大洋彼岸的OpenAI系列春晚仍在持續，連續發表會的第9天，OpenAI正式發表了o1模型的API。對已發布的聖誕季特別功能們略作盤點：滿血版o1模型VSChatGPT Pro訂閱計劃、年初引爆全球的鴿王——視頻生成模型Sora全面開放、全新Canvas寫作功能、ChatGPT正式接入蘋果全家桶、GPT-4o的視訊通話與螢幕分享功能，重構AI協作模式的複雜專案Projects…

這些發布與過往OpenAI一次次的模型更新相比，已經完全不同。這家標竿性公司正在轉向一家產品公司。

而作為中國公司們一直以來設計技術路線和融資敘事時最重要的參照物，在OpenAI轉變時，對OpenAI貼身跟隨最緊的中國追隨者們，也悄然發生了「更替」。

智譜，比OpenAI還OpenAI

此前，智譜一直是那個最高調的跟隨者。在最近有媒體發布的智譜融資路演PPT裡，有技術路線的地方，就有OpenAI。

作為成立於2019年的清華系公司，智譜在涉及大模型鏈路的許多方面推出了豐富的產品，這裡包含各種尺寸的通用GLM大模型，還有基於通用模型而來的對話產品、AI助手智譜清言，程式碼模型CodeGeeX，文生圖模型CogView以及多模態對話模型VisualGLM，多模態理解模型CGVLM，智能體產品AutoGLM甚至還有硬件，從演算法到產品，智譜實現了完全自研。

這家在OpenAI的ChatGPT一鳴驚人之前，就投身大模型研發的公司，強調自己與OpenAI的英雄所見略同。他堅持著預訓練的大模型的研發，也想抓住API市場實際上同時存在B端和C端兩類用戶。

在2023年下半年，業界對百模大戰下一階段是什麼的回答大多聚焦於用產業資料訓練垂直大模型，但智譜選擇跟OpenAI一樣，相信通用大模型的能力。它也繼續緊跟著OpenAI的發布節奏，進入2024年，智譜先後發布了對標Sora的視頻生成模型CogVideoX，以及對標GPT-4o的端到端語音模型GLM-4-Voice和GLM-4- VideoCall。

這樣的策略從融資結果來看，達到了效果。

智譜最新完成的新一輪30億元融資，與9月海淀區政府設立的市場化投資平台－中關村科學城公司領投之時，所述的投資原因主旨趨同，用於支持輪基座大模型的研發，這些融資使得智譜估值超過了200億元，成為估值最高的大模型公司之一。國資外，智譜背後的投資方還包括高瓴、啟明、君聯，以及美團、阿里、騰訊、小米在內的大廠。

而這種跟隨也在近期內開始出現分野。當OpenAI轉向產品公司，智譜其實依然不那麼to C，他們對外的表態，依然要堅持花精力在預訓練模型，而融資中透露的關鍵信息，也是toB為主的營收帶來的商業化收入翻倍。相較於2023年，今年以來智譜商業化收入成長超100%。其MaaS（模型即服務）平台API年營收年增超過30倍，此平台已吸引了70萬企業及開發者用戶，付費客戶數成長超20倍，在商業化和企業業務的滲透率越來越高。

相較於OpenAI在向一家產品公司轉變中在意的能力，智譜拿到的這些客戶顯然還是更看重模型能力。這讓智譜看起來倒是比今天的OpenAI更像以前那個OpenAI。

「OpenAI雖然也是toB，但toC能力也還不錯，跟智譜從產品線上已經不完全對標。」一位頭部VC合夥人對比兩者現狀表示。

月之暗面成了OpenAI最新的貼身追隨者

在智譜發布融資消息之前一天，月之暗面發布了它的「視覺思考模型」k1，並上線最新版的網頁版以及Android和iOS APP。

在介紹中，繼不久前的數學模型k0-math對標OpenAI的o1之後，k1再次對標了OpenAI的o1和GPT-4o。

月之暗面儼然成了新的OpenAI貼身跟隨者。

作為一家很少在模型側公開發聲的頭部模型公司，一個月內更新了兩款k系列模型。

在月之暗面年初聲名鵲起之後，創始人兼CEO楊植麟為其樹起了最看好大模型To C的國內AI技術理想主義大旗，“只看好To C，因為公司的目標是AGI（通用人工智能），而AGI在To C的前景遠超To B。

在談到OpenAI時，他年初在訪談中提到，做模型公司應該去理解AGI與產品之間的關係，「對我們來說並不是手段和目的，兩個都是目的」；「ChatGPT還沒有完全建立起基於用戶資料的持續進化」；“一個不足夠關心用戶的公司最終可能也沒辦法實現AGI。

