作者 | 封華

編輯 | 魏曉

在智譜、MiniMax先后上市的同時，同為大模型創(chuàng)業(yè)公司的月之暗面（Kimi）適時對外發(fā)聲。

1月10日的AGI-Next前沿峰會上，很久沒有公開露面的月之暗面創(chuàng)始人楊植麟，詳細地分享了Kimi的技術路線重點，以及對下一代AI技術范式、Agent前景的思考。

“希望在接下來的十年、二十年的時間，繼續(xù)把K4、K5到K100做得更好。”

面對下一代通用人工智能往哪走的問題，楊植麟孤注一擲，要搶奪下一代AI技術范式的船票。

但與此同時，其C端的AI應用助手Kimi卻經(jīng)歷著掉隊的風險。

Kimi曾有過高光時刻，憑借長文本能力，最高峰時單月投放超億元，拿到了最早的市場紅利。

然而隨著DeepSeek、豆包的沖擊，Kimi的月活相比去年已然大幅下滑。月之暗面不得不做出取舍，把資源集中投入到大模型底層技術上。

代價則是算力投入高、周期也更長，而且從大模型霸榜歷史上看，各家大模型“各領風騷三兩月”，技術的先進性并無法長久保持。

對于尚未背靠大廠生態(tài)的月之暗面來說，保持技術領先固然重要，但也同樣需要找到一條更清晰的商業(yè)落地與資本路徑。

搶奪下一代技術范式的船票

同為“大模型六小龍”，各家的發(fā)展理念與技術路線，已然開始分化。

在智譜、MiniMax上市的同時，月之暗面楊植麟?yún)s在內(nèi)部信中稱“不急于上市”。他的理由很豪橫，剛完成的5億美元C輪融資，相當于友商IPO的融資規(guī)模?！拔覀冇谐^100億人民幣的現(xiàn)金儲備?！痹谕ㄍ鵄GI的征途上，糧草充足。而在一級市場就能受到如此追捧，正說明了市場對月之暗面的認可度之高。

不過，友商也有不同看法。

智譜創(chuàng)始人張鵬在接受張小珺專訪時說道：“從資本市場的角度，你在一級市場都算沒有離開學校，還是在學習、培養(yǎng)、成長的階段。到二級市場之后，是更接近市場的階段?！?/p>

全聯(lián)并購公會信用管理委員會專家安光勇向AI藍媒匯表示：“月之暗面的選擇，能夠避開二級市場對短期盈利能力的嚴苛審視，專注于長周期研發(fā)，避免被資本市場的恐慌情緒左右決策。”

當然，無論上不上市，技術的演進和產(chǎn)品體驗的提升，才是決定生存到最后的根本。

1月10日的AGI-Next前沿峰會上，智譜唐杰、月之暗面楊植麟、阿里Qwen林俊旸和騰訊首席AI科學家姚順雨討論一個焦點問題：下一代人工智能，還能往哪走？

共識是，Scaling（指提高模型的規(guī)模）雖仍有價值，但當算力、數(shù)據(jù)和成本的投入不斷放大，智能提升的增量卻持續(xù)變小。效率降低的同時，自主學習被認為是下一階段的技術范式。

問題是，在這個技術路線接棒的過程中，中國大模型廠商有沒有可能成為引領者？

無論是月之暗面、智譜，還是其他行業(yè)競逐者，當然希望自己能夠率先突圍。

從楊植麟的表述中，月之暗面幾乎將所有核心工作都壓在Token效率上，即用更少的Token，做到更低的Loss（損耗）。在Kimi K2模型中，他們嘗試通過提升Token efficiency（效率），使模型“用一半數(shù)據(jù)達到相同效果”。

同時，效率優(yōu)化要與長上下文能力被同時優(yōu)化，前者決定單位Token的價值，后者則決定模型能否承擔真實世界中的長程任務。兩者疊加，楊植麟相信能在模型訓練策略上達到最優(yōu)的Agent效果。

簡單來說，楊植麟的目標，就是搶到下一代技術范式的優(yōu)先票，保持在技術上的領先優(yōu)勢。誰能在有限算力與數(shù)據(jù)條件下，更高效地“消耗Token”，誰就更有可能在下一階段的模型競爭中占據(jù)主動。

這一戰(zhàn)略，延續(xù)了月之暗面2025年以來的策略。

過去一年，月之暗面的主要任務，就是ALL in模型能力和Agent，到目前已取得了不小的成績。

Kimi K2模型在基準測試中超越GPT-5、Sonnet 4.5等頂尖閉源模型，刷新SOTA，支持長鏈路、多步驟任務執(zhí)行，為用戶提供深度生產(chǎn)力場景能力。

同時，推出Agent模式OK Computer，目前已經(jīng)支持包括圖片生成、音頻生成在內(nèi)的20多種工具，提供寫代碼、設計、產(chǎn)品定義、后續(xù)開發(fā)等服務。

