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零一万物创始人、CEO 李开复
5 月底，零一万物创始人、CEO 李开复发布了一封内部信，明确零一万物的定位为 「中国的 Palantir」，并宣布计划在明年成为中国首个实现盈利打平的 AI 2.0 公司。
7 月 7 日，他交出了对标 Palantir 交出首份成绩单。零一万物宣布推出的三款 「一号位决策 AI」 产品：老板 AI、销冠 AI、投资官 AI，分别面向经营一号位、销售一号位和投资者一号位，覆盖企业财报改善中最关键的三类决策场景：经营质量提升、收入增长确定性和资本质量管理。
在发布会现场，李开复表示，「『一号位工程』 是零一万物打造中国版 Palantir 的核心战略，『一号位 AI』 则是这一战略落地的决策 AI 产品。零一万物要构建的，不只是一个 AI 工具，而是一套真正服务企业一号位的 AI 决策中枢。」
在成为中国版 Palantir 的游戏版图上，又出现了一家旗帜鲜明的玩家。
事实上，在全球企业服务市场中，Palantir 已经成为了衡量 「企业级数据智能」 与 「AI 驱动决策」 成熟度的标杆。无论是商业公司，还是政府、国防机构，当它们讨论如何将海量、异构、碎片化的原始数据转化为可执行的业务洞察时，Palantir 的名字会被反复提及。
Palantir 产品架构、交付方法论和客户案例，常常被同行和咨询机构作为行业基准来参照和对比。而之所以成为了全球市场的参照系，是因为它在数据治理的深度、业务抽象的高度、工程介入的精度和战略交付上，构建了一套难以被简单复制的能力。
零一万物的 「中国 AI 原生」 方式，以 FDE（前沿部署工程师） 保证定制深度，平台沉淀提升复用效率，一号位 AI 产品验证高价值场景。随着交付案例增加，零一万物认为，有望通过平台化复用降低边际交付成本，通过长期服务增强客户粘性，并通过经营、投资、增长等高价值场景提升客户付费意愿。
李开复将零一万物的 「一号位 AI」 概括为四块关键拼图：大脑、地图、导航系统和操作系统。这四块拼图共同构成企业 AI 决策中枢的底层架构，也是零一万物相信自己最适合率先完成的关键所在。
李开复表示，他过去一年与大量企业 CEO 交流，发现许多企业都在推进 AI 转型，但不少项目仍集中在客服、问答、外包流程等局部场景。真正能改变财报的 AI 转型，往往由 CEO 先投入、先理解、先推动。因为只有一号位能够决定 AI 是否进入核心业务，是否直面最关键的经营问题，从而改写财报结果。
围绕这一思路，零一万物以战略咨询切入，提供真懂业务的产业模型，在此基础上提供老板 AI、销冠 AI ，投资官 AI 等一号位 AI ，帮助企业从 「部署 AI」 走向 「用 AI 重构核心业务」，让 AI 不只是辅助单点工作，而是成为贯通战略决策、组织协同和执行落地的核心生产力。
本体 （Ontology） 是决策中枢的核心优势所在，也是零一万物推出万策产品时最为关键的核心功能。
在 「万事不决问 AI」 的当下，大模型能力已经足够强大，但李开复认为，大模型存在一定的先入为主的倾向，它会以终为始，在基于某个方向做出决策后，倾向于固执地沿着这个方向走下去，试图证明自己是正确的，而不是退后一步、更诚实地综合各方意见，做出更优的判断。
而人类的重要决策机制，也会存在一定的弊端。李开复举了一个有趣的例子，企业在进行头脑风暴时，有人会不敢表达意见，或者受到各种人情关系的牵绊，比如，觉得 「上次你支持了我，这次我就该支持你」，那么，弱点由此而生。
他认为，AI 不会出现这样的问题。人类会觉得 「不好意思」 去指出老板的错误，但 AI 不会。如果使用 「老板 AI」 这款产品，老板在开会之前就能意识到自己的不足，并在会前主动做出调整。因此，零一万物的产品既顾及了人性，融入了人类的优点，又能以反人性的方式推动公开透明的讨论。