這說明，當時的他想跳出OpenAI的敘事邏輯，透過談論OpenAI來講述自己的故事。

而今天來看，這樣的敘事也有更現實的考量。最近仍未結束的圍繞張予彤的爭議裡，許多細節被公佈出來，其實這些資訊也透露著月暗對於自己融到的資源的使用方式。

對於大模型企業來說，融資至關重要，融到與頭部幾家同等規模的資金則直接決定了最初階段能否坐上台桌。這也是張予彤發揮的關鍵作用，連續幾筆關鍵融資讓月暗估值近217億，成為六小虎之一。這些資金如李開復所說，足夠每家做預訓練。但言下之意是，是否做和如何做則不一定了。

從楊植麟先前的一系列訪談和對話裡看，他是個「等得起」的人。例如，他談到做出聚焦Kimi的決定，說大概今年二、三月份，三四月份，基於美國市場判斷，基於自己的觀察，提出聚焦Kimi。 “要把一個產品做到極致很重要。砍業務等於本質上也在控制人數，現在三個業務一起做，就活生生把自己變成一個大廠，沒有優勢。”

例如在模型上，月之暗面從來沒有整體介紹過自己的模型，而選擇了其中一個能力──上下文長度來集中展示。相較於智譜的產品線，這顯然在資金上也同樣更加划算。

例如在先前的表述中，楊植麟很在意月暗的人數，「我們是這一撥公司裡人數最少的」。

在OpenAI代表著卷預訓練的階段，不是每個人都跟得起OpenAI。某一線投資人告訴矽星人，月之暗面的邏輯是Kimi好用就行，就不是賣模型的邏輯，所以他們也不頻繁推出模型，當然這其中模型的工作很重要。它不需要貼身緊跟OpenAI，吃力不討好，但在所有人必須靠對標OpenAI來積累更好的資源的時期，這不僅讓月暗此前和另外幾個對標OpenAI更深的大模型公司顯得不同，也讓它的融資需要走另一條路。

直到OpenAI GPT-5的徹底難產和o1的推出，以及背後關於Scaling law撞牆的討論甚囂塵上，因張予彤的事件而注定會在融資上受到影響的月暗，對標OpenAI的策略也變了。

最近在NeurIPS 2024的舞台上，Ilya Sutskever以其標誌性的簡潔，用15分鐘揭示了人工智慧的最新洞見，最震撼的無過於以預訓練為代表的Scaling law「終結」的討論：「Pre – training as we know it will end.（我們所熟知的預訓練即將終結。）」 。緊隨其後，OpenAI大神級人物、o1核心成員Noam Brown也發表一番言論，稱o1代表著一種全新的以推理計算為核心的Scaling 模式，這些將Scaling law的終結討論推至高點。

楊植麟敏銳地捕捉到了這一點，他在9月o1剛推出後的一次公開分享裡，花了很多篇幅解讀剛出世的o1，他說今天AI的效率提升很驚人，推理成本的下降很迅速，還說在做Kimi的時候，希望能把產品和模型更緊密地結合在一起去思考，「而且這個Scaling現在也發生了一些變化，原來大部分Scaling發生在訓練階段，但是現在大部分的計算，或者說越來越多的計算會轉移到推理階段。

之後月之暗面開始發布他們自己的o1系列，並用起了先前在智譜等公司發布模型時常用的「擊敗GPT」的策略。在最近視覺思考模型K1發布後，月暗表示，它的數理化能力表現超越OpenAI o1，在K0-mathe身上，月暗稱，在業界最常使用的數學能力基準測試MATH 中，k0-math初代模型成績超過了OpenAI旗下o1-mini和o1-preview。

當OpenAI們都默認了預訓練已經變得不那麼重要，不去重金投入預訓練自然變得合理，當OpenAI變成了一家產品公司，早早就喊出要死磕產品的中國公司自然要貼身跟隨上去。

據矽星人了解，與智譜同頻，頭部大模型公司中的至少兩家都在推進自己的新一輪融資計劃，但是是否發布融資消息，可能各有考量，大廠方面，字節、阿里在年末對大模型公司也都有投資計畫。結合各家技術線、產品線動作看，雖然有些困難聲音出現，但總體來講大家都還在焦灼競爭，並沒有分出真正的勝負。

而在今天中國的大模型公司競爭裡，OpenAI依然是各家繞不開的那個標的，尤其是融資的過程裡，你和世界一流公司的那個隱密聯繫決定著很多事情。

追隨OpenAI的策略還會持續下去，大家會繼續各取所需。