2025年行將過半，之前還熱鬧非凡的ai六小龍，幾乎從輿論場中消失：再沒有人特意提起這個稱號。
deepseek的衝擊只是一方面。更重要的是，原本被冠以六小龍稱號的隊伍中，已經有人明顯掉隊：零一萬物將超大模型交給了阿里訓練，明確不再追逐agi，放棄預訓練轉嚮應用。“大家都看得很清楚，只有大廠能夠燒超大模型。”李開復在接受《智能湧現》的採訪時這樣表示。
百川智能則專註醫療垂類賽道，在字節、阿里、騰訊等大廠爭相上新基礎模型時，其創始人王小川曾提出百川智能的底層模型將對標openai，但如今其基礎大模型進入了靜默期，不再更新。
剩下的智譜ai、minimax、月之暗面和階躍星辰，也失去了如一條過江龍般，足以挑戰乃至對抗大廠的資本和技術底氣。曾經的ai六小龍，已經在新一輪大模型競賽中滑落成了新的“ai四小強”。
它們一面成了固守ai創業賽道的最後一道屏障，一面又試圖像打不死的小強般，在deepseek掀起的新一輪大模型競賽中，重新找到自己的定位和出路。
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從六小龍到四小強的變化背後，是部分玩家在大模型頭部陣營中掉隊的現實。
隨着chatgpt 在2022年底掀起大模型熱，零一萬物於2023年5月成立後，作為六小龍中最後一家成立的公司，行業就此開始流傳起“ai六小龍”的叫法。
有行業知名大佬或頂尖人才帶隊，技術團隊能力出眾，首輪融資就突破為獨角獸級別，以及要爭奪國產openai的位置，這些都是躋身“ai六小龍”的准入門檻。
在彼時科技大廠如騰訊、字節並未all in 的大模型領域，六小龍衝勁十足。
作為月之暗面的首批員工，張磊（化名）的工位從6樓的循環智能搬到16樓的月之暗面時，他記得聯合創始人張宇韜對他們解釋了這個名字的由來，“我們永遠看不到月亮的背面，所以才要去探索。”
隨後，月之暗面完成兩輪共計近20億元的融資，更是憑藉首個實現“200萬上下文”的技術突破，引來了阿里、字節等大廠的跟進模仿。2023年10月，智譜ai也宣布完成超25億元融資（估值過百億元）；同一時期，百川智能新一輪融資金額超3億美元；在去年上半年齊追sora的追逐戰中，minimax也領先字節等大廠，率先推出了視頻大模型。
“ai不是我在接下來一兩年找到什麼pmf（產品市場匹配），而是接下來十到二十年如何改變世界。”
楊植麟在去年接受媒體人張小珺採訪時的發言，映照的正是六小龍的技術野心。
智譜ai、minimax、月之暗面、階躍星辰、百川智能和零一萬物，都離不開以上幾大共同評判標準。
以上述四大標準來看，頻頻由於高管團隊分崩離析衝上熱搜的零一萬物和百川智能，已經失去了並列其中的資格。
在deepseek開啟的2025年，零一萬物辛辛苦苦拉起的技術團隊分崩離析。包括曹大鵬、戴宗宏等負責核心技術和產品方向的高管接連出走，最近一次是模型預訓練負責人谷雪梅宣布離職。
王小川創建的百川智能也面臨技術團隊的動蕩。今年3月，作為王小川在搜狗時期的老部下，在百川智能負責大語言模型技術開發的聯創陳煒鵬宣布離職，同一時期離開的還有另一位聯創焦可。
“去年每個月還能拿出幾百萬到千萬做投流，讓月活不那麼難看，今年都轉向做海外投流了，”
作為某個六小龍的市場人員，黃嘉（化名）告訴字母榜（id：wujicaijing），去年單月投流過億的月之暗面，今年2月停止了投流，而他所在的某個小龍，去年就已經停止了投放，純粹依靠自然流量之下，ai 原生app的月活數據也就掉到了百萬級別。
蕭條之下，剩下的智譜ai、minimax、月之暗面、階躍星辰四家，儘管沒有公開爆出放棄預訓練的消息，但其在追趕openai的進度上都有了明顯的下滑。
出身學院派，同屬清華系，智譜ai基礎大模型最後一次更新停止在2024年12月發布深度推理模型glm-zero-preview。進入2025年，智譜的新動作只有發布了開源的glm-4-32b-0414系列模型。月之暗面1月20號發布的kimi1.5推理模型熱度被 deepseek r1 壓過，隨後再無更新。躍階星辰2025年1月一周內集中更新6款模型後，再無新迭代。
即便是還在迭代的minimax，其5月更新的minimax speech - 02選擇的也是文本轉語音的場景。
而openai在2月以來先是推出了gpt-4.5，隨後將推理模型從o1迭代到o3，同時推出了o4 mini。對於四小強來說，如今成為國產openai，甚至超越openai，似乎已經成了難以到達的遠方。
更糟糕的是，從2024年下半年開始，智譜之外，它們也幾乎再無融資消息傳出。
如果它們也抵擋不住大廠的衝擊，那麼，ai 1.0時代“四小龍”（商湯,曠視,依圖,雲從）的昨天，恐怕便是ai四小強的今日之鑒。
更糟糕的是，這也將向外界明確傳遞一個信號：基礎大模型賽道，將再無創業公司的立身之地。
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ai六小龍風光不再，最直接的原因正是商業化。
