定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者 | 陳頤

編輯 | 方展博

當(dāng)下的AI應(yīng)用市場，正在上演一場熟悉的戰(zhàn)爭。字節(jié)、阿里、騰訊等巨頭紛紛加大AI產(chǎn)品推廣，將籌碼押在DAU（日活躍用戶）和MAU（月活躍用戶）等指標(biāo)上，試圖把移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“流量”玩法搬到AI領(lǐng)域。

相比之下，模型公司Kimi顯得不太合群。盡管曾在2024年參與過線上推廣大戰(zhàn)，但到2025年初，它做了一個(gè)大膽的決定：將資源全部轉(zhuǎn)向模型和產(chǎn)品能力本身。大廠在砸錢買量，Kimi則在走另一條更適合技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司的路。

2025年11月，Kimi的Web端用戶平均訪問時(shí)長達(dá)8.5分鐘，國內(nèi)AI產(chǎn)品中排名第一；同樣在這個(gè)月，旗艦?zāi)Ｐ蚄2 Thinking發(fā)布后，網(wǎng)站訪問量環(huán)比上漲了48.6%。這說明，它的核心用戶粘性更強(qiáng)了。

或許有人會(huì)問，當(dāng)一個(gè)研究員用Kimi花費(fèi)數(shù)小時(shí)完成課題研究時(shí)，創(chuàng)造的價(jià)值，該怎么和幾百次碎片化的聊天做對比？

這個(gè)問題，恰恰暴露出一個(gè)評(píng)價(jià)上的錯(cuò)位，當(dāng)AI從“陪聊工具”，走向真實(shí)的生產(chǎn)力場景，再沿用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的MAU指標(biāo)評(píng)判它，已經(jīng)不合適了。用舊尺子，量不出新大陸。

隨著AI的核心應(yīng)用場景從低Token消耗的簡單問答，進(jìn)化到高Token消耗的算力密集型任務(wù)，評(píng)價(jià)AI應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，不僅僅是“使用次數(shù)”，還有更重要的“使用深度”。

AI行業(yè)處在一個(gè)分岔路口：是走大眾娛樂化的路，還是專業(yè)化和價(jià)值化的路？

做“流量可樂”還是“價(jià)值精釀”？Kimi選擇后者

Kimi的換道，本質(zhì)上是當(dāng)下大模型公司的一場路線之爭。

一位長期觀察AI賽道的投資人用“可樂”和“精釀啤酒”來形容二者的區(qū)別?？蓸纷非笄?、市占率，是“人手一瓶”的規(guī)模狂歡；精釀更在意品鑒深度和核心客群。一個(gè)是量，一個(gè)是質(zhì)。

前者，是抖音豆包、騰訊元寶等大廠正在走的“超級(jí)入口”路線。它們依托龐大的生態(tài)流量，沿著“泛娛樂、高日活”的方向高歌猛進(jìn)，本質(zhì)上仍是將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的流量玩法平移到AI領(lǐng)域。

Kimi也曾短暫地站在“可樂”的貨架前，但最終選擇了后者。

它主動(dòng)放棄了“大而全”的淺層生成，尤其是圖片生成、視頻創(chuàng)作這類易獲流量、但技術(shù)完全不同的賽道，轉(zhuǎn)而將所有資源都集中在一個(gè)方向上：構(gòu)建“高價(jià)值的Agent任務(wù)”。

換言之，Kimi要做的不是隨手生成一張圖、一段視頻，而是幫你完成那些需要數(shù)小時(shí)、甚至數(shù)天才能完成的復(fù)雜工作。 比如，分析一份上百頁的財(cái)報(bào)，寫一份專業(yè)的研究報(bào)告，或者調(diào)試一段復(fù)雜的代碼。

這個(gè)選擇是技術(shù)基因決定的。上述投資人稱，Kimi擅長的“長程任務(wù)”和“交錯(cuò)式思考”能力，如果只用在碎片化的娛樂場景中，有些大材小用；真正的用武之地是專業(yè)、復(fù)雜的長任務(wù)。

值得注意的是，Kimi并非放棄圖片、音頻和視頻生成，而是給它換了個(gè)角色：讓多模態(tài)“退居幕后”，成為Agent可以隨時(shí)調(diào)用的“眼睛”和“耳朵”，幫助它看懂財(cái)報(bào)圖表、理解合同掃描件，最終服務(wù)于解決專業(yè)問題的核心目標(biāo)。

簡單來說，Kimi舍棄的是流量型、淺層多模態(tài)娛樂，追求的是深度型、高價(jià)值A(chǔ)gent生產(chǎn)力工具。 它的目標(biāo)是在AI賦能生產(chǎn)力這個(gè)核心戰(zhàn)場上，專注做別人做不了、也做不好的事。

這是一個(gè)更艱難的選擇，但也可能是一個(gè)更有價(jià)值的賽道。當(dāng)別人還在玩流量時(shí)，它已經(jīng)看到了下一個(gè)戰(zhàn)場。

衡量AI價(jià)值，需要一把“新尺子”

