李開復AI公司「零一萬物」亮相,將自研大模型!怎麼打贏科技巨頭?關鍵在這
李開復AI公司「零一萬物」亮相,將自研大模型!怎麼打贏科技巨頭?關鍵在這

秉持著AI2.0是絕對不能錯過的革命,且將會是一個巨大平台式機會,創新工場董事長兼CEO李開復親自帶隊創立大模型公司「零一萬物」在3日正式成立,定位打造AI2.0的平台和應用,在三個月內已實現百億參數規模的模型內測,目前正往300至700億參數規模擴大。

對於公司名稱「零一萬物」,李開復分享,零一即01,代表的是數字世界,從零到一,乃至宇宙萬物,寓意「零一智能,萬物賦能」的雄心。而「零一萬物」是一間致力打造AI2.0平台,預測將誕生新一批AI-first的應用,催生出由AI主導的商業模式。

零一萬物
圖/ 李開復臉書

李開復創大模型公司「零一萬物」,已構建GPU集群、核心人員到位

自今年3月底宣布籌辦AI2.0新公司後,截至目前「零一萬物」團隊已有數十名核心成員,集中在大模型技術、人工智慧算法、自然語言處理、系統架構、算力架構、數據安全、產品研發等領域。成員包括阿里巴巴副總裁、前百度副總裁、前滴滴/百度首席算法負責人、前Google高層、前微軟/SAP/Cisco/副總裁等人。

而「零一萬物」的技術路線為自研大模型,因為認為開源模型和小模型的技術實現無法達到與海外大廠自研模型的性能,因此正搭建實驗平台,已構建數千卡GPU集群,進行訓練、調優和推理,提高數據有效參數量,以及使用的高質量數據的密度,構建連續、可控、科學化的訓練能力。

同時未來也計劃推出開源模型版本,推動全球 AI 2.0 的開發者生態。「大模型創業公司應該擁抱開源,但不能過度依賴於開源模型。只有盡快建立自己的技術優勢,構建起強大的生態護城河,才能真正抓住AI2.0的歷史機遇。」

中國AI研發落後美國,李開復:新創公司機會在這

李開復作為人工智慧領域的先驅之一,40年來始終在人工智慧領域科研和產業之間。在他看來,如同Windows帶動了PC普及,Android催生了行動網際網路的生態,AI2.0將誕生比行動網際網路大十倍的平台機會。他也認為,大語言模型會經歷L1到L3三個階段。現階段,大多數公司處於L1階段,下一步需要跨越「湧現」門檻,成為L2級主流大語言模型,最後追趕L3全球一線公司,成為強大的人工智慧基礎設施。

李開復
圖/ 李開復臉書

在國際已有少數幾家領先企業引領全球大模型前沿技術突破,帶動從 AI 模型、AI技術設施、AI應用等多層次的新一波創業榮景。這根源於國際對AI的研發願景和巨額投資。

按照 Preqin 數據分析,2020年至2023年6月,美國AI投資金額為232.5億美元,是中國的3.6倍。2023年 1月至6月中旬,僅美國的AI賽道投資金額就高達266億美元,是中國投資40億美元的6.6倍。

李開復表示,客觀來看,雖然中國研發突破也許落後美國幾年,但擅長技術迭代且具極其優異的工程能力和執行速度,未來可期。「大模型的技術門檻很高,非常需要整合一個兼具科研能力和開發實力的高效團隊,制定貫徹公司的技術和產品戰略,從上到下一致執行。」

他認為,AI2.0市場容納得下巨頭、中小企業、新創公司三個層級的公司,和大廠相比,技術頂尖、能專注掌握大模型打法的創業公司,有集中資源、策略靈活、能打硬仗、落地執行力強等優點,反而更有機會領跑行業,正如ChatGPT背後的OpenAI公司一樣。

延伸閱讀:李開復籌組AI公司,「不只做中文版ChatGPT」!AI 2.0更賺錢?怎麼賺?

責任編輯:蘇祐萱

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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