历经2025年一整年的飞速发展，AI Agent在B端的价值早已突破“降本增效”的浅层定位，进入驱动企业业务增长的阶段。
零一万物创始人兼CEO李开复总结，零一万物2025年的核心打法，就是聚焦少数“灯塔型”大客户做深度合作，通过独具特色的“一把手工程”帮企业伙伴用好AI的能力，协助其进行数智化转型升级，做大核心业务、做强关键指标。
经过一年沉淀，通过提炼行业技术专家的前沿研究与头部客户的创新实践，2026年1月5日，零一万物发布了中国企业智能体开年六大预判。
来源：受访者
李开复表示，公司的核心目标是将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI 2.0企业，打破AI 1.0难以盈利的“魔咒”。
以下为文章核心要点：
1.未来会有更多有意思的各行各业的应用出现，每一个to C应用都可能会被重写一次。
2.传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动，携手AI公司共创，完成从技术到增长引擎的系统升级。
3.新时代的AI设备绝非单纯的硬件，而是“软件+硬件+模型”的结合体。
4.对未来AI创业公司有几点建议：一是to B领域一定要找到蓝海；二是走to C路线要避开大厂；三是布局AI终端要快速迭代。AI-First硬件刚开始起步，爆发性增长的几率或许是最高的。
以下为李开复自述（有删减）：
Agent在2025年迎来“推理Agent元年”，目前其最大价值集中在to B场景，原因在于Agent的推理成本仍较高，且响应耗时较长；相较而言，在B端的价值更容易得到认可。
对B端用户而言，这种“等待成本”是可接受的：比如等待5分钟生成一份PPT，或者10分钟输出一份战略规划，用户在这期间可以处理其他工作，且B端对Agent的付费意愿更强。
智能体的演进经历了三个阶段：从由人设计流程的“工作流Agent”，到具备任务规划能力的“推理Agent”，再到如今的“Multi-Agent多智能体”。
2026年将是多智能体上岗元年。零一万物认为，多智能体带来的变化是突破性的。真正的多智能体并非单智能体的叠加，而是深度嵌入企业组织与业务里的“智能管理系统”， AI从“单点提效”转向“全局优化”。这不仅是技术的跃迁，更是管理学和组织行为学的革新。
但在to C领域，即使是当下典型的to C 通用型Agent Manus，每月300美元的费用，不仅中国用户难以接受，对美国用户也属高价。不过to C赛道并非没有机会，其可能会朝着趣味化、全民化的方向发展。这一点，豆包就是很好的例子，虽然它的底层模型不是全球最优的，但它的用户体验很好，兼具娱乐属性与普适性，它比较适合中国市场的现阶段需求。我觉得未来会有更多有意思的各行各业的应用出现，每一个to C应用都可能会被重写一次。
未来，AI Agent将给整个to C领域带来全面革新，例如社交媒体不再只有人与人的互动，还有AI参与；每个人都可以制作自己喜爱的游戏进行娱乐；电商也会实现真正的“千人千面”；搜索也将升级为更精准的一个答案。这将是移动互联网之后又一次深刻的科技革命和产业革命。
在现有to C应用的AI升级中，大厂会占据主导地位。因为如今国内没有任何一家大厂不掌握大模型技术，它们能凭借既有流量和场景优势，用AI持续放大商业价值与营收。且在这一领域，中国市场的发展速度可能会超过美国。
这也意味着，to C领域的AI创业者需要更加谨慎。面对强势的大厂，创业者的核心机会在于找到那些大厂“看不到、看不起”的细分赛道，先做出成熟产品、站稳脚跟，再逐步滚动发展，当年“今日头条”不就是这么发展起来的吗？
to B领域的方法论
当前AI技术迭代速度极快，几乎按月度计算都有新突破，但传统企业在落地AI应用时面临部署难、应用难、定制难三大挑战，普遍需要专业技术支持。
零一万物的核心路线是聚焦to B战略，我们认为，传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动，携手AI公司共创，完成从技术到增长引擎的系统升级。从降本转向增效，再到增长，AI Agent对企业来说价值是显性的，个人不一定愿意花大价钱买一个虚拟助手，但如果一个“超级员工”真能帮公司解决实际问题，企业会愿意付费。
目前零一万物已积累多个头部行业大客户，合作模式为零一万物的算法工程师带队入驻企业部署（万智）大模型平台，我或公司高管亲自参与，为企业定战略、帮助他们做战略开发，并通过访谈挖掘客户业务痛点，梳理和重塑完整价值链，进而找到快速提升的方法及长期目标，而零一万物的FDE（前线部署工程师）带队入驻企业，他们是一群既懂技术又懂业务，且能够与高管和一线员工坐在一起工作的先锋队，他们不仅把万智大模型平台带入企业，也会深度参与到企业的全局变革之战中。