如果Kimi不再參與流量的牌局，那么我們又該如何衡量它的價(jià)值？

不妨先看一組數(shù)據(jù)對比。作為生產(chǎn)力工具的代表，ChatGPT的Web端和App端用戶比例大約是60%：40%。這符合常理，長任務(wù)、復(fù)雜的工作流更適合在PC端完成。

另一款在國內(nèi)市場風(fēng)生水起的應(yīng)用——豆包，用戶結(jié)構(gòu)則完全相反：其Web端月活用戶與App端月活用戶的比例約為5%：95%。這意味著豆包的用戶絕大多數(shù)是在手機(jī)上使用。

如果只看App占比，是否會(huì)得出“豆包比ChatGPT更成功”的結(jié)論？但常識(shí)告訴我們，一個(gè)深度分析上百頁合同的用戶，其創(chuàng)造的價(jià)值，顯然不等同于數(shù)百次“今天天氣怎么樣”的閑聊。

不可否認(rèn)，這兩款產(chǎn)品都很成功，但它們服務(wù)的場景和用戶群體，不在一個(gè)維度上。

一位在北京執(zhí)業(yè)的律師朋友，這樣描述他的“雙面AI生活”：早上通勤路上，他會(huì)用豆包問問今天天氣怎么樣，刷刷熱點(diǎn)新聞。但到了辦公室，要分析一份上百頁的合同文檔，或者起草復(fù)雜的法律意見書時(shí)，他會(huì)打開Kimi的網(wǎng)頁。

這種差異恰恰是問題的核心。豆包覆蓋的是“輕娛樂、泛資訊”場景，天然吸引追求即時(shí)反饋的廣泛用戶；而Kimi選擇的“深度研究、復(fù)雜任務(wù)”場景，天然篩選出了那些在工作和學(xué)習(xí)中需要強(qiáng)大生產(chǎn)力工具的剛需人群。兩個(gè)產(chǎn)品，兩個(gè)世界。

在這樣的前提下，如果再沿用MAU這把移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的舊尺子來衡量，顯然已經(jīng)過時(shí)。

那么，什么才是更合適的“新尺子”？Kimi的例子或許能帶來啟發(fā)。

Kimi Web端平均訪問時(shí)長達(dá)8.5分鐘，這意味著，用戶在這里不是在消磨時(shí)間，而是在完成真實(shí)的工作。這說明一個(gè)道理：“深度”比“規(guī)?！备匾?。這是第一把尺子。

當(dāng)一個(gè)工具能夠深度融入用戶的工作流，它的價(jià)值就不在于多少人用過，而在于為每個(gè)核心用戶節(jié)省了多少時(shí)間、創(chuàng)造了多少價(jià)值。

但深度使用背后，隱藏著一個(gè)更深層的問題：為什么用戶愿意在上面花這么多時(shí)間？

海外頂尖的AI搜索公司Perplexity，在眾多中國模型中，唯獨(dú)選擇接入Kimi；知名開發(fā)者工具平臺(tái)OpenRouter的CEO，把Kimi作為自己最常用的模型之一；Social Capital的CEO也提到，他們投資的公司已經(jīng)把大量工作轉(zhuǎn)到了K2上，因?yàn)樾阅軓?qiáng)，成本又比頂尖閉源模型低得多。

為什么是Kimi，而不是那些月活更高、話題度更高的模型？ 因?yàn)椤爸悄堋北取盁岫取备匾＿@是第二把尺子。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，產(chǎn)品的成功很大程度取決于“話題度”。但在AI時(shí)代，更關(guān)鍵的是“不可替代性”——在處理長文本、執(zhí)行復(fù)雜Agent任務(wù)等場景下，Kimi正在成為一部分專業(yè)用戶的必需品。

當(dāng)一個(gè)工具對用戶變得不可或缺時(shí)，付費(fèi)便是水到渠成。這背后有個(gè)更深層的道理：“價(jià)值”比“流量”更重要。這是第三把尺子。

流量思維的商業(yè)模式是“流量→廣告→變現(xiàn)”，但這套邏輯在AI時(shí)代，尤其對于生產(chǎn)力工具而言，正在讓位于一種更健康的商業(yè)模式：“價(jià)值→訂閱→變現(xiàn)”。

決定商業(yè)模式未來的，不再是MAU，而是ARPU（單用戶平均收入）和LTV（生命周期總價(jià)值）。你為用戶創(chuàng)造的價(jià)值越大，用戶的付費(fèi)意愿就越強(qiáng)，商業(yè)模式也就越可持續(xù)。Kimi推出的三檔會(huì)員訂閱服務(wù)，本質(zhì)上是在篩選并為不同需求的人群提供服務(wù)。

所以，當(dāng)我們換成新尺子，從“好不好用、是否智能、能否持續(xù)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值”三個(gè)維度重新審視Kimi時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)完全不同的景象：

App活躍度榜單上的位置變化，是它主動(dòng)聚焦專業(yè)人群的必然結(jié)果；而用戶時(shí)長、頭部公司集成、付費(fèi)用戶增長等指標(biāo)的提升，說明它在“價(jià)值深水區(qū)”站穩(wěn)了腳跟。

