文 | 价值星球Planet 丹木

编辑 | 韦伯 麻吉

Kimi作为一款国产AI模型，在短时间内获得了广泛的用户关注和市场正反馈。

从价值星球掌握的信息看，Kimi的爆火主要得益于其在长文本处理能力上的显著优势，以及背后团队月之暗面（Moonshot AI）的技术创新和市场策略。此外，Kimi的成功也引发了资本市场对AI领域的高度关注，相关概念股表现活跃，投资者热情高涨。现在，投资人工智能赛道是否是一个好机会？价值星球认为尚需考虑多方面因素。

首先，Kimi的技术突破和市场表现确实为AI领域带来了新的机遇，特别是在长文本处理、专业学术论文翻译理解等方面的应用潜力；其次，随着Kimi等国产大模型的亮相，预计模型参数量及训练量将持续提升，这将对AI算力租赁、IDC、服务器运维等算力服务商产生积极影响；最后，Kimi的爆火也带动了相关概念股的上涨，显示出资本市场对于AI技术发展的认可和支持。

然而，投资决策不应仅仅基于短期的市场热度和概念股表现。需要注意的是，AI领域的竞争日益激烈，不仅有来自国内外的技术挑战，还有来自互联网大厂的战略角逐。目前，Kimi虽然在技术上取得了突破，但其商业模式、盈利能力以及长期可持续性仍需进一步观察和评估。

现在是进入AI智能领域的好机会吗？

近日，AI智能助手Kimi爆火，一度因访问量激增导致宕机。3月25日，话题“Kimi每天获客成本超20万元”冲上微博热搜。

Kimi背后公司月之暗面，成立于2023年4月17日，背后有包括阿里、红杉中国、小红书、美团等投资方和顶级互联网巨头加持。

与其他AI产品相比，Kimi的优势在于长文本处理能力。2023年10月，月之暗面宣布推出首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi Chat。仅仅几个月后，今年3月18日，Kimi再次升级功能，可支持处理200万字无损上下文。

与Kimi对比，此前流行的许多AI产品在长文本能力上略显不足。例如Chat GPT4，只支持最多2.5万字的文本处理。

创立于2023年的月之暗面，像一条鲶鱼，迅速杀进了前景广阔的AI领域，让国内AI行业看到了长文本处理功能的商机，也随之引起了各个公司激烈的竞争。

AI长文本的市场应用有其商业价值，但在商业应用层面，更重要的是资金和算力。当Kimi真正开始与互联网大厂同台竞争，它是否能保持优势，仍然有待观察。

2022年11月底，美国Open AI推出人工智能对话聊天机器人Chat GPT，仅仅过了两个月，Chat GPT的月活用户就突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。

2023年初，Chat GPT的风潮吹到了中国。朋友圈流传着各行各业工作人员用Chat GPT检索、写作的体验，1月30日，同花顺概念板块新增“Chat GPT概念”，百度、腾讯、阿里等多个互联网大厂也先后开始布局AI产品。

Chat GPT暂时未进入中国市场，而且，Chat GPT并非基于中文开发，国内用户仍然需要更加本土化的AI模型，这就为国产互联网科技公司提供了机会。

但在众多AI模型中，最火爆的却并不是互联网大厂的产品，而是初出茅庐、此前名不见经传的Kimi。

目前，Kimi最具吸引力的功能是长文本处理，特别是信息无损压缩技术。Kimi具备强大的记忆功能，这意味着它能在最长200万字的多轮对话中保持信息的完整性，为用户提供连贯且深入的交流体验。

Kimi的功能到底有多强大？此前，月之暗面副总裁许欣然在会议室展示了几份用于测试的文件，包括大部头医学书籍《中医内科学》《中医诊断学》、英伟达2023年年度财报、《甄嬛传》剧本等。

在上传这些内容后，Kimi可以迅速“读”完一份近百万字的中医诊疗手册，给用户提供诊疗建议，也可以迅速概括长达76集的《甄嬛传》剧情和人物简介，让用户从“小白”秒变入门级“甄学家”。

一位亲自体验Kimi的网友在社交媒体上表示，他进行了一次尝试，在网上随便下载了一个80页5.88兆的PDF文档，要求Kimi给出一份简洁通俗的概括，Kimi很快完成了任务，输出了一段仅有几句话的总结。