根據《智能湧現》報道，2024年12月底，零一萬物的預訓練團隊收到阿里“通義”的offer，infra團隊則收到了阿里雲團隊的offer。“阿里收編”的背後，源自零一萬物的判斷：初創公司投入超大模型預訓練的性價比，太低了。
在採訪中，李開復則反覆提及他理想化的“預訓練”是做務實的、小而快的，然後以商業性價比來評估的模型。
而提到商業化，相比起openai的chatgpt商業版本付費用戶達到100萬，預計2025年收入將達到127億美元，同比增長200%，六小龍對營收卻都默契的三緘其口。
外部來看，大廠的快速入局又步步緊逼。
作為小而美的團隊，六小龍此前憑藉技術大牛坐鎮和快速切入，被視為領先大廠一步的ai明星創企：kimi創新性地以200萬字上下文提升了語言大模型的技術門檻；minimax用星野率先攻佔了ai+社交的垂類領域，更在視頻大模型上一度領先字節等大廠。
不過，隨着字節、阿里、騰訊今年積極布局ai，拿出動輒百億的資金扶持自家的ai app，美團、小紅書等也都在自建大模型團隊，六小龍的先發優勢已經被完全趕超。
原本就被用以對抗大廠而叫響的“ai六小龍”稱號，正逐步失去現實的意義。
同時，deepseek所代表的開源模型，更是加速了外界對六小龍們的技術拷問。
在去年開源與閉源孰優孰略的爭議中，楊植麟曾經在採訪中表示“開源落後於閉源”，李彥宏也曾肯定地表示，閉源模型將持續保持對開源模型的優勢，商業化閉源模型一定能在市場中勝出。
彼時，六小龍們還可以憑藉趕超開源模型一步的技術優勢，輸出自己的美好故事。
但當免費開源且技術更為強大的deepseek出現後，開源成了新潮流，六小龍最後的堡壘也迎來炮擊。
而同樣作為此前堅持閉源生態的創企，openai在開源生態競爭下，卻在3月宣布完成新一輪400億美元融資，投後估值達到3000億美元。這一估值不僅超過了英特爾和amd的市值總和，也超過了阿里巴巴的市值，成為全球估值最高的私營科技公司之一。
從2023年10月的860億美元估值，到去年10月完成66億美元融資後，估值增至1570億美元，再到如今的3000億美元，openai坐火箭式的估值增長，正是基於資本市場對openai在大模型領域領先地位的認可。
面對deepseek的衝擊，openai持續推動模型迭代，新上線的“吉卜力風格”ai繪圖功能掀起熱潮，仍是當前行業最先進模型的代表。
反觀六小龍，在技術迭代上硬通貨不足，其存在的價值和發展空間被質疑，也就成了難以避免的殘酷現實。
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從能與大廠一較短長的六小龍到頗顯落寞的四小強，ai創企的含金量也大幅縮減。
去年11月，根據“晚點latepost”報道，月之暗面從字節手裡搶到了新技術負責人——華為諾亞方舟實驗室原 ai 基礎理論團隊研究員劉征瀛。
儘管這位技術大牛也曾被字節高層邀請加入字節大模型團隊，但他還是選擇了加入創業公司。
“與其去大廠里當螺絲釘，不如進創企，職級高是一方面，最重要的是有很快的迭代，更自由，而且初創公司也能給到和大廠差不多的薪資包。”
某頭部985高校的具身智能相關領域在讀博士生告訴字母榜，今年火熱的具身智能正如去年的大模型，創企的吸引力不比大廠小。
而如今，六小龍的聯創出走已經不是什麼新鮮事，曾是零一萬物核心成員的黃文灝加入了字節，而最近前零一萬物聯創谷雪梅被爆離職，正在籌備創業。
核心高管們或迴流大廠，或出走創業，都投射出ai六小龍對頂尖人才吸引力的下降。
根據z finance統計，除了階躍星辰暫未出現高管離職外，六小龍中其餘幾家都有核心高管離職。其中智譜ai原視頻模型負責人加入字節，月之暗面前大模型產品負責人獨立創業。
在“投項目前先看人”的大模型創投界，對希望用技術改變世界的六小龍來說，技術團隊核心高管的出走，不僅會在短期內影響其模型迭代速度，也會減少其和投資人“推拉”的砝碼。
圖註：六小虎高管離職情況
隨着2025年市場熱度由基礎大模型轉向具身智能領域及agent等ai應用領域，曾經作為技術引領者的智譜ai、minimax、月之暗面、階躍星辰，幾乎無一例外都轉變成了追隨者。
manus引發關注之下，除了智譜選擇跟進通用agent之外，其餘幾家暫未有動作。
即便現在還能以四小強立身的智譜ai、minimax、月之暗面、階躍星辰，前路也仍然挑戰重重。
這方面，曾在ai 1.0時代被稱為ai四小龍的商湯、曠視、雲從、依圖，殷鑒在前。
2016年，alphago橫空出世帶火了ai，那時技術領先的上述四家創業公司被並稱為“ai四小龍”。其中商湯於2021年港股上市，雲從在2022年成功科創板上市。
但高研發投入之下，商業化卻迎來慘淡局面。隨着openai出現，大模型成為ai主流，拿不到融資的四家公司，被迫開啟大裁員。
作為六小龍中最早掉隊的零一萬物的創始人，李開復3月曾直接回應，中國市場最終可能只有三家能夠真正站穩腳跟的大模型提供商，分別是deepseek、阿里巴巴和字節跳動。
在技術領先決定一切的ai賽道，四小強面臨著空前的險境，在融資幾乎中斷情況下，如何繼續推動自家模型迭代，追趕全球最先進水平？