這種評(píng)價(jià)體系的轉(zhuǎn)變，不僅關(guān)乎Kimi一家公司，更關(guān)乎整個(gè)AI行業(yè)能否真正放棄流量思維，回到價(jià)值本身。

三次選擇：技術(shù)、用戶與生態(tài)位

當(dāng)我們換了一把評(píng)價(jià)AI的“新尺子”，一個(gè)更尖銳的問題依然存在。在新的評(píng)價(jià)體系下，Kimi的護(hù)城河是什么？它憑什么在巨頭林立的牌桌上，繼續(xù)玩下去？

要回答這個(gè)問題，必須回到Kimi曾做出的幾次關(guān)鍵選擇。

首先，是對技術(shù)深度的執(zhí)著。 在“不需要那么多基座模型”已經(jīng)成為共識(shí)的今天，Kimi是少數(shù)仍在堅(jiān)持投入基礎(chǔ)模型研發(fā)的創(chuàng)業(yè)公司。因?yàn)樗虢oAgent戰(zhàn)略配一個(gè)足夠強(qiáng)大的“發(fā)動(dòng)機(jī)”。

一位Kimi工程師曾指出：“絕大多數(shù)Agent產(chǎn)品，離了Claude以后，什么都不是。2025年，智能的上限仍然完全由模型決定?！?/p>

換句話說，如果底層模型不掌握在自己手里，上層應(yīng)用的定價(jià)權(quán)和復(fù)雜工作流的穩(wěn)定性無法保證。這不是危言聳聽，而是這個(gè)行業(yè)的基本規(guī)律。

Kimi K2的開源策略，也是基于這個(gè)邏輯。開源不僅是為了“賺個(gè)名聲”，更像是“倒逼自己進(jìn)步”：當(dāng)你把模型權(quán)重公開給全世界時(shí)，就再也沒法偷懶，只能老老實(shí)實(shí)把模型的核心能力做扎實(shí)。對一家押注長期價(jià)值的公司來說，這是最不可走捷徑的一條路。

第二個(gè)選擇，是深度綁定“專業(yè)用戶”。

放棄流量競爭后，Kimi聚集起一批付費(fèi)意愿強(qiáng)、需求明確的專業(yè)用戶。隨著K2的發(fā)布和Agent能力的成熟，這些用戶轉(zhuǎn)變?yōu)椤癆gent原生用戶”——他們已經(jīng)將Kimi的能力深度融入自己的工作流，甚至改變了自己的工作方式。

圖源 / pexels

某大型券商研究所工作的研究員表示，他已經(jīng)把整個(gè)研究流程都“外包”給了Kimi。“從搜集財(cái)報(bào)、整理數(shù)據(jù)，到生成圖表、撰寫初稿，它能一條龍完成?！?/p>

對他來說，更換Kimi的遷移成本太高，他已經(jīng)離不開了。

由此，一個(gè)“飛輪”開始轉(zhuǎn)動(dòng)：用戶用得越深，越離不開；而離不開，就愿意付費(fèi)；付費(fèi)反過來支撐Kimi去做更好的技術(shù)和Agent能力；技術(shù)更好了，又吸引來更多懂行的用戶。

第三個(gè)選擇，則是找到一個(gè)“打得贏”的戰(zhàn)場。

Kimi不在C端聊天場景血拼，而是將技術(shù)聚焦于生產(chǎn)力工具鏈（代碼開發(fā)、學(xué)術(shù)研究、金融分析等），進(jìn)而占據(jù)了一個(gè)壁壘較高的稀缺生態(tài)位。

一個(gè)典型的例子是，在Anthropic等海外主力模型對華服務(wù)受限或退出時(shí)，Kimi敏銳地抓住了這個(gè)窗口期，通過提供與Claude Code完全兼容的API，以及能為開發(fā)者大幅降低調(diào)用成本的“上下文緩存”功能，精準(zhǔn)切入了AI原生應(yīng)用開發(fā)的需求，承接了外溢的開發(fā)者這一核心群體。

當(dāng)開發(fā)者基于Kimi構(gòu)建了自己的應(yīng)用，換到其他模型就意味著要重新適配、重新測試、重新優(yōu)化。這個(gè)成本，足以讓他們留在Kimi的生態(tài)中。

說到這里，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，技術(shù)、用戶與生態(tài)位，這三個(gè)選擇環(huán)環(huán)相扣，形成了一個(gè)單靠流量和資本難以復(fù)制的閉環(huán)。這個(gè)閉環(huán)的特點(diǎn)是：越往后走，越難被撬動(dòng)。

當(dāng)然，Kimi的路徑，未必適用于所有AI創(chuàng)業(yè)公司，但它至少提供了一種可能性：在巨頭林立的市場中，放棄對流量的路徑依賴，回歸技術(shù)深度、場景深度與商業(yè)本質(zhì)，同樣能建立競爭優(yōu)勢。

這條路能否最終走通，還需要時(shí)間來驗(yàn)證，但在AI競爭從技術(shù)炫技轉(zhuǎn)向價(jià)值落地的當(dāng)下，Kimi無疑是一個(gè)無法被忽視的樣本。

*題圖來源于unsplash。