Li Kaifu exklusiv geantwortet: Blindes Festhalten an Unbezahlbarem ist keine gesunde Wahl | Exklusiv bei Zhiyong

„Wir sind ein Handelsunternehmen, kein '01 Everything Technology Laboratory'.“

Aufgeben des Modells? Von Alibaba komplett übernommen? In der ersten Woche des Jahres 2025 geriet „Zero One Everything“, eines der sechs großen Modelle, in einen Sturm der öffentlichen Meinung.

Am 7. Januar 2025 führte „Emerging Intelligence“ ein Gespräch mit Li Kaifu, dem Gründer von Zero One Everything, das sich im Zentrum des Sturms befindet. Dieser „erfahrenste KI-Unternehmer“ reagierte auf die jüngsten Personalveränderungen und Geschäftsaufteilungen von Zero One Everything:

„Die Strategie eines Startup-Unternehmens im ersten Jahr ist möglicherweise nicht für das zweite Jahr geeignet, Anpassung und Transformation sind zwangsläufig erforderlich. Dieses Jahr ist das entscheidende Jahr für die Kommerzialisierung, und Zero One Everything muss auch die Priorität seiner Geschäfte anpassen.“ sagte Li Kaifu gegenüber „Emerging Intelligence“.

Nur einen Tag zuvor tauchte online das Gerücht auf, dass Zero One Everything „sein Karten- und Pre-Training-Team an Alibaba verkauft hat“. Am Abend widerlegte Li Kaifu das Gerücht persönlich in einem sozialen Netzwerk.

Li Kaifus Antwort in den sozialen Netzwerken.

Der Schlüssel zu dieser Veränderung liegt in der Zukunft des Pre-Training- und Infra-Teams von Zero One Everything.

Li Kaifu erklärte „Emerging Intelligence“, diejenigen, die bereit sind, weiterhin supergroße Parametermodelle zu trainieren, sind dem „Joint Laboratory for Industrial Large Models“ beigetreten, das von Zero One Everything und Alibaba Cloud gegründet wurde.

„Emerging Intelligence“ erfuhr, dass Mitte Dezember 2024 beide Teams schrittweise Änderungsmitteilungen erhielten und das Pre-Training-Team Ende Dezember ein Angebot von Alibaba „Tongyi“ erhielt, während das Infra-Team ein Angebot vom Alibaba Intelligent Cloud Team erhielt.

Der Hintergrund der „Alibaba-Übernahme“ basiert auf einer Einschätzung von Zero One Everything: Die Kosten-Nutzen-Bilanz für ein Startup, das sich in das Pre-Training extrem großer Modelle bemüht, ist zu gering.

„Jeder sieht deutlich, dass nur große Unternehmen in der Lage sind, supergroße Modelle zu finanzieren“, erzählte Li Kaifu „Emerging Intelligence“. Seit 2024 ist es das Ziel von Zero One Everything, kleine, angemessene Industriemodelle zu entwickeln, „der Nutzen von supergroßen Modellen besteht darin, kleinere Modelle zu lehren, also brauchen wir ein großes Unternehmen, das mit uns supergroße Modelle trainieren kann.“

Das „große Unternehmen“, das Li Kaifu erwähnt hat, ist der alte Anteilseigner von Zero One Everything, Alibaba. „In Zero One Everything gibt es noch viele Mitglieder mit dem Traum von AGI, und diese Mitglieder können dem Labor beitreten“, fügte Li Kaifu hinzu.

In Bezug auf das Gerücht „Karten wurden gekauft“, machte Li Kaifu klar, dass Zero One Everything Modelle über Cloud-Services trainiert: „Wir besitzen keine eigenen Karten, wie könnten wir sie also verkaufen?“

Wie man Geld verdient, ist die wichtigste Frage für dieses Einhorn im Jahr 2025. Neben der Anpassung der Modelltrainingsstrategie plant Zero One Everything auch die Aufteilung von Geschäften in den Bereichen Gaming, Finanzen und anderen KI-Bereichen für eigenständigen Betrieb und Finanzierung.

