放弃大模型豪赌，李开复旗下零一万物冲刺IPO，15亿订单能解盈利焦虑？

“大模型六小虎”之一的零一万物正撕掉这一标签。

零一万物成立于2023年5月，彼时，生成式AI浪潮刚刚兴起，资本市场正在寻找“中国版OpenAI”。由创新工场董事长李开复创办的零一万物，凭借通用大模型路线、顶级创业团队和资本加持，成立仅8个月估值突破10亿美元，收获包括阿里云在内的产业资本投资。

近日，据彭博社报道，零一万物计划于2027年赴港上市，目前正在推进Pre-IPO轮融资。零一万物创始人兼CEO李开复在上海世界人工智能大会期间也透露，零一万物正在拆解境外持股架构，为香港上市做准备。

值得注意的是，在计划上市前夕，零一万物完成了一次路线调整，即不再将主要资源投入超大规模基础模型研发，而是转向企业AI解决方案，通过开源模型、企业数据和智能体能力，为客户提供AI应用服务。

商业模式调整，也意味着资本市场对零一万物的估值标尺将改变。

汇生国际资本总裁黄立冲对《凤凰WEEKLY财经》表示，相比智谱和MiniMax仍具备的模型能力溢价，零一万物未来更多需要依靠客户数量、订阅收入、毛利率以及现金流证明自身价值。

褪去基础模型光环，如何跳出“AI外包”估值标尺

零一万物当前面临的首个问题，是资本市场如何重新定义自己。

“零一万物从通用大模型转向企业AI解决方案，是一次更加偏向商业化的调整。”艾媒咨询集团CEO兼首席分析师张毅认为，通用大模型竞争非常激烈，尤其大厂进入后，创业企业的机会基本被挤压。而企业AI解决方案离商业化更近，可以规避基础模型落地难、高投入以及竞争白热化的问题。

黄立冲也认为，零一万物本质上是从“模型资产公司”转向“模型驱动的软件和服务公司”，而资本市场对于不同类型AI企业，存在三套完全不同的估值体系。

第一类是以智谱、MiniMax为代表的基础模型企业。黄立冲表示，这类企业普遍尚未实现盈利，机构评估重心落在模型性能、用户增长、营收体量、算力投入与生态建设层面，估值多参考远期市销率（EV/Forward Sales）、EV/ARR，或是上一轮私募融资定价。

“较为理性的估值区间为未来一年营收的10倍至25倍；具备国内外前沿技术、增速突出且资源稀缺的标的，估值能够达到30至50倍。在市场情绪高涨阶段，估值甚至可以冲高至50至100倍远期收入。” 黄立冲称。

第二类是以ServiceNow为标杆的AI应用软件企业。相较于基础模型厂商，它的估值框架更贴近传统SaaS企业，商业化落地能力成为评判核心，机构重点跟踪ARR（年度经常性收入）、客户续费率、净收入留存率、毛利率，以及产品能否规模化复制。

在黄立冲看来，保持高速增长的成熟AI软件企业，估值一般对应未来收入的5至12倍；若营收增速突破30%、维持高毛利，同时客户续费与扩张能力突出，估值区间有望上行至12至20倍；实现盈利之后，市场还会参考30至60倍PE进行定价。

第三类是埃森哲（Accenture）代表的传统软件服务与IT实施企业。其收入主要依托系统集成、咨询项目、定制化开发，资本市场主要采用PE、EV/EBITDA开展估值，EV/Sales作为辅助参考指标。

据黄立冲介绍，这类企业EV/Sales普遍落在0.8至3倍区间，头部优质数字化咨询公司可以达到3至5倍；PE中枢大致为10至25倍，增长稳健、现金流表现优异的企业，PE最高可触及20至30倍。

“零一万物不再以自主训练最前沿基础模型为主要路线，市场就不会再给予完整的基础模型溢价。”在黄立冲看来，这并不意味着零一万物只能按照普通IT服务公司估值。它仍然可以获得AI应用公司的溢价，前提是证明自己不是“披着AI外衣的项目外包公司”。

效仿 Palantir 落地路径，规模化方式仍待解

零一万物的新方向，并非没有参考对象。

李开复就曾将零一万物定位为类似美国企业Palantir的AI落地公司，希望通过AI能力进入企业真实业务流程，而不是单纯提供模型能力。

财报显示，2025年，Palantir实现营收44.75亿美元，同比增长56.2%，净收入同比增长249.3%至16.35亿美元，其中政府收入占比为53.7%，商业收入占比为46.3%。

资本市场也给予了Palantir极高估值。截至7月27日美股收盘，Palantir总市值约3153亿美元。

“Palantir的高估值核心并不只是‘AI’概念，而是建立在高速增长、高毛利、强现金流以及平台化能力之上。”黄立冲称，Palantir已经把多年FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）项目经验沉淀成可复制的软件平台。

相较之下，零一万物目前仍处于从模型公司向企业AI公司的转型阶段。

战略调整后，零一万物采用“开源基座模型+企业数据+智能体+定制交付”的路线，通过调用DeepSeek、通义千问、智谱GLM等模型，再结合企业数据和业务流程，为客户提供解决方案。

张毅认为，这类路线能够提升AI落地速度，同时降低模型训练成本，更符合企业私有化部署需求。

但黄立冲指出，零一万物未来最大的挑战，并不是模型能力，而是如何形成区别于普通项目公司的商业壁垒。

“模型能力是入场券，不是最终护城河。真正的壁垒来自行业Know-how、政企交付体系、垂直数据积累以及客户渠道。”黄立冲道，如果每一个新客户都需要重新投入一支完整团队，那么这不是软件规模化，而是高端咨询规模化。

15亿订单不等于收入，海外市场或成估值溢价关键变量

在完成估值锚切换之后，零一万物还需要回答另一个现实问题：新的商业模式能否产生持续收入和利润。

有媒体报道称，由于放弃了耗资巨大的超大模型预训练，零一万物一年的运营成本为2亿多元，主要集中在人力开支，GPU算力消耗极低。而零一万物2025年经审计收入约2.5亿元，合同订单约5亿元；截至2026年5月，零一万物锁定合同订单总额超过15亿元。

李开复透露，零一万物的目标是在2027年实现季度盈利。

零一万物创始人兼CEO李开复在2026Waic接受采访。图源：零一万物微信公众号

但在黄立冲看来，大额订单只能证明市场需求存在，并不能证明企业的盈利模型已经成熟。“订单不是收入，收入不是利润，利润也不等于现金。”

在他看来，企业AI项目需要经历订单、合同、实施交付、客户验收、收入确认、毛利、现金回款以及续费扩单多个环节，任何一个环节都可能产生损耗。因此，资本市场未来关注的并不是零一万物拿到了多少订单，而是这些订单能否转化为高质量收入。

“最终看的不是公司节省了多少GPU，而是每新增一亿元收入，需要增加多少工程师、多少算力、多少营运资金和多少应收账款。”黄立冲说。

与此同时，海外市场也成为零一万物试图保留AI估值溢价的重要筹码。

据李开复透露，零一万物的业务中约一半来自中国以外市场，覆盖亚洲部分地区、欧洲和南美。

张毅认为，高质量海外收入能够带来估值溢价，但前提是具备稳定货币收入、长期订阅合同和较高标准化程度。

黄立冲则提醒，主权AI仍处于早期阶段，海外市场虽然存在机会，但也伴随数据合规、本地化运营和地缘政治等挑战。