【雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))】近日，大模型獨(dú)角獸零一萬(wàn)物又開(kāi)發(fā)布會(huì)了！

上次零一萬(wàn)物（以下簡(jiǎn)稱“零一”）開(kāi)發(fā)布會(huì)還是在 2023 年 11 月，宣布成立后的模型首秀：發(fā)布中英雙語(yǔ)大模型“Yi”，并將其開(kāi)源。

這一次，時(shí)隔半年，零一不僅將基座模型卷到千億量級(jí)，甚至還直接拿出一款 C 端新品“萬(wàn)知”，零一萬(wàn)物創(chuàng)始人李開(kāi)復(fù)稱其為“AI-First 版 office”。

在模型層，零一發(fā)布了千億參數(shù)的 Yi-Large 閉源模型，在第三方評(píng)測(cè)基準(zhǔn)斯坦福大學(xué)的英語(yǔ)排行 AlpacaEval 2.0上，Yi-Large 可與 GPT-4 比肩（如下圖所示）；并全面升級(jí)了開(kāi)源模型系列 Yi-1.5，分為 34B、9B、6B三個(gè)版本，且提供了 Yi-1.5-Chat 微調(diào)模型可供開(kāi)發(fā)者選擇。

斯坦福 AlpacaEval 2.0 Verified 認(rèn)證模型類別，英語(yǔ)能力評(píng)測(cè)（2024年5月12日）

李開(kāi)復(fù)預(yù)測(cè) 2024 年是 AI 大模型應(yīng)用爆發(fā)年，零一率先推出 AI 生產(chǎn)力產(chǎn)品“萬(wàn)知”，同款產(chǎn)品去年 9 月就開(kāi)始試水海外，上線 9 個(gè)月用戶數(shù)便突破上千萬(wàn)，產(chǎn)品 ROI （投入產(chǎn)出比）接近 1，根據(jù)現(xiàn)有的增速，零一萬(wàn)物預(yù)計(jì) 2024 年海外市場(chǎng)營(yíng)收達(dá)到 1 億到 2 億人民幣。

經(jīng)過(guò)海外市場(chǎng)的驗(yàn)證后，針對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的“萬(wàn)知”順勢(shì)推出。

萬(wàn)知立足于生產(chǎn)力產(chǎn)品賽道，瞄準(zhǔn)辦公場(chǎng)景，開(kāi)辟了三個(gè)核心高價(jià)值場(chǎng)景“找讀寫(xiě)”，不僅能問(wèn)答、還支持超長(zhǎng)文檔閱讀，最吸引用戶的是支持一句話生成PPT，要做大模型時(shí)代的“AI 辦公助手”。

發(fā)布會(huì)當(dāng)天，李開(kāi)復(fù)不僅宣布了Yi-Large 千億模型、萬(wàn)知等新品發(fā)布，還公布了零一萬(wàn)物的戰(zhàn)略打法，而在發(fā)布會(huì)后場(chǎng)答媒體問(wèn)時(shí)，金句頻出：

“ofo 的燒錢(qián)邏輯不再適合 AI 2.0。”

“PMF（產(chǎn)品市場(chǎng)契合）已經(jīng)過(guò)時(shí)了，大模型賽道從狂奔到長(zhǎng)跑，取決于有效實(shí)現(xiàn) TC-PMF（Technology-Cost Product-Market-Fit，技術(shù)成本 X 產(chǎn)品市場(chǎng)契合度）。”

“AGI 是我的超級(jí)夢(mèng)想，我承諾過(guò)我的投資人，未來(lái)十年不套現(xiàn)?！?/p>

經(jīng)歷過(guò) 2023 年的融資惡戰(zhàn)，加之近日 OpenAI 的 GPT-4o 發(fā)布后并未引起太大震撼，說(shuō)明大模型技術(shù)增長(zhǎng)曲線處于放緩的狀態(tài)，大模型從卷基礎(chǔ)模型能力已經(jīng)進(jìn)入應(yīng)用落地、商業(yè)化階段。