Die Logik der Aufteilung stammt aus den Erfahrungen bei der Inkubation von Projekten in der Innovationsfabrik. Li Kaifu erklärte „Emerging Intelligence“, dass, wenn das Team sich auf eine bestimmte Vertikale konzentriert, sie es sowohl vertiefen als auch umfassend bearbeiten können.

Natürlich basiert die Logik der Geschäftsaufteilung von Zero One Everything auch auf Realität: „Geht und sprecht mit Investoren, um zu sehen, ob jemand bereit ist zu investieren“.

„Das Überleben eines Startups besteht darin, zu überlegen, wie man jedes einzelne Geldstück sinnvoll einsetzt, anstatt mehr GPUs zu verbrennen.“ fasste Li Kaifu zusammen.

Im Folgenden finden Sie das Gespräch zwischen „Emerging Intelligence“ und Li Kaifu, leicht bearbeitet:

Großes Modell, Alibaba soll es trainieren

„Emerging Intelligence“: Was ist mit dem Pre-Training-Team und dem Infra-Team von Zero One Everything, dem Mittelpunkt der Ereignisse, wirklich passiert?

Li Kaifu: Wir sind mit unserem größten Investor Alibaba ständig in Kontakt und haben ein gemeinsames Labor gegründet (Joint Laboratory for Industrial Large Models). Dieses gemeinsame Labor wird sich auf Arbeiten mit einer Verfügung über Scaling Law konzentrieren, das von Alibaba geleitet wird.

Einige unserer Mitglieder sind geschickt in und bereit, sich auf Scaling Law zu konzentrieren, daher wird ein Teil des Teams durch das gemeinsame Labor tief mit Alibaba integriert.

„Emerging Intelligence“: Bedeutet dies, dass das Pre-Training-Team und das Infra-Team wählen können, zu Alibaba zu gehen oder bei Zero One Everything zu bleiben?

Li Kaifu: Diese Details werde ich vorerst nicht weiter kommentieren.

Was ich sagen kann, ist, dass es jetzt eine enorme Gelegenheit gibt, ein Supergroßmodell zu entwickeln, und Alibaba hat beschlossen, diesen Weg zu gehen, und wir applaudieren ihnen dafür. In den letzten anderthalb Jahren haben wir einige hervorragende Mitglieder gehabt, die sich für diese Angelegenheit sehr begeistert geäußert haben. Es ist also ganz natürlich, dass beide Seiten eine Wahl treffen.

„Emerging Intelligence“: Bedeutet die Aufnahme des Pre-Training-Teams und des Infra-Teams bei Alibaba, dass Zero One Everything das Pre-Training offiziell aufgibt?

Li Kaifu: Unser ideales „Pre-Training“ ist es, pragmatische, kleine und schnelle Modelle zu erstellen, die nach wirtschaftlichem Nutzen bewertet werden.

Früher sagte Ilya, ein ehemaliger Mitgründer von OpenAI, dass Scaling Law an seine Grenzen gestoßen sei. Das bedeutet, dass große Modelle viel Geld kosten und die Effizienz nicht mehr so ​​wie früher zunimmt. Daher können nur große Unternehmen supergroße Modelle finanzieren.

Mit den positiven Marktrückmeldungen von Yi-Lightning (das Milliarden-Parameter-Modell von Zero One Everything) haben wir erkannt, dass die zukünftige Rolle von Yi ein relativ schnelles und kleines, aber preiswertes Modell sein soll. Modelle, die wir in Zukunft trainieren werden, werden nicht größer als Lightning sein.

„Emerging Intelligence“: Anfang Januar haben Zero One Everything und Alibaba Cloud ein gemeinsames Labor gegründet, um große Modelle zu trainieren. Welche Rollen gibt es auf beiden Seiten?

