，許多AI1.0時代的收入問題做不好的公司很早就被淘汰了。他仍舊以抖音與微信舉例稱，兩款產品規模化與利潤率以及收入質量都高于大部分做商業、做系統集成、做To B業務的公司，所以零一堅定不移走消費者端To C路徑。

目前零一萬物團隊成員主要來自Google、微軟、阿里巴巴、百度、字節跳動、騰訊等國內外企業，零一萬物技術副總裁及AI Alignment負責人是 Google Bard/Assistant 早期核心成員，主導參與了從 Bert、LaMDA 到大模型在多輪對話、個人助理、AI Agent 等多個方向的研究和工程落地；首席架構師曾在Google Brain與Jeff Dean、Samy Bengio等合作，為TensorFlow的核心創始成員之一。

接下來，零一萬物將基于Yi 基座模型，快節奏開源發布一系列量化版本、對話模型、數學模型、代碼模型和多模態模型等，邀請開發者加入，培育新型“AI-first”創新生態體系。