零一正是基于這一判斷，早在今年 3 月初零一就推出了 Yi  大模型 API 開(kāi)放平臺(tái)，為開(kāi)發(fā)者提供包含Yi-Large、Yi-Large-Turbo、Yi-Medium、Yi-Medium-200K、Yi-Vision、Yi-Spark等多款模型 API 接口，初步試水商業(yè)化。

目前大模型商業(yè)化主要通過(guò)兩種方式：API、私有化部署，其中私有化根據(jù)各行各業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全的不同考量，分為云端私有化和本地私有化，API 的方式，簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，就是各家通過(guò)一個(gè)程序接口，將模型的能力封裝起來(lái)，讓用戶可以隨意調(diào)用。

在零一的“模應(yīng)一體”戰(zhàn)略中，萬(wàn)知跟 Yi 大模型 API 開(kāi)放平臺(tái)都是模型應(yīng)用、商業(yè)化的探索，一個(gè)主攻 C 端用戶，一個(gè)面向 B 端開(kāi)發(fā)者用戶。

近日，AI 科技評(píng)論對(duì)話零一萬(wàn)物生產(chǎn)力產(chǎn)品負(fù)責(zé)人曹大鵬、Yi 大模型 API 開(kāi)放平臺(tái)負(fù)責(zé)人藍(lán)雨川，跟他們聊了聊萬(wàn)知的研發(fā)過(guò)程，C 端產(chǎn)品如何在海外做到 ROI 接近 1，更多探討了他們對(duì) AI 大模型時(shí)代的產(chǎn)品思考 ，以及 API 如何成為一門(mén)好的生意？

兩人曾在飛書(shū)時(shí)便是產(chǎn)品與市場(chǎng)的搭檔組合，是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)輝煌時(shí)代的親歷者，在 ChatGPT 來(lái)臨后看到未來(lái)一個(gè)大的技術(shù)浪潮，躬身入局，遂決定加入零一萬(wàn)物。

以下是跟兩人的對(duì)話（經(jīng)整理）：

AI 科技評(píng)論：請(qǐng)兩位分別講講自己的從業(yè)經(jīng)歷，對(duì)大模型時(shí)代的借鑒與幫助？

曹大鵬：我經(jīng)歷過(guò) Web 互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，也曾自己創(chuàng)業(yè)，在大廠做過(guò) B 端的 SaaS。

上一份工作是在飛書(shū)做產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，國(guó)內(nèi)的生產(chǎn)力賽道主要是 tob 的 SaaS，很多軟件不好用。但飛書(shū)在國(guó)內(nèi)無(wú)論是面向 ToB 還是 ToC，用戶體驗(yàn)都非常好。這段經(jīng)歷對(duì)我?guī)椭艽?，讓我了解辦公場(chǎng)景的用戶需求。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)時(shí)一年融了三輪，當(dāng)時(shí)市場(chǎng)熱錢(qián)很多，所有投資人或者市場(chǎng)大家更關(guān)注用戶能不能增長(zhǎng)更快，但是不是發(fā)展更健康關(guān)注較少，經(jīng)過(guò)了四五年，從 2017 年開(kāi)始，整個(gè)市場(chǎng)完全就變了，抖音或者更大的產(chǎn)品出來(lái)，以前高速增長(zhǎng)的一些創(chuàng)業(yè)公司例如 ofo 打車(chē)這些很難持續(xù)下去。

后來(lái)一個(gè)新技術(shù)出來(lái)，都開(kāi)始關(guān)注商業(yè)模式，這種認(rèn)知延續(xù)到我加入零一，當(dāng)時(shí)零一選擇市場(chǎng)時(shí)，便選擇了商業(yè)化比較成熟的海外市場(chǎng)，我們第一天就提供收費(fèi)功能，一直以收入目標(biāo)為核心去做增長(zhǎng)產(chǎn)品。

零一的生產(chǎn)力產(chǎn)品主打 AI 工作平臺(tái)，核心是找到“找讀寫(xiě)”這三個(gè)痛點(diǎn)場(chǎng)景在一個(gè)產(chǎn)品里完成，而不是說(shuō)只做一個(gè) chatbot。