从经营表现看，零一万物在2025年实现了数倍于2024年的营收增长，并计划在2026年进一步扩大增长规模。我们的目标清晰而坚定：将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI 2.0企业，打破AI 1.0难以盈利的魔咒。
目前，我们正致力于构建一个健康的动态营收结构。海外市场作为高价值业务的重要一极，虽然项目数量相对较少，但项目具有体量大、盈利性强的突出特点；而国内市场是业务增长的基石，当前的关键在于聚焦“一把手”工程，深入企业客户决策层，撬动更多规模化订单，从而为整体增长提供坚实基础。同时我们也开展地方政府的产业智能化落地合作，通过to G、to B的模式赋能当地产业迈向智能化转型。
要获得企业用户的认可，就需要重点帮助企业提升核心业务，而不是边缘业务。如果只是“打边鼓”，就很容易陷入同质化竞争。但如果我们能深耕特定行业，形成独到的行业理解力，为企业创造真实的价值，情况就会完全不同。尽管国内大部分企业目前尚未习惯高价买软件，但只要解决方案能带来明确的业务增长，甚至帮企业找到新的商业可能性，我相信他们愿意为这种解决方案买单，不过这需要时间。
众所周知，国内几乎所有行业的竞争都更激烈，这主要来源于中国技术能力的普及与强大。因此，当大家还在“卷红海”时，我们要找到蓝海。
数字化是智能化的前提，更是AI变革的基础。从我们的角度，选择合作企业时，我们首先会选择已经完成数字化且愿意积极进行数智化升级的企业，否则双方的成本都太高了。若企业没有数字化基础，就很难得到AI红利。其次，我们倾向切入能快速实现创收的行业，如销售、金融等，当然我们不是只追求“快钱”，而是希望以此为吸引力，让企业尝到甜头，进而愿意推进更深度的合作。
点击封面订阅全年杂志
AI 2.0时代的最优终端形态是什么
当前全球范围内，仅有少数企业愿意投入大量资源开发大模型，中美两国也形成了截然不同的发展路径。
美国走的是闭源模型路线，对外讲的故事是依靠海量算力训练顶尖模型，再赋能通用型应用，进而高价收费形成商业闭环。这种模式在付费能力与意愿较强的美国市场完全成立。而中国的主流大模型生态（字节豆包除外）以开源为主，大家不用花费太多算力，却能保持与美国同梯队水平，即便有差距，也仅在3~6个月内。
基于此，我觉得美国的大模型将成为未来的iPhone闭源的iOS，中国将成为未来的谷歌的开源安卓，最终双方都会胜出。美国模式可能赚取更高利润，而中国开源模式将拥有丰富的生态、覆盖更庞大的用户群体。
此外，我认为手机不是AI时代的最优终端形态，中国to C领域还藏着一个巨大机会，是一款全新的AI终端设备（AI Device）。如今这一趋势已十分清晰。
来源：中企图库
一款优秀的AI设备一定可以语音交互，语音本就是人类最愿意使用的交互方式。但手机的语音体验还不是最完美的，以现阶段完成度已经相当高的“豆包”举例，在使用过程中，用户仍需经历解锁屏幕、打开豆包、点击按钮再讲话，这一连串操作下来已经过去六七秒了。
真正语音驱动型的AI硬件终端，它应该永远开着，不需要用户手动唤醒，我刚命令完，它就可以响应我的需求。同时，它还得拥有无限存储记忆，能承载海量内容，更重要的是形态要越来越小巧便携，它可能是眼镜、手表、手环、戒指等形态。
在硬件领域，中国拥有特别大的优势，国内有卓越制造能力、完善供应链体系、强大成本优势，以及极快的迭代速度。比如一款AI眼镜，在中国可能三四个月就能完成多次迭代，最多五六个月即可落地；在海外，如Meta推出一款新款眼镜往往需要很长的周期。
值得注意的是，新时代的AI设备绝非单纯的硬件，而是“软件+硬件+模型”的结合体。上一代移动终端的标杆是iPhone，而新一代“AI-First”的终端设备，最有可能是中国发明、制造、推广和主导的品牌，这也将给到很多小创业公司机会。
总结来看，我对未来AI创业公司有几点建议：一是to B领域一定要找到蓝海；二是走to C路线要避开大厂；三是布局AI终端要快速迭代。AI-First硬件刚开始起步，爆发性增长的几率或许是最高的。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
由于篇幅有限，⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》，扫码获取~
👉大模型学习指南+路线汇总👈
我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课！！
