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现实世界的残酷在于，它不相信PPT，也不相信发布会上的Demo。这种“缺席”的尴尬，恰恰是当下中国AI行业某种虚假繁荣的缩影，与此同时，智谱、零一万物、杭州“AI六小龙”正集体上演一场“大撤退”：收缩C端，强攻B端，他们再次向媒体展示出“商业化落地”的华丽转身，但真相也在业内人士中间流传——因为C端的“玩具”不灵了，那些在大洋彼岸被ChatGPT验证过的订阅费增长神话，在中国并没有在“小龙”上复现。如今估值高悬的独角兽们只能换个战场，去说服企业老板。
我们不得不面对一个尴尬的对比：亚马逊正在用AI实现“冷血”的裁员，据报道，亚马逊近年来裁减了数万个岗位，并明确利用AI接管了大量广告运营和后台任务，这侧面印证了AI在提升效率方面的残酷有效性；而在国内的B端市场，目前却充斥着大量花拳绣腿的“数字人”。企业并非公益机构，当下这个预算吃紧、效率优先的时代，AI产品成为无法解决实际痛点的“摆设”，如此企业领导通常只会买单一次，第二年便会大幅缩减该产品的预算。
可以说，在百川智能创始人王小川在搜狐研发中心发布上一个时代的代表作搜狗之后的几年间，智谱AI创始人唐杰、张鹏等人已经开始了这一代的早期探索，他们都出自于清华大学计算机系。依托清华系KEG（知识工程实验室）的深厚背景，团队研发出了AMiner，这是一个基于知识图谱的学术搜索系统，连接了全球数亿学者和论文，为后来大模型的研发奠定了数据基础。实验室还有一个数字虚拟形象“华智冰”作为“清华大学的虚拟女生”被广为人知，这也是智谱AI成立公司之后的产品。
2019年智谱AI正式成立公司，成立之初便专攻并没有太多人所知的大模型。2020年，智谱AI开始GLM（General Language Model）预训练架构的研发，彼时OpenAI刚发布GPT-3的第 一个版本，2022年8月由智谱GLM-130B正式诞生，11月斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行全方位评测，GLM-130B成为亚洲唯 一入选者，就在那个月，OpenAI的GPT3.5正式发布，一个新时代来临了。
智谱月活的停滞不前并非大厂竞争对手的疯狂买量，究其原因，一方面虽然智谱推出的产品不少，像面向Vibe Coding的“CodeGeeX”、AI视频生成工具“清影”，每个方向基本都占了，但由于特色不明显，能留存用户的产品并不多；另一方面，购买会员的用户在黑猫投诉平台上投诉智谱图片生成质量不高、重要数据出错，如“机动车尾号限行信息提供错误，导致被交警罚款”。另外智谱在发布会上的炫酷功能，当用户实际上手的时候，它并没有表现出广告中丝滑的体验，它的广告词“光说不干”倒成为一个反讽。
资金来源的变迁也印证了这一战略的“退守”。2024年，智谱获得了北京市人工智能产业投资基金、中关村科学城公司、华发集团等“国家队”资金的支持，融资总额超过30亿元，2025年继续拿到北京市人工智能产业投资基金、成都高新区、张江集团、华发集团等战略投资。这些来自北京、上海、成都等地的国资入局，虽然为智谱补充了急需的弹药，但也隐性地规定了其发展的方向——服务于地方产业数字化、服务于政务云、服务于信创国产化。
这种“向B转”的动作，在AI“小龙”、“小虎”中是集体性的。零一万物的创始人李开复博士在2023年创建这家新公司之初，曾高调宣称要面向C端用户打造“Super App”，强调移动互联网时代的打法，要在C端再造辉煌。但到了2024年底，李开复的口风骤变，他公开表示AGI的实现可能还需要7年，而这期间厂商会有各种B端商机，并发布了覆盖零售、电商场景的“如意”数字人等一系列ToB解决方案。他开始强调将推理成本降到行业最 低，通过帮助百胜中国、孩子王等企业赚钱来获得价值认可。多家媒体报道，2024年，零一万物B端业务贡献了近七成的收入。零一万物在“让通用人工智能普惠各地，人人受益”的愿景之外，给出一个更现实的目标：“让大模型帮助企业赚到钱”。