藍(lán)雨川：我早期做戰(zhàn)略咨詢跟移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的投資，后面出來(lái)創(chuàng)業(yè)，做中國(guó)財(cái)稅的 SaaS，也用到了 AI + RPA 技術(shù)，到飛書(shū)后跟曹大鵬搭檔，做一個(gè)新業(yè)務(wù)的探索，曹大鵬是產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，我是GTM負(fù)責(zé)人?？吹紺hatGPT 出來(lái)后，判斷這是未來(lái)明確的大趨勢(shì)，又一起做了一段時(shí)間海外 AI-Native 應(yīng)用的探索。后來(lái)發(fā)現(xiàn)模應(yīng)一體是更大的機(jī)會(huì)，所以就加入到零一萬(wàn)物。

到零一萬(wàn)物后，一開(kāi)始花了很多時(shí)間在做海外的生產(chǎn)力產(chǎn)品，去年 11月開(kāi)源 Yi-34B 模型后，在海外影響力不錯(cuò)，那時(shí)起就籌備 Yi 模型 API Service。

AI 科技評(píng)論：為什么當(dāng)時(shí)沒(méi)有選擇從 B 端開(kāi)始切入？

曹大鵬：任何一個(gè)新技術(shù)浪潮來(lái)臨的時(shí)候，最先增長(zhǎng)起來(lái)的肯定是 C 端市場(chǎng)，因?yàn)?C 端決策非常簡(jiǎn)單。ToB，從客戶認(rèn)可產(chǎn)品價(jià)值，到跟決策層談好合作，再完成產(chǎn)品部署，整個(gè)周期至少 3 個(gè)月到半年起。

AI 科技評(píng)論：面對(duì)國(guó)內(nèi) C 端付費(fèi)意愿較低的環(huán)境，萬(wàn)知未來(lái)要如何商業(yè)化？

曹大鵬：國(guó)內(nèi)跟海外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，不光是AI C端應(yīng)用，所有的工作軟件，整個(gè)付費(fèi)市場(chǎng)都差了不止一個(gè)量級(jí)。在國(guó)內(nèi)，如果一開(kāi)始就做一個(gè)付費(fèi)產(chǎn)品，可能沒(méi)辦法獲得用戶，就沒(méi)辦法獲得用戶的反饋，很難真正迭代產(chǎn)品。所以萬(wàn)知早期還是免費(fèi)策略，但也有一些高價(jià)值場(chǎng)景可能會(huì)收費(fèi)，例如用戶想要一個(gè) PPT，原來(lái)需要 1 個(gè)小時(shí)，現(xiàn)在用萬(wàn)知?jiǎng)?chuàng)作修改只用 10 分鐘，我們相信有大量用戶愿意付錢(qián)，而且據(jù)了解國(guó)內(nèi) PPT 制作市場(chǎng)，一些初創(chuàng)公司一個(gè)月也能達(dá)到上百萬(wàn)的收入。

AI 科技評(píng)論：零一的 API 如何跟友商競(jìng)爭(zhēng)，有什么優(yōu)勢(shì)？

曹大鵬：首先零一最新公布的千億模型性能多項(xiàng)指標(biāo)超過(guò) GPT-4，這是性能上的優(yōu)勢(shì)，其次，零一的 API 定價(jià)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于 GPT-4。零一最強(qiáng)的 Yi-Large 模型定價(jià)是 人民幣20 塊 100 萬(wàn) tokens ，OpenAI GPT-4-turbo 定價(jià)是 10 美金的input， 30 美金的output，GPT-4 定價(jià)是 30 美金的 input， 60 美金的 output。

AI 科技評(píng)論：如何找到技術(shù)的 TC-PMF？

曹大鵬：研發(fā)大模型產(chǎn)品，除了要深度了解大模型本身的能力，能干什么，不能干什么，哪方面做的好，基于它能找到合適的場(chǎng)景去匹配。如果找了一個(gè)大模型根本不擅長(zhǎng)的場(chǎng)景，這個(gè)產(chǎn)品就不可能有PMF。