也有网友把Kimi和百度开发的文心一言、阿里开发的通义千问进行了对比，用包括天气与着装建议、法律知识、二手房限购政策、代码生成在内的六道题测试三款AI模型，结论是Kimi在信息检索方面与文心一言互有优劣，总体上优于通义千问，但在代码生成领域不如通义千问。

尽管Kimi还有不够成熟之处，但它堪称惊艳的分析和文本生成效果引发了广泛关注，而且，目前Kimi暂不收费，被许多网友称为“Chat GPT”的国产免费平替。早在今年二月，Kimi智能助手的访问量已经达到305万，在大模型创业公司的“AI ChatBots”产品中排名第一。

三月，Kimi由于用户过多导致宕机。根据月之暗面发布的情况说明，从3月20日上午9:30开始，观测到Kimi的系统流量持续异常增高，由于流量增加的趋势远超对资源的预期规划，从当天10:00开始，较多的SaaS客户持续遇到引擎过载的异常问题。同时，月之暗面正在持续进行扩容工作，以承载持续增长的用户量。

月之暗面成功的关键是什么？

在Kimi爆火前，很少有人知道这款AI产品，以及它背后的创业公司“月之暗面”。

作为人工智能领域突然杀出的一匹黑马，能够迅速与百度、阿里等互联网大厂生产的AI模型较量，足以证明Kimi背后公司和团队的优秀。

Kimi母公司月之暗面成立于2023年3月，自成立开始，就不断获得资本的青睐。2023年6月，月之暗面收获了超过2亿美元的融资，投资方包括红杉中国、真格基金等；当年10月，月之暗面再次获得红杉资本、今日资本等投资机构近20亿元人民币的融资。今年2月，月之暗面完成包括红杉中国、小红书、阿里、美团等多家机构超10亿美元的融资，此次融资后，月之暗面估值达到约25亿美元，成为国内大模型领域的独角兽企业。

月之暗面创始人杨植麟可以说是一名“天才90后”，他本科毕业于清华大学，博士则毕业于以计算机专业知名的美国卡内基梅隆大学，曾经与图灵奖得主杨乐坤、约书亚·本吉奥合作发表论文，是一名大语言模型领域的专家，团队里也汇集了来自谷歌、Meta、亚马逊等全球顶级机构的人才。

Kimi技术的重点突破在大模型长上下文窗口技术方面，从成立至今，月之暗面已完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型基础层，月之暗面训练了千亿级别的自研通用大模型，并获得了国内大模型备案审批；应用层则不断增加长文本处理能力，从支持输入20万字升级到200万字，善于阅读长文、搜索网页，可以用于会议纪要、辅助编程、文案写作等场景。

当然，Kimi处理文字的能力并非独一无二，能够从众多国产AI产品中破圈，靠的还是商业运营和营销方面的能力。

许多主流厂商开发的AI产品主要面向B端，通过AI功能+原有产品的思路打开市场，例如微软的Office接入GPT-4，带来全新的办公生产模式；华为云在2022年发布了盘古矿山大模型、气象大模型、海浪大模型等；科大讯飞也在2023年发布了讯飞星火认知大模型。

Kimi目前则主攻C端，月之暗面作为国内乃至全球范围内第一家将“长文本”作为标签的大模型公司，通过大量的广告营销和用户口碑，以“长文本”概念迅速占领用户心智。另外，Kimi简洁的界面对C端用户来说也更加友好，降低了使用门槛，迅速吸引了一批用户。

用户对Kimi在长文本方面的“超能力”既有赞叹，也有恐惧——一方面，AI能够提高工作效率，迅速检索、概括海量信息，另一方面，各行各业的工作者又担忧自己的工作有朝一日会被越来越强大的AI取代。

不过，目前担忧Kimi等AI产品“抢走”人类的工作或许为时过早。大部分时候，C端用户把AI当成一种娱乐工具，例如用AI制作“哄女友生成器”“吵架小助手”、生成各种有娱乐性质的图片。在真正的工作领域，AI的效率并不一定高于人类。

许多专业领域的从业者认为，AI的检索能力并不如传统搜索引擎。由于缺乏足够的训练，AI很难给出足够专业的信息，仍然需要搜索引擎、论文网站等传统检索方式。而在短文本生成、翻译等方面，AI并不如人类。