其他几家也未能免俗。百川智能与Minimax则更早地All-in B端。百川智能在意识到通用C端的烧钱无底洞后，开始停训部分新通用大模型，转而将战略重心All-in AI+医疗。王小川试图在医疗这个高壁垒的垂直领域寻找避风港，弃守了亿级的通用B端业务，转而与北京儿童医院、北京市海淀区卫健委开发“儿科大模型、AI医生”。宇数科技的创始人王兴兴制定公司战略时指出，不冒进消费市场，重点聚焦于科研和教育等B端市场；以机器狗著称的云深处则在多个B端应用领域介入更深，声称拿到多项行业第 一；与此同时，DeepSeek和MiniMax也开始主打技术方案与企业落地，推出了企业级的部署定制解决方案。
这就造成了严重的估值倒挂。这些公司被投出了几百亿人民币的估值，却没有对应的C端收入。在一级市场融资环境遇冷的当下，投资人耐心耗尽，迫切需要一张好看的损益表。这时，B端的诱惑就显现出来，相比于向个人用户收19.9元的会员费，B端的大额合同虽然难啃，但似乎成了短期内粉饰财报的唯 一救命稻草，用“小龙小虎”级别的品牌知名度搞定几个焦虑的企业领导、去拿几个政府支持的智算中心项目，就能立刻体现在财报的“营收”一栏。
为了满足甲方的安全合规要求、适配甲方充满孤岛的IT架构，最顶 尖的AI人才被迫去干“脏活累活”。现在的私有化部署，不仅要卖模型、一体机，还要迁移到云甚至清洗数据。我们从boss直聘看到，能做出让人耳目一新的出海产品talkie的Minimax公司，如今也在招聘“大模型售前解决方案工程师”，分布在北京、上海、深圳。耐人寻味的是，这家公司下面就有老牌外包公司“中软国际”，几乎也是这个职位，只是没有AI，而工资相差数倍，如果前者也在干后者的工作，那么究竟还值不值这个薪资？
在这种供需错位下，市场诞生了怪胎——“数字员工”虚火。现在卖给企业的诸多AI应用，本质上是“数字版罗永浩”，它们能聊能侃，形象逼真。这些“人来疯”的数字人虽然能直播提升GMV，但本质上往往沦为展厅里的摆设。我们又发现了另一个令人寻味的现象，今年十月，宇数科技参加“中国国际消防展”，主打“侦测版”和“水炮版”机器狗，即宇数的工业四足机器人B2系列，同时宇数也在销售类似设备，资料显示，荆州市消防救援支队2024年度消防装备采购项目就包含了宇树的四足仿生机器人产品。然而，我们也看到在今年香港宏福苑的大火中，那些在科技发布会上大放异彩的机器人、机器狗鲜有发挥作用，在关键场合还得依靠传统的消防员。
总部位于瑞典的金融科技公司Klarna原有700名客服，当它上线了AI客服等产品后，其CEO Sebastian Siemiatkowski认为不需要那么多的员工，随即将员工人数从5000人削减至3800人，但他接下来就后悔了，因为AI客服只能匹配知识库，而不能解决实际问题，用户实际问题千奇百怪，很多不属于知识库的一部分，“演示效果非常惊艳，但一旦实际落地就会暴露很多问题。”目前这家公司又开始重新招聘人工客服。
归根结底，无论是C端还是B端，都不是决定成败的关键，提供价值才是。实际上，如果不能在B端证明自己是“工具”而不是“吉祥物”，那么今天签下的每一个大单，都将是明天压垮骆驼的最后一根稻草。在中国AI的下半场，我们不需要太多的“数字罗永浩”，而需要能真正承担责任、可在流程中站得住的硅基打工人，只有先证明自己有用，才值得谈未来。在证明自己有用之前，请收起那些华丽的PPT，因为当大火燃起时，它们真的救不了火。