零一万物发布万策AI，李开复要打造中国版Palantir

7 月 7 日，零一万物在北京发布企业级 AI 平台「万策」以及三款「一号位决策 AI」产品——老板 AI、销冠 AI、投资官 AI，创始人李开复将其定位为「升级版 Palantir」。发布会同时披露了公司转型后的最新财务目标：2025 年实现 5 亿元订单与 2.5 亿元审计收入，2026 年前五个月订单已突破 15 亿元，并计划于 2027 年上市，瞄准「中国首家盈利的 AI 2.0 公司」。

从预训练大模型到产业 AI 的全面转身

零一万物用一年半时间完成了一次彻底的业务转向：放弃超大模型预训练，将重心全面转向产业 AI。在三周年全员信中，李开复直言「别叫我们六小虎了，该叫金钱豹」，强调商业化与盈利能力才是当前阶段的核心指标。

李开复将企业 AI 转型的失败归结为三个原因：

AI 不了解公司业务，「相当于把清华第一名招进公司，他什么都不懂，前三个月贡献为零」；
企业把 AI 当软件采购，「怎么装 SAP 的，就怎么装 AI」，最终做出「漂亮的盆景，长不出森林」；
决策者错位——能改财报的事不是 CIO 的活，只能由 CEO 亲自推动。

万策架构：大脑、地图、导航与操作系统

万策平台的核心架构被概括为四个组成部分：

大脑：底层大模型，负责推理判断；
地图：企业本体（Ontology），定义业务逻辑与实体关系；
导航系统：动态上下文引擎，追踪实时业务状态；
操作系统：把判断转化为安全可控的行动。

李开复称零一万物的 Ontology 方案是「2.0 版本」，相比 Palantir 有代际提升。在落地节奏上，产品化程度较完整，但暂不能开箱即用，仍需 FDE（前沿部署工程师）辅助部署。数字化程度高的行业（如投资）落地较快，传统制造业则需要更长周期。

商业模式上，万策平台与三款一号位 AI 分开收费，「类似于 Windows 和 Office 的关系」，全部采用订阅制。零一万物产品负责人姚璨补充：万策不是要替代 BI、ERP、CRM，而是把散落在会议系统、日报周报、沟通记录中的「沉默数据」与经营数据打通，围绕财报改善目标构建关联关系，让 AI 直接服务于一号位决策。

内部验证：订单增长 5 倍，商机转化率提升 2 倍

李开复透露，零一万物自身使用销冠 AI 后，订单额增长 5 倍，商机转化率提升 2 倍，「既然提倡了这样一个方法论，无论如何一定要以身作则」。他本人也是老板 AI 的重度用户，用其追踪会议承诺执行、识别经营风险信号，甚至向它请教「我哪些话讲得不合适」。

在客户案例方面，零一万物提到一家大型投资机构曾评估某 Pre-IPO 项目 PS 仅有几倍，投资官 AI 在材料分析中发现该项目产品接入大模型后想象空间巨大。该公司上市后市场 PS 达到 20–30 倍，成为拿下该合同的关键背书。

对标 Palantir，重提 Token 与瓶颈之争

针对 Palantir CEO 对 Token 模式的批评，李开复回应：Token 显然有价值，简单任务用廉价 Token 即可，关键决策则需要顶级 Token。但企业决策的差异化决定了 Token 模式不能解决所有问题——「高价值场景客户不接受 85 分，必须做到 99 分」。他强调，Token 与决策 AI 两种模式并不冲突。

在出海战略上，李开复认为中美之外存在巨大信息差，多数国家连 Agent 都尚未普及，零一万物将提供从入门级到万智、万策再到一号位 AI 的整套服务。数据合规方面，公司明确「既不将中国数据带出去，也不将他们的数据带出来」。

对于「大模型进入瓶颈期」的说法，李开复明确表示「这个观点是错误的」。他引用 METR 评测数据：两年前最强模型能以约 50% 成功率完成的任务相当于人类专家几分钟的工作，2026 年已提升至十几个小时量级，接近百倍能力跃升；同期推理成本下降 175 倍，「相当于两年前买特斯拉要 45 万，今天同样那台只要两千多块钱」。

目标客户与上市节奏

零一万物明确，万策并非面向中小企业的产品，目标是全球大约两三千家大型企业，目前已接触五六百家，未来两年完成重点客户覆盖。李开复坦言明年「某个季度希望有利润」，订单到收入确认存在 1–3 年时间差，每个单子按里程碑分批收费。

在回答「没了李开复，零一万物还有什么」时，他表示一号位工程正在从个人能力沉淀为系统工程与产品能力，团队打出来的案例比例正在提升。同时，公司将进一步扁平化，授予合伙人和 DRI（直接责任人）更大授权。

李开复最后透露，零一万物内部 90% 的代码已由 AI 生成，仅约 10% 由人类编写，且比例仍在提升。他相信，AI 编程能力的突破意味着模型正从「回答问题的工具」进化为「能调用系统、执行任务、参与决策的工具」，个性化编程的普及将对经济格局产生深远影响。