Li Kaifu: Der Nutzen supergroßer Modelle liegt darin, dass sie kleinere Modelle lehren können, die wir als „Lehrermodell“ bezeichnen. Der große Modell lehrt kleinere Modelle Fähigkeiten durch Methoden wie Datenverdichtung und Datensynthese, was eine Strategie beim Modelltraining ist.

Obwohl große Modelle teuer und relativ langsam sein können, muss China angesichts der technologischen Blockade diese innovative Nische und Sicherheitsbasis besetzen und erhalten.

Deshalb glauben wir, dass wir mit einem großen Unternehmen zusammenarbeiten sollten, das ein supergroßes Modell trainieren kann. In Zukunft trainiert Alibaba das supergroße Modell, und wir können mit einem kleinen, effizienten Team preiswertere Modelle entwickeln, um den Anwendungsboom zu nutzen.

Viele Menschen träumen immer noch von supergroßen Modellen, daher sind diese Personen ideal dafür, dem von Alibaba geleiteten gemeinsamen Labor beizutreten.

„Emerging Intelligence“: In den Gerüchten heißt es, dass die Karten (GPU) von Zero One Everything an Alibaba verkauft wurden. Was ist daran dran?

Li Kaifu: Ich weiß nicht, woher das mit den Karten kommt. Wir besitzen keine Karten, wie könnten wir sie dann verkaufen? Daher kann ich zu den Karten nichts sagen.

„Emerging Intelligence“: Ist es für KI-Startups üblich, keine eigenen Karten zu kaufen und Cluster aufzubauen, sondern Cloud-Services zu kaufen?

Li Kaifu: Man glaubt, dass kleine Unternehmen nicht für supergroße Modelle geeignet sind, daher müssen kleine Unternehmen mit zehntausenden von Karten möglicherweise überdenken, ob sie Karten reduzieren sollten, wenn sie keine supergroßen Modelle verwenden.

Ich denke, dass dies eine allgemein akzeptierte Überlegung in der Industrie ist. Wir machen das nicht mehr, nicht weil wir nicht an Scaling Law glauben, sondern weil wir die Aufgabe, mehr Karten für supergroße Modelle zu verwenden, an Unternehmen übergeben, die Scaling Law betreiben können, wie Alibaba, und mit ihnen zusammenarbeiten. Das ist der richtige Weg zum Überleben.

70% des Umsatzes stammen aus dem B2B-Sektor

„Emerging Intelligence“: In Ihrem dementierten Post in sozialen Netzwerken erwähnen Sie, dass Zero One Everything 2024 mehr als einhundert Millionen an festen Einnahmen hatte. Woher stammt diese hauptsächlich?

Li Kaifu: Zunächst haben wir uns auf den B2C-Bereich konzentriert, und bei B2C haben wir direkt den Auslandsschwerpunkt gelegt. Wir sind uns bewusst, dass es 2024 schwierig war, in China mit B2C Geld zu verdienen, daher haben wir kein Geld zur Kundengewinnung in China verbrannt und keine B2C-Produkte entwickelt.

Für die C-Seite: Unser letztjähriger Erfolg besteht zu etwa 2-3 Teilen aus bezahlten Produkten im Ausland, wie PopAi, das ein Produktivitätstool ist.

„Emerging Intelligence“: Bedeutet das, dass auch 70% der Einnahmen aus dem B2B-Bereich stammen?

Li Kaifu: Im B2B-Bereich begannen wir in der zweiten Jahreshälfte 2024 nach einer sechsmonatigen Strategieänderung. Zunächst haben wir die State-of-the-Art-Modell-Technologie entwickelt, was einem technischen Szenario-Suchprozess entspricht.

Im B2B-Bereich haben wir mehrere Versuche unternommen, darunter auch der Spieleindustrie, die im zweiten Halbjahr ein erhebliches Wachstum aufwies. Auch in den Bereichen Finanzen und Energie verbuchen wir ein gutes Wachstum.