零一万物自身也正在成为一号位 AI 的重要实践样本，把一号位 AI 应用于自身经营管理、销售推进和商机转化等关键环节。一号位 AI 落地后，财务报表的结果正在被改写。零一万物实现了 5 倍订单额增长，商机转化率提升 2 倍，让企业 AI 的价值从 「提升个人效率」 进一步走向 「改善组织决策质量和业务结果」。
此外，李开复强调，零一万物要构建的，不只是一个 AI 工具，而是一套真正服务企业一号位的 AI 决策中枢。因此，这套产品并非开箱即用。企业地图需要花时间来建设，企业 GPS 需要花时间调整，企业操作系统相对标准，但是每个企业会有不同的需求，所以依然需要 FDE 工程师深入客户一线。但有了一号位 AI，FDE 工程师需要花的精力会下降非常多。
以下是对话李开复实录，经钛媒体编辑：
Q：零一万物近期密集地布局海外。以零一万物为代表的中国企业，在面对不同的商业文化监管环境的时候，核心竞争力在哪里？如何来更好的应对不同的市场？一号位 AI 其实是直接面向老板、经营决策者和非常核心的部门，如何更好的适应他们本土的治理的环境，以及您对于我们中国 AI 企业未来参与全球治理有什么建议？
李开复：其实我们在国内市场已经发展得很好。因为您问到海外的情况，那我就谈谈海外的观察。有一个情况可能大家不太了解：在中国和美国之外，几乎所有国家都存在相当大的信息差。当我们已经在探讨企业决策中枢、老板 AI 的时候，很多国家甚至连 Agent 都还没有用好。如何搭建 Agent、如何构建 Harness，都需要大量的支持和帮助。
我们提供的是一整套完整的服务——从入门级能力到 「万智」「万策」，再到模型的调度与选择，以及刚才提到的几款新产品。我认为，这正是许多国家的企业亟需的能力。美国公司通常聚焦于美国本土、欧洲或日本市场，因为这些地区回报更快，且文化、语言对他们而言更为熟悉。
因此，全球还有相当大一片市场没有被美国公司覆盖。这些国家同样需要 FDE（前沿部署工程师） 来落地实施，但美国企业往往不愿派出 FDE 去服务这些客户。因为派一名工程师去服务通用电气这样的大客户，所能带来的回报显然更高。中国企业有能力帮助这些国家，尤其是共建 「一带一路」 国家。
当然，这过程中也面临两个挑战。第一，能否见到这些国家的决策层？这正是我们的优势所在。第二，语言能力是否过关？我们正在建设英语、哈萨克语、塞尔维亚语等多语种能力。而在数据层面，我们既不会将中国数据带出去，也不会将他们的数据带出来。这是必须做到的底线，否则根本无法拿到订单。
有一家公司或许能把这类业务做得非常好，那就是 Palantir。既然 AI 已经展现出如此强大的能力，那么 Palantir 尚未覆盖的国家，恰恰是我们的机会。而且，我们在进入这些国家时，也不会遇到太强的竞争对手。
Q：现在零一万物首批合伙人有什么进展，什么时候我们能看到名单，以及您是怎么筛选这些人，包括专项激励目前有没有比较明确的去向了？您个人感觉到这些是不是确实对公司内部有提振的作用？
李开复：公司的士气一直很好，那些做的特别好的人应该得到奖励，而不是仅仅提升士气。新的激励方案我刚批了第一批，合伙人我们还需要时间观察，毕竟是很小的公司。但是在未来 6 至 9 个月一定会出来这批合伙人，我们不见得会为他们做媒体活动，不一定对外披露，但是一切按照当时谈的速度在执行。
现在你可以看到我已经开始用老板 AI 了，我们负责投资和负责公司销售的也开始用销冠 AI 和投资官 AI 了，再下面就是要寻找 DRI，我们已经定了 DRI，比如昨天就定了一位，所以我们会把公司做得更扁平，给到 DRI 合伙人更大的授权，能够让他们独当一面地去执行业务，因为这是 AI 时代必须做的事情。而且既然我们提倡了这样一个方法论，无论如何一定要以身作则，要不然我们的客户也不会信服。
Q：能否分享一个具体的客户案例，在引入万策后，企业投资决策效率或者销售转化上有哪些可量化的经营指标提升？
