当前AI行业正面临一个关键问题：一家公司是否真的在努力赚钱？在基础模型研发热潮中，许多新成立的AI实验室由前科技巨头高管或顶尖研究者创立，他们背景辉煌，但商业目标却模糊不清。有人志在成为下一个OpenAI，有人则更专注于前沿探索，不急于商业化。这种模糊性让外界难以判断一家实验室的真实野心。 为此，提出一个五级“商业努力度”评估标准：不看是否已盈利，只看是否真心追求商业成功。Level 5代表明确以商业化为目标的巨头，如OpenAI、Anthropic和Gemini。而Level 1至Level 4则代表不同程度的商业化意愿。 以近期热点Humans&为例，其团队提出下一代AI模型将聚焦沟通与协作，目标是重构办公软件生态，但具体产品仍语焉不详。尽管愿景宏大，但缺乏明确落地路径，因此暂定为Level 3。 Thinking Machines Lab（TML）由前ChatGPT核心成员Mira Murati创立，初期融资20亿美元，本应具备清晰路线图，被寄予Level 4厚望。然而近期CTO Barret Zoph等多名核心成员离职，团队动荡，暴露出战略执行与实际能力之间的落差。目前尚不足以降级，但已显出Level 2或3的迹象。 World Labs由AI泰斗李飞飞创立，曾被视为科研导向的Level 2项目。但过去一年中，公司已发布世界生成模型及商业化产品，并获得游戏与影视特效行业的实际需求反馈，且无主流对手可比。其进展已接近Level 4，未来有望冲击Level 5。 Safe Superintelligence（SSI）由前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever创办，明确拒绝商业化压力，拒绝Meta收购，专注超智能研究，目前无产品、无营收，堪称Level 1典范。但Sutskever本人也坦言，若研究进展超预期或遭遇重大风险，公司可能迅速转向商业应用。 这一评估体系并非衡量成败，而是揭示AI创业者的真正意图。在资本泛滥的当下，真正的问题不在于“能不能赚钱”，而在于“想不想赚”。