目前在读大学的肖晨曾经尝试过用AI翻译论文摘要、为自己的文章取标题，他尝试了包括Chat GPT、Kimi、文心一言在内的几款AI产品，最后发现生成的标题并不令人满意，而AI翻译出的短文虽然语法精准，但用词并不够恰当，仍然需要找精通英语的朋友进行修改。

肖晨最终发现，AI最强大的功能，仍然在于长文本的理解和概括速度。当他面对撰写论文所需的大量文献时，AI只需几分钟，就可以“读”完他需要几小时阅读的文献，并给出简练的归纳总结。

Kimi提供的长文本阅读能力吸引了大批需要阅读海量资料的用户，如学术研究群体、金融和法律领域工作者。同时，Kimi提供了一种新的AI运营思路，即不依靠大厂普遍采取的模型+云服务、AI功能+原有产品的传统方式，单凭高质量C端服务吸引用户。

资产市场怎么看Kimi的长文本功能？

尽管Kimi的出现迅速吸引了一批用户，并在二级市场引起了巨大的反响，但Kimi的长文本功能是否具有造血能力，仍是一个问题。

除了Kimi的火爆程度，很多人也在讨论Kimi的获客成本。根据新浪科技提供的数据，考虑到广告投放和算力成本，Kimi每个获客用户的成本达到12-13元，而按照近一个月将近18000的日均下载量计算，Kimi每日的获客成本高达20万元。

月之暗面作为初创公司尚未实现商业化盈利。除了每日20万元左右的获客成本，Kimi还需要不断提升信息检索能力、遵循复杂指令的能力，同时推动多模态模型研发，以及实现音频处理等其他需求。另外，为庞大的用户群体提供稳定的服务同样需要资金。可以预见，在未来的一段时间内，月之暗面的任务并非盈利，而是通过持续的投入不断提升服务能力。

Kimi引以为傲的长文本功能，很难成为它的护城河。在解读长文本能力成为大部分C端用户刚需的背景下，大部分海内外公司都会把C端服务的重点放在长文本解读方面。

图源：Kimi官网

国内互联网大厂从Kimi身上看到了长文本的广泛需求后，很快加入竞争，对Kimi展开“围剿”。

2023年10月30日，Kimi首发不到一个月，王小川的百川智能就推出了单次处理35万汉字的Baichuan2-192K，打破了Kimi的20万字记录，随后，李开复也发布了能够处理40万字的Yi-34B。

而在Kimi更新200万字长文档处理能力后，更多大厂入局，阿里宣布通义千问升级，免费开放1000万字的长文档处理功能，成为全球文档处理容量第一的AI应用；随后，百度文心一言、360智脑也都把500万字长文本提上了日程。

对于Kimi来说，在缺乏其他盈利方式的情况下，每个用户12-13元的获客成本是不小的投入，但对已经具有造血能力的大厂来说，这笔成本并不算高——根据亿欧智库2022年3月的数据，中国互联网企业的平均获客成本在380元-580元之间。

Kimi大量烧钱探索出的路径，对于互联网大厂而言，反而是更低的获客成本。同时，算力资源、人力资源充足的互联网大厂更容易输出稳定的服务，并把AI与自身原有产品相结合。况且，Kimi的长文本处理能力与通义千问、360智脑等AI产品相比，并没有非常明显的优势。

今年3月18日，月之暗面联合创始人周昕宇透露，月之暗面正在推进商业化，制作付费内容，并表示思考点不是性价比，而是“应该要帮用户解决什么问题”。

但Kimi的商业化具体如何落地，是否能为月之暗面带来持续的造血能力，仍是一个未知数。在目前大部分互联网公司免费开放AI产品，且功能渐趋同质化的情况下，即使Kimi在用户心智方面抢占先机，付费服务也很难被大众接受。

因此，长文本很难成为Kimi永远的护城河，月之暗面想要持续盈利，仍需找到新的增长点。

与互联网大厂竞争并非易事。此前，包括共享单车在内的许多创意都以美好的愿景开始，最终由于无法持续盈利等诸多原因，或黯然消失，或被大厂并购。如今，满怀理想主义的学霸杨植麟也将走上这条布满荆棘的道路，与中国乃至海外的互联网大厂正面竞争。想要在这场激烈的战斗中活下来，杨植麟、Kimi和月之暗面仍需讲出更好的故事。