如果回看过去三年AI行业的演进路径，会发现一个非常清晰的转折点。

两年前，AI讨论的核心问题是模型能做到什么程度；最近两年，问题悄然变成了AI能否被商业场景稳定地承接。

这是两个完全不同的产业阶段。

前一个阶段，属于技术突破期，参数、算力、论文、榜单等决定话语权；后一个阶段，则由流程、入口、付费决定着生死线。

昆仑万维恰好站在这个平台期。其既不是最激进的模型公司，也不是最性感的AI叙事玩家，财报表现亦有起伏，但它却是极少数已在多个AI应用层跑出营收、获得反馈的玩家之一。

对昆仑万维而言，关键之处不在于能否踩上食物链更高处，而在于是否找对了AI下半场的落地与竞争逻辑。

脚下是现实，抬头是远方

坚持难而正确的事，经常被商业世界包装成勇气或远见。而昆仑万维虽一贯以实现AGI为愿景，但其董事长兼CEO方汉曾多次透露出，“愿景并不等同于现实”的观点呈现。

比如在某次采访中，方汉表示通向AGI的路相当拥挤，对中厂而言，与其同大厂鏖战，不如在熟悉的赛道上做到底。而今年火热的通用Agent，在其眼中亦非通用人工智能的雏形。

屁股决定脑袋，方汉的观点暗含其对行业局面的判断。

若以智能手机的历史为参照，大概能更直观看清当下AI赛道的竞争格局。

ChatGPT爆火，是AI的iPhone时刻没错。回想当年，大家只记得震撼——原来手机可以不用九宫格，原来滑动屏幕，真的能发生点什么，但从iPhone到iPhone4，中间那三年发生的事，大部分人几乎都不记得了。

事实上，从初代iPhone的惊艳，到iPhone 4的彻底爆发，中间经历了搭建App Store、基站铺设、硬件、系统打磨等过程，几乎全是脏活累活。

当下的AI产业，经过过去三年的狂飙与沉淀，正介于二者之间——模型能力每天都在迭代、每天都有大量工程问题被“填坑”，场景亦不断延展，但尚未摧枯拉朽地改变数亿人生活。

行业的演进，牵动着竞争逻辑的改变。

ChatGPT爆发的那一年，所有积压在地下的叙事、创业冲动一并爆发，资本、创业者、巨头和“妖魔鬼怪”一起上桌——没人知道规则是什么，所以人人都有机会，玩家们只需要跑得够快，尚不至于正面交锋。

而现在，摩擦虽在增加，但不至于刺刀见红，等到AI迎来自己的“iPhone 4”，真正的零和博弈才会开始。

问题在于，这一刻还要等多久？

年末，关于这一点，AI语境亦在分裂——一边是仍在高声预言AGI的乐观；另一边，则开始把“想象”拉回地面。

冷水并不是凭空泼下来的。

有业内人士指出，由于物理层面的桎梏，算力、带宽、能耗都无法无限伸展。这意味着越往后，AI的每一次线性提升，所需要的资源越接近指数级膨胀，而所谓的大力出奇迹，更像是一场自我安慰。

另一派观点，虽承认了现阶段物理边界的存在，却指出当下算力利用率并不高，而硬件和软件真正贴合之前，业界还远没摸到真正的障壁。

两套叙事，一冷一热。站在这两条分叉线之间，玩家们如何抉择，一定程度上影响着各自的活法。

但可以确信的是，AGI、通用Agent仍然被仰望，但不再是统一的叙事、或商业化落地的中心。

巨头倒是财大气粗，不怕亏损，只怕错过，自然应赌尽赌；而中厂似乎普遍相信“现实主义”那一侧——与其“迷信”AGI，不如活在当下，毕竟眼前这一代大模型，已足够支撑一批能赚钱的生意。

务实的AI生意经

从阿里押注千问，蚂蚁端出阿福，字节揣着“标杆案例”找入口；到智谱、MiniMax等创业玩家陆续将IPO提上日程，当下各路AI玩家都做不同的梦。

大体来说，大厂兑野心，小厂求上市，中厂做生意。

AI维度，昆仑万维过去一年，一头扎进数门生意之中：Skywork Super Agents做AI Office；Mureka做AI音乐；Linky做AI社交、SkyReels做AI视频，并向上叠加短剧与出海生态。

而这，大多是具备赚钱的可能，或对应B端预算来源的业务——不一定抓得牢未来，但至少要先抓住现金。

Skywork Super Agents对应的B端办公场景，便天然具备“买单”属性。

很多时候，企业不是为AI付费，也不需要惊艳的体验，而是聚焦效益，为被节省的人力成本付费。近些年，全球券商、咨询公司拥抱AI、削减基层研究岗位，某种程度上也是被AI倒逼的产物。