李开复：我可以说有一家规模超级大的投资公司，他们正在用零一万物的投资官 AI，他们对我们分析的每一个案例还是非常满意的。我们也帮助他们弥补了自身团队无法完整覆盖所有领域的短板。即便是一个拥有近百人规模的投资机构，要覆盖的业务涉及千行百业，无论投资团队多么优秀，也不可能样样精通。目前，我们已经协助他们在两个领域完成了大量案子的分析，客户对此感到十分振奋。
Q：你们的 AI 产品在具体落地过程中怎么样做到千企千面差异化决策？
李开复：我们这套产品在行业内属于产品化程度较为完整的方案。但即便产品化做得很完整，它还暂时不能开箱即用，仍然需要 FDE（前沿部署工程师） 来辅助落地。因此，这款产品并非面向中小企业，而是至少服务于规模较大的企业。通过 FDE 的协助，客户能够更好地将 「一号位 AI」 落地，并真正产生价值。
当然，不同行业的落地难度存在差异。在数字化程度较高的行业，比如投资行业等领域，落地相对容易；而在传统制造业等行业，则需要花费更多时间。但无论如何，这套产品的价值是普遍的，区别只在于落地的成本不同。它并非中小企业能够负担或适合使用的方案。
Q：过去这一段时间你们一号位工程在大量企业落地实践中，沉淀出来的最核心的经营方法论是什么？
李开复：第一个方法论就是 AI 转型必须一号位来做，没有第二个选项。第二个就是一号位关注的是核心场景，而且是跨功能、跨部门场景，所以这也是为什么只有一号位才能做成。第三个其实很多企业的中层和其他员工对 AI 心里还是有一定抵触、抗拒和恐惧情绪的，如果说交给团队去做，有些中层或者员工可能就会觉得这对他自己的工作或者是公司里的地位会有些影响，因为他自己可能不知道怎么去管 AI。一号位有号召作用，告诉大家都用起来，你们不能不用。
此外，在技术路径上，我们需要构建一个决策中枢，既要有模型层，也要有各个功能模块。通过这个决策中枢，开发出一套相对可泛化的产品，赋能于公司内部能够创造最大价值、真正改变财报表现的关键角色。
Q：您过去一年深入拜访了很多客户，帮大家做 AI 落地，后面会继续吗？您怎么会给自己定这个拜访的名单？另外您走访过程中观察到的这些 AI 企业大家有没有什么共同的误区？国内和国外会不会有差异化？
李开复：过去几年，我始终愿意冲在最前面，未来也是如此。不过，我们的团队同样非常出色。在敲开客户大门的方式上，我们有多种策略：有时从 CEO 或 CIO 入手，团队先完成初步接洽，必要时我才会出现；有些面向 CEO 的专场演讲，我也会更积极地参与。此外，不少 CEO 通过我们发布的信息，主动找上门来，比如说是今天的新品发布。这种情况下，如果需要我出面，我当然会去，但多数时候，团队已经能够稳妥地处理好这些客户关系。
这些客户的变化也很明显：他们越来越着急，越来越确信自己必须采取行动，也越来越清楚地意识到自己需要帮助。这对我们来说是好事，客户转化率一定会提高。过去见过的一些客户，当时或许还没想清楚，或是我们的产品未能打动他们，但现在，过去接触过的数百家客户已经开始产生成果，未来还会有更多。
至于国内与国际市场的差异，欧美市场并非我们的重点，目前业务主要集中在其他国家。这些地区的客户对 AI 的认知可能不如国内深入，但他们的订阅付费意愿明显高于国内。正因如此，我们的海外业务进展相当顺利，客户同样看到了趋势，同样感到紧迫和焦虑。这对我们来说，无疑是一个利好。
Q：零一万物发布一号位 AI 这个产品，相比于其他公司来说最难复制的是什么，是开复老师的个人资源，还是对谈的企业数量，还是模型能力？
李开复：刚开始推行一号位工程时，我个人或许有一些独特优势，能够触达部分核心用户。但在深入了解用户、协助他们完成一些项目制工作之后，我们已经逐步理解客户的共性需求，对产品进行泛化，同时对 Ontology 等底层技术也有了更深入的认识和发展。所以到今天，我认为这已经是一个系统工程。
打个比方，如果有人问微软 Windows 的优势是什么，答案未必是某一项具体技术。它可能始于解决一个个独立的问题，但最终沉淀为系统工程。我们不敢说自己已经做到了微软的高度，但我们的目标正是如此。通过接触更多企业，尤其是与一把手深度交流，我们能够更深入地挖掘他们需求的共性。在此基础上，结合我们对下一代技术发展的判断，最终形成系统性的竞争优势。