其次，關(guān)于 cost 成本這塊，即每次模型的調(diào)用到底花多少錢(qián)，包括接下來(lái)三個(gè)月、六個(gè)月它會(huì)降到多少錢(qián)？要計(jì)算產(chǎn)品給用戶的免費(fèi)用量應(yīng)該是多少，付費(fèi)用量應(yīng)該是多少，因?yàn)樽罱K要算整體的 ROI。所以，如果說(shuō)模型每次調(diào)用成本降低很多的話，我們就可以給用戶更多的免費(fèi)用量，或者給用戶更多的權(quán)益。但是成本一直降不下來(lái)的話，用戶也就不能低成本獲取 API，使用模型的成本較高。

這就對(duì) AI-First 產(chǎn)品時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理要求更高，要有定義產(chǎn)品 PMF（產(chǎn)品市場(chǎng)契合點(diǎn)）的能力，還要對(duì)技術(shù)、商業(yè)有更多的理解，才能把 technology 和 cost 這部分權(quán)衡好。不同于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代成熟產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理，現(xiàn)在的 AI 產(chǎn)品經(jīng)理基本都要從 0 到 1 定義場(chǎng)景，構(gòu)建產(chǎn)品

AI 科技評(píng)論：為何最初選擇在海外開(kāi)疆拓土？

曹大鵬：零一選擇在大模型發(fā)展領(lǐng)先國(guó)內(nèi)一個(gè)身位的海外市場(chǎng)出發(fā)，在一個(gè)相對(duì)成熟的市場(chǎng)去找真正的剛需，這是零一的策略，所以去年 9 月率先在海外推出了一系列產(chǎn)品，包括 PPT 這個(gè)功能也是在產(chǎn)品迭代過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)這個(gè)需求特別強(qiáng)，也愿意付費(fèi)，我們才選擇迭代進(jìn)去。C 端產(chǎn)品在海外已經(jīng)發(fā)展了近幾百萬(wàn)用戶，已經(jīng)有了驗(yàn)證后面才決定跟基礎(chǔ)問(wèn)答的功能放在一起，在國(guó)內(nèi)推。

AI 科技評(píng)論：API 開(kāi)放平臺(tái)跟生產(chǎn)力產(chǎn)品兩塊分別在模應(yīng)一體戰(zhàn)略中扮演什么樣的角色？

藍(lán)雨川：ToC Apps 和 API 都算是模型的應(yīng)用。

API 并沒(méi)有想象中簡(jiǎn)單，除了標(biāo)準(zhǔn)模型的 API 之外，也提供了Yi-Large-RAG、Yi-Large-Turbo這樣的 API，這些 API 背后不是對(duì)應(yīng)完全不同的模型，而是各個(gè)模型的組合。

我們把 API 當(dāng)做一個(gè)產(chǎn)品，去想企業(yè)真實(shí)去使用 API 的時(shí)候，會(huì)怎么用，例如他們?cè)谧鲋R(shí)檢索類場(chǎng)景時(shí)，是不是希望有一個(gè)RAG API能夠帶來(lái)知識(shí)查詢和聯(lián)網(wǎng)搜索的能力？

我們認(rèn)為是會(huì)的，萬(wàn)知以及其他少數(shù)幾家競(jìng)對(duì)產(chǎn)品都包含了RAG能力，但真正給到企業(yè)開(kāi)發(fā)者的國(guó)內(nèi)首個(gè) RAG API 是零一API平臺(tái)推出的。例如 Turbo API，開(kāi)發(fā)者不是永遠(yuǎn)都需要選擇最好的那個(gè)模型，他們經(jīng)常要在性能、成本和速度之間去做一個(gè)平衡，這個(gè)時(shí)候 turbo 可能更適合。

曹大鵬：在零一的模應(yīng)一體戰(zhàn)略中，應(yīng)用不僅包含了零一自研的應(yīng)用，例如萬(wàn)知，另一部分的應(yīng)用更廣泛來(lái)自整個(gè)零一的生態(tài)，例如通過(guò) Yi API 開(kāi)放平臺(tái)，將零一的模型開(kāi)放給外部開(kāi)發(fā)者，驅(qū)動(dòng)大量新的應(yīng)用。

因?yàn)椴皇侨巳硕寄苋ゲ渴?、?xùn)練大模型，API 就像一個(gè)管道一樣，讓開(kāi)發(fā)者調(diào)用，零一希望通過(guò) API 將大模型能力賦能到千行百業(yè)。零一選擇幾個(gè)擅長(zhǎng)、了解的場(chǎng)景去做ToC 應(yīng)用，其他應(yīng)用則通過(guò) API 平臺(tái)去孵化。

