公布Yi-Lightning大模型榜单成绩时，零一万物创始人及CEO 李开复给公司to B（企业）解决方案矩阵埋了伏笔，11月6日零一万物发布了AI Infra（基础设施）解决方案 、“如意”数字人解决方案等产品，明确了公司整体的to B思路：“Infra+大模型+应用”三位一体。to B不是单纯地靠项目制亏本拿单子”，这背后的信号一是要挣钱，二是尽量做标准化服务。
基础设施+大模型+应用
11月6日，零一万物首次对外披露了基于Yi模型构建的一整套大模型to B解决方案。即覆盖客户从AI Infra到模型，再到应用落地过程。具体包括帮助客户构建大模型算力平台的AI Infra解决方案，面向电商直播、办公会议等场景的“如意”数字人解决方案，以及原有的以Yi大模型开放平台为核心的Yi API（应用程序编程接口）。
“零一万物的数字人技术在百胜进行了直播测试，这项技术通过大模型驱动，能够实现与用户的实时互动”，百胜中国首席资讯技术官张雷向媒体透露，“零一万物基于大模型的数字人解决方案可以提升直播运营团队的效率，运营人员能够同时管理多个直播间。”
与“如意”数字人解决方案配套的，是零一万物计划推出的营销短视频解决方案“万视”。据测算，接入“如意”后，某母婴品牌连锁的一个连锁人员，能够同时管理100个直播间的运营。在接入“如意”和“万视”后，每个开播的门店都能以极低的成本，生产7×24小时不间断直播内容和短视频内容，覆盖门店3公里以内的线上流量。
基础设施部分相对抽象，零一万物的AI Infra解决方案可对应到构建算模协同的智算中心。基于自研算力管理平台，零一万物训练出新旗舰模型 Yi-Lightning、千亿参数模型 Yi-Large。通过 Yi 系列模型的生产训练实践，零一万物的AI Infra团队在故障预测等方面已有一套解决方案，目前零一万物自身 MFU （模型FLOPs利用率）超行业平均水平，Goodput（有效训练时间比率）99%。
标准化和垂直精细化不矛盾
“从第一天开始，零一万物就开始探索to B方向”，零一万物联合创始人祁瑞峰说，“今天在大模型领域内，大部分 to B项目都集中在私有化定制模型，如何能够真正让大模型进入客户核心业务场景，形成一个大模型赋能下，标准化、可规模复制的应用产品是未来to B的一大挑战。”
这一挑战从AI 1.0时代就已存在，AI企业始终难以摆脱高度定制化的模型产品、项目制的商业模式。这使此类公司均面临着业务可复制性、可扩充性不足，项目有毛利，但公司不赚钱的窘境。
零一万物的解题思路是标准化与垂直精细化。
以“如意”数字人解决方案为例，这一方案的“万店直播”结构、Yi大模型开放平台以跨行业复用为目标，两条业务线具备“高度可复制、规模化发展”的特点。
祁瑞峰向媒体举例，“零售业的店员水平参差不齐，每年招聘和培训的新员工规模是以十万为单元的数量级，先不说搭直播有多复杂，光开播就要按10次键，10次乘以365天，再乘以1万家店，是不得了的事情”，在他看来，这个方案就是要帮助零售业实现行业核心：规模、效率。
“to B的核心是要找到应用切口，零一万物还可以顺着店的逻辑找其他的应用切口。”垂直精细化和标准化并不矛盾。零一万物将与客户探索“垂直精细化”新场景，结合行业和应用场景推出“标准化”企业级应用。
比如百胜中国，张雷表示，百胜中国正探索如何将最新的AI技术应用到具体业务场景，以实现降本增效创造业务价值。
孩子王首席技术官王海龙则向北京商报记者表示，如果零一万物的大模型可以基于孩子王自有的海量数据打造出高质量的母婴垂类智能体，那孩子王就可以利用AI的能力向用户提供更高质量的产品和服务，同时运营的成本也会极大地下降。
把金字塔倒过来
作为服务方，零一万物对亏损也十分敏感。半个月前，李开复说，“to B要做有利润的解决方案”，11月6日他进一步透露，半年前零一万物就决定不做赔钱的to B，要给用户和合作伙伴创造价值，而不是纯项目制，交付的时候一次性收入。
为了区隔，祁瑞峰给“项目制”做了定义，是指产品的非标化占小部分，定制化占大部分。反过来看，非纯项目制就是零一万物反复说的标准化。
跳出企业看利润，对整个大模型、AI生态的意义更大。
“正常健康的生态应用是：应用创造的价值＞云厂商＞芯片GPU（图形处理器）”，李开复曾向媒体表示，但实际情况正好相反。
11月6日，他再次提到这个话题，并以PC、移动互联网平台为例解释，“PC和移动互联网产生了巨大的价值，是因为最赚钱的是to B和to C（用户）的应用，只有应用帮用户和企业创造了经济财富，用户和客户才有可能花更多钱，这些to B和to C的应用才能生存下来。这些应用再告诉平台、模型和智算中心该怎么做，智算中心和芯片才能够赚钱，这是我们现在必须要跨越的，而且是非常适合中国来做的事情”。
北京商报记者 魏蔚