关于模型，我也补充一句。我们非常尊重各家模型公司，但客户的需求确实已经发生了明显变化。一两年前，很多客户还会问我：到底该选哪个模型？希望我帮他们做推荐。但最近他们面临的困扰变成了：模型太多、变化太快，反而不知道该怎么选。今天排行榜第一名，过一段时间可能就换了。对企业客户来说，选择模型本身并不是他们最想投入精力、也未必最擅长的事情。
这有点像企业 IT 部门采购电脑。作为 CEO，我不会特别关心这台 PC 里用的是哪家的芯片、哪家的内存；我更关心的是它是否稳定、好用、能满足业务需求。我会信任 IT 部门的专业判断，也相信他们采购的设备里自然会配置合适、优质的组件。
所以我认为，模型正在越来越接近 「电力」 这样的基础能力。企业真正关心的不是背后具体接入了哪一个模型，而是这个能力能否稳定、安全、高效地服务业务场景。就像使用电器时，大家不会每天关注电来自哪家电厂；企业使用 AI 时，也会越来越少纠结底层模型的品牌，而更关注最终效果、成本、可靠性和可持续迭代能力。当然，我这里主要指的是企业级用户。个人用户的选择逻辑可能会有所不同。
Q：在之前内部信中，您提出要成为中国首家盈利的 AI 2.0 公司，并 2027 年 IPO。一般来说，政企客户深度共创模式虽然客单价高，但是交付周期长回款慢，零一万物如何从灯塔做复制？
李开复：我说的是明年某个季度希望有利润，不是今年有利润。你注意到拿到订单跟实际确认收入是有一定的时间差。我们有很多单子，无论国内国外，是分批收费，但是确定收入会在一到两年甚至三年能够完成。我们也知道有些行业拿了合约也会有毁约的情况，但是我们每个单子都是为客户提供很关键的技术，而且我们每年都有交付，而且每年都是基于上一年的基础之上做进一步交付，所以到现在为止客户都还是非常认可。你提到政企，我们是有一些政企的客户。政企客户无论是跟我们绑定程度的程度，或者是回款的时间，我们应该都是做到了行业内的最好。
Q：销售这种一号位工程是否高度依赖开复老师个人的行业声望和人脉来撬开 CEO 的大门？如果当开复老师不再去见一百位 CEO 的时候，这套模式还能跑通吗？没了李开复的零一万物到底还有什么？
李开复：作为 CEO 一定要确保公司基业常青，所以这样一个依赖性不是我引以自豪，而且希望公司能够一直很好的运作。首先我身体非常健康，当值当打之年，公司可以期待我更长期的服务。但是我们现在看到越来越多的一号位案例是我团队打出来的，不是我打出来的，这个比例在提升。
第二我所谓的一号位工程是敲第一次门，转化一些单子，和他们一号位关系的维护，它并不占有我很多时间。第三我用了老板 AI，释放了我自己的很多时间，所以是有时间和精力去做一号位对接。我大概在两周前，用演讲的方式见了接近 200 个 CEO，一对一见了 30 个，这也不是问题。
最后我想补充一点，我们目前重点服务的是大型企业客户，而真正适合使用我们产品的企业，在全球范围内可能也就是两三千家。这并不是一个无法覆盖的规模。到目前为止，我们已经接触了其中五六百家；按照现在的节奏，未来两年内把这些重点客户基本覆盖一遍，是完全可行的。
因此，一号位工程并不是对我个人能力的过度依赖，而是公司在现阶段建立高质量客户关系、推动万策 AI、老板 AI 在标杆客户中落地的有效方式。更重要的是，这套能力正在逐步沉淀到团队和产品里：一方面，团队越来越多地独立打出一号位案例；另一方面，我们也把这些客户洞察、决策逻辑和服务经验，持续凝练到万策 AI、老板 AI 等一号位 AI 产品矩阵之中，让产品本身具备更强的企业理解力和交付能力。
Q：本体论毕竟是海外来的概念，本体论在国内会有什么特定的困难？要怎么去克服？