藍(lán)雨川：產(chǎn)品對(duì)于 API 是有非常大的幫助的。比如最開(kāi)始是通過(guò)萬(wàn)知發(fā)現(xiàn)用戶問(wèn)到一些復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，他需要有一個(gè) RAG 的能力去提升這個(gè)回答的質(zhì)量，所以我們就在模型上做了相關(guān)的 RAG 能力，再定義了 RAG API 。

AI 科技評(píng)論：大模型幻覺(jué)還沒(méi)有徹底解決，在將模型應(yīng)用到具體生產(chǎn)力場(chǎng)景中，是否會(huì)產(chǎn)生不良影響？

曹大鵬：幻覺(jué)并不都是壞的部分，比如零一模型在開(kāi)源階段，就有開(kāi)發(fā)者專門(mén)拿模型來(lái)做創(chuàng)作、創(chuàng)意文案，想象力特別豐富，這就是好事?，F(xiàn)階段我們用大模型做生產(chǎn)力的應(yīng)用也好，商業(yè)的應(yīng)用也好，主要還是希望幫人們節(jié)約百分之八九十的時(shí)間，最終還是要依賴人的把關(guān)、跟判斷的能力，所以現(xiàn)階段 AI 還做不到萬(wàn)能跟全自動(dòng)。

AI 科技評(píng)論：零一的模型對(duì)內(nèi)部開(kāi)發(fā)跟外部開(kāi)發(fā)者有什么樣的共通性和區(qū)隔性？

曹大鵬：零一海外、國(guó)內(nèi)的生產(chǎn)力產(chǎn)品以及未來(lái)正在探索的產(chǎn)品，都用了零一的 API，可以理解為零一自己也是一個(gè)開(kāi)發(fā)者，跟外部的其他公司開(kāi)發(fā)者一樣，直接調(diào)用 API 來(lái)研發(fā)應(yīng)用，底部都是零一的各個(gè)模型。

因此，萬(wàn)知是一個(gè)非常豐富的產(chǎn)品，里面不止一個(gè)模型，例如解讀圖表背后就疊加了零一的視覺(jué)語(yǔ)言模型。

AI 科技評(píng)論：萬(wàn)知的核心場(chǎng)景除了 PPT 制作還有哪些？

曹大鵬：核心場(chǎng)景主要是“找讀寫(xiě)”，“找”對(duì)應(yīng)的是通用問(wèn)答，就 chatbot；“讀”是 AI 文檔閱讀，萬(wàn)知最多支持 5000 頁(yè)，500萬(wàn)字的PDF，這個(gè)能力在競(jìng)品里還沒(méi)有幾家能達(dá)到，這其實(shí)用到了 RAG 技術(shù)；“寫(xiě)”對(duì)應(yīng)到 AI 創(chuàng)作 PPT。

AI 科技評(píng)論：PPT制作怎么算是高價(jià)值場(chǎng)景？

曹大鵬：舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，小紅書(shū)、抖音上有大量靠賣(mài) PPT模板 ，一年賺幾百萬(wàn)的博主。所以這證明了 PPT其實(shí)有大量需求的，WPS 現(xiàn)在 C 端一年收入都有幾十億人民幣，這其中透露的就是產(chǎn)品力和商業(yè)模式。

而且通用問(wèn)答產(chǎn)品已經(jīng)嚴(yán)重同質(zhì)化了，如果大家都做免費(fèi)的，真的挺難活下去的，創(chuàng)業(yè)公司燒錢(qián)能燒過(guò)字節(jié)嗎？

AI 科技評(píng)論：零一是如何去找應(yīng)用場(chǎng)景的？如何才能做到事半功倍？

曹大鵬：用 TC-PMF 方法論去定義場(chǎng)景，模型的能力是不是足夠好，還要看成本是否能 cover 掉，不會(huì)盲目去找一些留存少的場(chǎng)景。