„Emerging Intelligence“: Der Wechsel vom B2C-Bereich in der ersten Jahreshälfte zum B2B-Bereich in der zweiten Jahreshälfte bedeutet einen erheblichen Wandel im Geschäftsbetrieb.

Li Kaifu: Außenstehende würden vielleicht denken, dass die Veränderungen Anfang Januar 2025 groß aussehen, doch wir planen diese Veränderungen seit Monaten. Wir haben organisatorische Ressourcen, Prioritäten im Projekt und andere Aspekte systematisch geordnet und Ende des Jahres einige Meilensteine ​​gesetzt.

Zum Beispiel haben wir seit einiger Zeit mit Alibaba über ein gemeinsames Labor gesprochen, das kürzlich offiziell angekündigt wurde.

„Emerging Intelligence“: Welche organisatorischen und Ressourcenzuweisungsänderungen hat Zero One Everything im letzten Jahr erfahren?

Li Kaifu: Unser organisatorisches Strukturupdate zielt darauf ab, die B2B-Funktionalität zu erhöhen, um mehr Industriegroße Modell-Kooperationen zu bringen.

Wir haben unsere internen Teams entsprechend angepasst. Beispielsweise müssen wir stark im Verkaufsprozess sein und die Kundenbedürfnisse verstehen, Produkten und Geschäftsmodellen entwickeln. Außerdem müssen wir starke technologische Forschung und Entwicklung in Richtung Standardisierung und Plattformisierung leisten. Wir vermeiden bemüht, Geschäftsmodelle betrieben zu betreiben, die uns bei jedem Auftrag negative Margen bringen.

„Emerging Intelligence“: Wie fokussiert man sich auf kleine Modelle und wird kommerziell erfolgreich?

Li Kaifu: Wir glauben, dass schnelle, kostengünstige Modelle ideal für industrielle Modelle sind. Das bedeutet nicht, dass wir Modelle mit drei oder vier Parametern erstellen werden, da diese in vielen Szenarien nicht funktionieren.

Gleichzeitig werden wir keine supergroßen Parametermodelle mehr erstellen, da diese in vielen Bereichen wie Automobil, Finanzen und Spielprojekten nicht praktikabel sind. Wir werden Yi-Lightning-ähnliche Modelle oder kleinere Modelle entwickeln, die für eine Vielzahl von Branchen geeignet sind.

„Emerging Intelligence“: Zero One Everything begann spät im industriellen B2B-Bereich, wie überwindet man diesen Nachteil?

Li Kaifu: Wir werden uns auf einige Schlüsselbereiche konzentrieren. Wir werden nicht wie einige andere AI-Unternehmen 300 Verkäufer einstellen. Wir werden meine persönlichen Netzwerke nutzen, um in einige sehr gute Bereiche und Unternehmen hineinzugelangen und in den dort populären Bereichen maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.

Außerdem können wir mit Innovativer Fabrik zusammenarbeiten, da viele Unternehmen in den von ihr inkubierten Bereichen komplementär zu uns sind.

Zudem glauben wir, dass Industriemodelle noch nicht ausreichend differenziert sind, z. B. halte ich Finanzen nicht für ein vollständiges Segment. Wir werden Branchen weiter spezialisieren und detaillierte Segmente fokussieren. Das möchte ich hier nicht im Detail verraten, da dies Mitbewerber in unsere Pläne einweihen könnte.

Wir sind ein kommerzielles Startup, kein technisches Labor

„Emerging Intelligence“: Anfang Januar 2025 hast du berichtet, dass Zero One Everything "vollständig auf Anwendungen ausgerichtet" ist.

Li Kaifu: Zuerst haben wir, mit der Verfolgung des AGI-Traums, viele talentierte Kollegen mit einer starken technischen Grundlage für uns gewinnen können, die nachweisen wollten, dass wir weltklassige Technikprodukte schaffen können.