当然，这些场景，巨头不是没有看到。事实上，现阶段钉钉、飞书等玩家，均仰仗靠“靠山”，在AI层面高歌猛进，但办公场景是典型的长尾市场，需求高度碎片化。这正是为什么第三方企服软件、各类工具型团队始终能活下来的原因。

举个简单的例子，每学期学校排课表，表面上可能只是把老师、课程放进格子里，但实际上有大量需考虑的因素，比如得让部分老师避开行政开会时间、得给数学老师安排连堂课、得考虑机房与实验室空闲情况，备课组长的课还不能和新老师撞在一起——不然前者根本没法旁听。

这些过程复杂吗？或许算不上，但考虑到不同行业、公司成千上万种不成文的规则与“怪脾气”，体量再大的巨头，都无法将市场一口气吃干抹净。

因此，在办公场景，平台级玩家更倾向于做“高地”，而山脚下那些湿滑的羊肠道、泥点四溅的洼地，永远做不完，也总得有人得来填。昆仑万维们的机会，便在这里——只要将某一垂类挖得足够深，做到极致，便能在AI生态中钉入锚点。

而AI音乐，听上去相当宏大，但同样是一门典型的垂直生意。

普通用户会玩、爱玩，但不会掏钱——让他生成30秒旋律，他觉得有趣，但若是让他掏点钱，立马掉头就走。因此，无论是Soundful、Suno，还是各类DAW软件，真正愿意付钱的，永远是极窄的一撮专业用户与B端团队。

当音乐生产成本低至以token计价，其便从作品变成“材料”，或许能撬动新的需求。但即便如此，这个市场依旧谈不上大。

作为一家重心在海外的公司，昆仑万维业务根系庞杂，其中主打K歌社交的Starmaker已运营多年。这期间积累的大量音乐数据，以及音频处理技术，使其既能控制风险，也能在AI音乐竞逐中保有一定的身位优势。

因此，昆仑万维选择AI音乐，或许并非出于野心，而是基于现实。

同样的判断，也体现在AI短剧上。去年下半年，昆仑万维一脚踏进海外短剧市场，随即亮出AI视频模型。

外界普遍认为，AI视频本质上是大厂的游戏，先烧够钱，再谈未来。但短剧似乎是个例外，其故事驱动大于审美驱动，且需求充沛，只要剧情站得住，画面不出戏，就足以撑起一条业务线。

值得一提的是，方汉曾透露，昆仑万维的AI短剧模型，专门在人脸表情以及表演动作上做了大量的数据积累。

这很容易让人联想到Sora首度出圈时，那些给大众留下深刻印象、甚至引得全网真人博主跟风模仿的夸张表情、动作。

可戏谑的“夸张”，放到短剧里却刚刚好——短剧对“写实”没有太多执念，演员本就靠略显浮夸的表演来抓人眼球，模型“用力过猛”，观众反倒觉得“味儿正”。

昆仑万维正是抓住了这道缝，依托短剧生意，撕开了原本以其体量很难去触碰的AI视频。而模型一旦有了实际业务支点，便具备了持续迭代的可能。

终

就目前来看，昆仑万维的“现实主义”，是自洽的。

以前段时间的财报为例，昆仑万维今年第三季度营收20.72亿元，同比增长56%；归母净利润1.9亿元，同比增长180%；且营收的增长，也同短剧、AI软件技术业务发展强相关。

这意味着，不把自己架在实现AGI等“神迹”上，借由现有大模型水平做点踏实生意，或许是个不错的活法。

但怕就怕，“神迹”突然降临。

AI行业的可怖之处就在这里——玩家们脚踏实地，可能会闯出一条路，也可能在某天被一则凌晨的论文、一个demo，打得找不着北。

这点，曾在DeepSeek身上得到过印证。而现阶段，无论是尚在训练的新一代模型，还是不断涌现的新硬件平台、架构，都在试着把水搅浑。而一旦障壁被打破，那些看上去稳健的垂直护城河，或许将面临一次“被平台化”的压力。

当然，这一切都只是“可能性”——甚至只是小概率事件。

技术缓慢、踉跄向前，才是常态。

纵观过去，很多倒在黎明前的公司，真正死因不是没能熬到天亮，而是把自己活成了一家“只有天亮了自己才能活下去”的公司。

从这一维度，再看回昆仑万维，其站位选择便不再难懂——通过更务实的打法，沿着自己熟悉的路继续走下去，确保自己能熬到天亮，并尽可能在那之前，给自己多备几盏灯。