帶來的結(jié)果是，Kimi的Web端流量，從2025年6月開始反彈，訪問量環(huán)比增長30%，9-11月，Kimi的海外API收入增長4倍。

模型能力的增長，讓月之暗面更有底氣走自己的路，但這條路，仍是任重道遠。

智譜唐杰對技術長跑保持著清醒：“盡管中國開源模型在2025年席卷了各大榜單，前五名幾乎被中國模型包攬，但與頂尖閉源模型的實際差距可能并沒有想象中那么小。只有去探索那些未知的Scaling范式，才能真正縮小這一差距。”

無論是楊植麟，還是唐杰，都在搶奪下一代技術范式的船票。在差異化的道路上摸索前進，也是一種押注，一旦賭輸了，就有可能徹底出局。

AI也“拼爹”，月之暗面勝算幾何？

對于月之暗面來說，即使堅持自己的技術路線，創(chuàng)業(yè)歷程也注定艱辛。

Minimax創(chuàng)始人閆俊杰曾說：“留給領先模型的優(yōu)勢窗口期越來越短，最先進的閉源模型只能比同性能的開源模型領先6個月?！?/p>

當所有AI模型巨頭都手握巨量的訓練算力，最強的大模型永遠是最新發(fā)布的大模型，大家輪流做第一。

Kimi的領先優(yōu)勢，能夠保持多久，還真不好說。

重慶理工大學發(fā)規(guī)處高教室主任王文濤認為：“月之暗面的策略是典型的‘長線豪賭’，其成功與否取決于三點：一是能否在2-3年內(nèi)實現(xiàn)技術里程碑；二是能否在垂直領域建立不可替代性；三是資本市場的耐心是否與其研發(fā)周期匹配。在當前行業(yè)分水嶺階段，這一選擇既是機遇也是高風險博弈?！?/p>

而月之暗面這樣的獨立大模型公司來說，即使有相對充足的現(xiàn)金儲備，但還是需要盡快建立健康的商業(yè)模式，帶來更持續(xù)的收入和更高的利潤率，這是實現(xiàn)長久發(fā)展的必要條件。

前不久，李彥宏在接受《時代》采訪時，再次指出應用層的重要性：“AI應用層是價值創(chuàng)造的核心，其創(chuàng)造的價值可能達到芯片層的100倍。”“未來，只會存在少數(shù)通用大模型，但應用層在垂直方向上會涌現(xiàn)出眾多成功參與者。”

這個看法已經(jīng)構(gòu)成一個信號——AI行業(yè)正在從技術敘事，轉(zhuǎn)向結(jié)果敘事。

不過，與大廠相比，月之暗面既無龐大的自有流量池可供導流，也缺乏成熟業(yè)務場景。在B端市場漫長的回款周期以及低毛利下，面向終端用戶的訂閱制，原本是個不錯的選擇。

但在這方面，Kimi已然有所落后。

早在2023年10月，Kimi便推出C端產(chǎn)品Kimi助手，投流最激進時，最高峰時單月投放超億元，拿到了最早的市場紅利。

但在大廠迅猛反撲之下，C端AI助手這個領域競爭愈加激烈激烈了，豆包、通義、文心……等等，大廠都在布局，不僅基本免費，而且還在大力投流推廣，DAU（日活躍用戶數(shù)）和MAU（月活躍用戶數(shù)）逐步拉高，將Kimi遠遠甩在身后。

而Kimi在2025年減少投流后，月活下降明顯。據(jù)QuestMobile 2025年周活躍用戶規(guī)模TOP10 AI原生App榜單上，Kimi以450萬的周活躍僅排在第7位，豆包周活躍數(shù)是其34倍。

知名AI產(chǎn)業(yè)觀察家、科方得咨詢機構(gòu)負責人張新原向AI藍媒匯分析：“Kimi的優(yōu)勢在于深度文本理解和分析，適合研究、文檔處理等專業(yè)場景；不足在于功能相對單一，缺乏視覺、語音等交互方式。未來需在保持核心優(yōu)勢的同時，拓展應用場景以提升競爭力?！?/p>

在“AI也拼爹”的時代，Kimi顯得力不從心。暫時放棄開拓C端市場，押注技術路線，是月之暗面在資源有限的情況下做出的取舍。大廠則不需要如此孤注一擲，可以投入更多的錢開啟戰(zhàn)線。

據(jù)“晚點LatePost”總結(jié)，2025年，百度在AI上的資本開支計劃在300至500億元；騰訊則在700至1000億元；阿里投入了1200億元；字節(jié)則投入了1600億元。大廠們在底層算力、自研模型到超級應用上，都花了大力氣。

甚至得出結(jié)論：中國AI的戰(zhàn)局，有可能是變成“阿里系”和“字節(jié)系”的競爭。

月之暗面等大模型創(chuàng)業(yè)公司在大廠的夾縫中，或許早晚要從技術信仰的幻夢中清醒，直面殘酷的生存挑戰(zhàn)。

對于他們來說，挑戰(zhàn)才剛剛開始。