In gewisser Weise wird dieses Jahr das entscheidende Jahr für die Kommerzialisierung von großen Modellen. Wenn wir diesen Übergang nicht schaffen und die Technologie nicht wirklich in die Anwendung umsetzen können, besteht möglicherweise die Gefahr, dass wir es nicht schaffen.

„Emerging Intelligence“: Was sind die Kriterien, "wirklich in die Anwendung umzusetzen"? Benutzerzahlen? Einnahmen? Oder Gewinne?

Li Kaifu: Aus unserer Sicht ist der Schlüssel, dass diese Anwendung Geld verdienen kann und Einnahmen generiert, nicht blind Benutzerzahlen erweitern oder blind Benutzerzahlen aufbauen.

„Vollständig auf Anwendungen ausgerichtet“ bedeutete: Wenn du zwar eine Technik hast, aber keine Anwendung, dann ist das in der Regel nur ein Labor.

Was wir anstreben, ist ein Handelsunternehmen, kein „Zero One Everything Technology Laboratory“.

„Emerging Intelligence“: Ich habe gehört, dass das Unternehmen einige Geschäfte aufgeteilt hat, um unabhängige Tochterunternehmen zu betreiben und extern zu finanzieren.

Li Kaifu: Das ähnelt stark dem lange etablierten Inkubationsmodell von Innovativer Fabrik. Beispielsweise wurde die Abspaltung von „Zero One Oasis“ (Zero One Everything AI Gaming Tochterfirma) kürzlich gemeldet – wir haben das ein paar Monate lang betrieben und sind zuversichtlich, dass es erfolgreich sein könnte.

„Emerging Intelligence“: Warum der Abspaltungsansatz?

Li Kaifu: Wenn dein Team sich auf eine bestimmte Vertikale wirklich konzentriert und dieses Segment das Potenzial hat, zu wachsen, werden sie mehr fokussiert sein und den Markt intensiv bearbeiten.

Verglichen mit einem Team, das mehrere Branchen bedienen möchte, können sie als eigenständige Einheit stärker fokussiert arbeiten und spezialisierte Ressourcen nutzen.

„Emerging Intelligence“: Was sind die Kriterien, um zu entscheiden, ob ein Geschäft aufgeteilt wird oder nicht?

Li Kaifu: Zuerst sprecht mit Investoren und überprüft, ob jemand investieren möchte.

Falls ohne klare Perspektive aufgeteilt wird und das Team es nicht schaffen kann, sich selbst zu finanzieren, ist die Aufteilung unnötig.

„Emerging Intelligence“: Nicht viele Startups führen gleichzeitig mehrere Geschäftsfelder ein, wird das die Konzentration beeinträchtigen?

Li Kaifu: Wir hoffen weiterhin, dass wir in der Zukunft eine B2B-Plattform aufbauen können. Ein zentraler Forschungskostenpunkt wird gemeinsam durch verschiedene Geschäftseinheiten getragen, möglicherweise 20% in diesem Bereich, 30% in einem anderen Bereich, und 50% für allgemeine Toolchains usw.

Gleichzeitig entstehen manche Erfolgsstorys durch den Markt, andere durch Ideen. Es ist schwer vorherzusagen, welche Richtung fruchten wird, daher sortieren wir laufend die Optionen und versuchen, in diesem Jahr ein paar Vorzeigelinien zu schaffen.

„Emerging Intelligence“: Welche neuen Erkenntnisse haben Sie durch das Jahr und ein halbes Jahr im KI-Startup-Geschäft gewonnen?

Li Kaifu: Mutig aktiv zu skalieren und das richtige Strategieerwägung zu treffen. Startups der erste Plan ist nicht unbedingt das richtige Rezept für das zweite Jahr. Blindes Festhalten an Unmachbarem ist nicht die richtige und gesunde Wahl.

Wir hoffen auf eine sicherere Zukunft, die es uns ermöglicht, mit mehr Zuversicht unsere Ziele zu erreichen.

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