其次，從海外尋找經(jīng)驗(yàn)。萬(wàn)知是海外先行的產(chǎn)物，海外比國(guó)內(nèi)在應(yīng)用落地上快一年到一年半，所以我們先孵化海外，再?gòu)?fù)制到國(guó)內(nèi)，而不是僅僅在國(guó)內(nèi)閉門(mén)造車(chē)?，F(xiàn)在國(guó)內(nèi)大模型大家普遍還處于尋找場(chǎng)景的階段，證明其實(shí)還沒(méi)找到合適的場(chǎng)景。

AI 科技評(píng)論：零一會(huì)做私有化部署嗎？

藍(lán)雨川：零一會(huì)很謹(jǐn)慎對(duì)待這一點(diǎn)，我們優(yōu)先關(guān)注的是，客戶是不是真正在自己的場(chǎng)景上把 API 的用量用起來(lái)，把自己的AI產(chǎn)品做起來(lái)，產(chǎn)品能PMF 能賺到錢(qián)，我們不會(huì)去盯著項(xiàng)目交付賺一次性的錢(qián)。

AI 科技評(píng)論：大模型公司做 C 端應(yīng)用成本相比市面上其他初創(chuàng)應(yīng)用公司成本高很多，零一如何看待這個(gè)問(wèn)題？

曹大鵬：自研模型有機(jī)會(huì)作出SOTA模型，還可以針對(duì)產(chǎn)品場(chǎng)景微調(diào)強(qiáng)化。如果用開(kāi)源模型，驗(yàn)證期可能可以，但做深做大就很難，一是缺乏技術(shù)壁壘，二是開(kāi)源模型本身部署微調(diào)的成本和人才要求也很高。

AI 科技評(píng)論：零一做應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)在哪？

曹大鵬：首先零一自己有在國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)上排名靠前的模型，而現(xiàn)在的 AI 應(yīng)用能做起來(lái)至少 60% 是由模型能力決定的。

AI 科技評(píng)論：現(xiàn)在零一API平臺(tái)的用戶有多少？

藍(lán)雨川：正式發(fā)布前已經(jīng)試運(yùn)行了一個(gè)多月，有不少種子用戶，可以期待下今年的成績(jī)。

AI 科技評(píng)論：零一未來(lái)會(huì)持續(xù)開(kāi)源嗎？

藍(lán)雨川：會(huì)持續(xù)升級(jí)，開(kāi)源重要的是開(kāi)源出來(lái)的模型要真的有用。所以零一開(kāi)源還是以實(shí)用性為主，未來(lái)開(kāi)源還是會(huì)以輕盈的模型跟多模態(tài)為主。

AI 科技評(píng)論：對(duì)過(guò)去一年整體的感受與看法，未來(lái)有怎樣的的趨勢(shì)預(yù)測(cè)？

曹大鵬：過(guò)去國(guó)內(nèi)基本都在拼模型能力，真正落地到應(yīng)用的很少，今年 AI 應(yīng)用會(huì)迎來(lái)爆發(fā)，因?yàn)槟Ｐ湍芰赡苓_(dá)到了一個(gè)臨界點(diǎn)。同時(shí)，商業(yè)化會(huì)成為非常重要的一個(gè)課題。而 API 是很好的一個(gè)商業(yè)模式。

藍(lán)雨川：我們理解接下來(lái)一年會(huì)迎來(lái) AI 應(yīng)用爆發(fā)，因?yàn)閲?guó)產(chǎn)大模型能力已經(jīng)與GPT-4 不相上下，而美國(guó) AI 應(yīng)用全面爆發(fā)正是在 GTP-4 0314發(fā)布之后。

我們也希望 Yi-Large 能夠帶來(lái)國(guó)內(nèi)AI應(yīng)用生態(tài)繁榮，也通過(guò) API 為零一創(chuàng)造一個(gè)比較好的商業(yè)模式。做大模型的投入非常大，需要融資、買(mǎi)卡、訓(xùn)模型，如果一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司一年、兩年看不到商業(yè)回報(bào)，不能建立商業(yè)閉環(huán)，繼續(xù)做更大的模型就很難，所以我們很努力在通過(guò) ToC 產(chǎn)品和 API 去增長(zhǎng)、賺錢(qián)。

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