李开复：本体论其实国内外的认知都没有差太多，基本上就是 Palantir 一家打响，我觉得解释它需要花时间，他提的哲学领域的这个词看起来很高深，其实蛮简单。你问大模型，请它告诉你，它眼中的你是什么样子，它给出两三页的报告其实差不多就是本体论，比如我问它，就会告诉我李开复在哪里工作过，你的家人是谁。当然大模型出不来完整的本体论，它是根据你的上下文和回答来猜你是什么样的人。
本体论会越用越强，但需要有两个过程。第一是冷启动的时候，这些内容都在他的答案之中，财报、工作流等等都在里面，所以拿来就可以。只是拿来以后你要有一个好的方法组织。里面不同的数据可能有不同的矛盾冲突，你需要找一个专业的团队来帮你去化解。可能你还会有一些问题，一些推演，也要以找人来帮着去弥补，这需要花一定时间，用我们的专业工程师，用我们的工具去做这些事，大概一两个月希望就可以把冷启动做完。
之后的维护呢，相对就比较容易了，因为你的全部的数据闭环都会进来，每次看到新的数据，它产生新的矛盾、新的疑点，找人问就是了。大部分的问题 AI 都可以自己解决，所以它是一个人机协作，有 human in the loop，但是不需要人类特别多的精力参与。也许下次我们可以展示这个工具。你就觉得其实没有那么高深莫测。
我的新书，讲到了本体论是什么时候开始出现的，它的创始人应该说是发明万维网的 Tim Berners-Lee。今天有了大模型以后，这套规则企业更容易理解，因为之前可能是很多规则，你可以类别为 Excel 表格，人与组织人与决策之间的关系很难读，也很难用，更难改。现在用了自然语言之后变得更简单。老板如果真的要看本体论，可以通过老板 AI 把公司的本体论里面最重要的 3 页打印出来，看看有没有什么问题，其实就可以了。要把它做好是很大很难的一个工程，但是它产生出来的巨大的档案，其实人人都可以读懂。
Q：万策 AI 包含 「老板 AI、投资官 AI、销冠 AI」 等场景化产品，之前还考虑哪些场景，为什么排除掉这些场景？
李开复：我们也没有排除掉，你有了万策和万智你想开发什么智能体都可以，只是说我们看到做比较简单的智能体这种工具都已经很多了，它的竞争已经一片红海。让老板付费，客单价有保障，老板有决策权，反而适合中国的国情。
所以这是基于几个理由，一个在国内更可行，第二这个需求相对可泛化，因为你如果让我们做一个每一个财务都可用、每一个法务都可用的，这类智能体已经是红海，而且这样的产品也很难改善财报。我们因为先做一号位工程，要帮助一号位改善财报，改善财报最好的工具就是一号位 AI，我们的三个一号位 AI 产品就是按照这个逻辑做出来的。
Q：不论是销冠、投资官还是老板，他们的隐性知识非常难数字化，万策 AI 是通过什么来攻克这个难题？
李开复：我会常常问老板 AI，我怎么样才能把我的工作做得更好？因为每次会议我们都是有完整的记录的，无论是我在的会议或我不在的，但是我有时候会很在乎，在这些会议里面，我有哪些话讲的是不合适的？我以后应该多讲一些什么事情才能让公司更有效率？所以老板 AI 如果不懂我的话，其实是没有办法去回答这些问题的。而他给我的建议都非常的中肯。
Q：万策 AI 内制了 Agent，为什么看到某一个产品单做 Agent，而不是增加一个 skill？
李开复：这些产品的能力远远超越了传统意义上的 skill。另外我也澄清一下，这三款旗舰 AI 产品不是万策的一部分，它们是分开收费的，因为各自提供的价值不同。一个中大型公司，可能购买万策之后自己开发一些 Agent 就已经足够了，这有对应的价位。但如果要购买老板 AI，则必须先拥有万策，类似于 Office 和 Windows 的关系。
它们是独立销售的产品，因为价值主张和受众不同，各自拥有独特的价值主张，因此我们可以分开来收费。至于财务预期这些属于内部数据，不太方便公开。但可以肯定的是，它绝对是我们目前推出的所有产品中最有机会成为订阅制 ARR 的产品。这四款产品的收费都是 ARR 模式，这意味着一旦客户签约，就有很高的概率会长期付费给我们。（本文首发于钛媒体 APP，作者｜李程程，编辑｜杨林）
