文：王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

現(xiàn)在很少有人提Kimi了。

取而代之的是夸克、騰訊元寶、阿里的Qwen……朋友圈也不再刷屏“Kimi能一次性輸出20萬字”，而是討論誰家模型能生成視頻、效果夠不夠好，誰的Agent能自動(dòng)寫代碼、準(zhǔn)確率高不高。

挺有意思。一年多前，Kimi還站在聚光燈下，仿佛在向世界宣誓：我們，才是下一波顛覆者。如今這顆明星，已經(jīng)不再那么耀眼。

01

那問題來了，為什么當(dāng)初資本會(huì)瘋狂追捧它？其實(shí)答案一直擺在明面上：技術(shù)稀缺性。

當(dāng)年Kimi長文本能力，確實(shí)碾壓全場(chǎng)。從一開始支持20萬字上下文，到后來飆到200萬字，這種突破，幾乎像“第一次登月”一樣震撼。

要知道，那時(shí)整個(gè)AI圈還在為幾千字的文檔處理發(fā)愁，Kimi卻突然宣布能處理百萬級(jí)文本，對(duì)行業(yè)來說幾乎是顛覆性。

這背后技術(shù)挑戰(zhàn)非常高。不僅要保證信息無損壓縮，還要解決多輪對(duì)話中的記憶連貫性和衰減問題。再加上中文數(shù)據(jù)本身就很抽象，比如古籍、專業(yè)文獻(xiàn)，都是模型難以復(fù)制的內(nèi)容。

所以從資本角度看，Kimi早期的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，某種程度上就像一種“非對(duì)稱競爭力”。

你想，當(dāng)時(shí)OpenAI也沒做到一次性輸出這么多字，結(jié)果被Kimi卷了一把。“長文本”成了它的技術(shù)標(biāo)簽，也一下子撐起了30億美元的估值。

當(dāng)然，除技術(shù)之外，楊植麟的光環(huán)效應(yīng)也非常明顯。他的履歷幾乎為資本量身定制的“完美男大主”。

清華出身，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）語言技術(shù)研究所（LTI）讀博，導(dǎo)師是蘋果AI負(fù)責(zé)人Ruslan Salakhutdinov和Google AI首席科學(xué)家William W. Cohen，這樣的學(xué)術(shù)背景，在技術(shù)可信度上遠(yuǎn)超普通創(chuàng)業(yè)者。

而且他還有創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，比如循環(huán)智能，已經(jīng)在企業(yè)級(jí)AI落地方面證明過自己。這讓資本相信，這個(gè)人不只是懂技術(shù)，還會(huì)做生意。

更重要的是，他還提出了“登月第一步”的口號(hào)，把長文本技術(shù)提升到了“中國AGI突破口”的高度，精準(zhǔn)匹配了資本對(duì)“中國版Altman”的期待，這也讓Kimi的故事多了幾分光芒。

最后不能忽視的，是資本的焦慮。

全球AI競賽大背景下，當(dāng)年騰訊、阿里這些大廠還沒真正拿出自己的模型；而ChatGPT火得不行，卻又在國內(nèi)受限，催生出一大批想找替代品的C端用戶。

這時(shí)，Kimi靠著免費(fèi)策略和極簡UI設(shè)計(jì)，幾乎成了最順手的“平替”，用起來不花錢、界面干凈、功能看起來也夠新，一下就抓住了這波需求。

阿里那筆8億美元投資，占股36%，更多像一種防御性動(dòng)作。說白了，不想在通用大模型這條賽道上掉隊(duì)，投Kimi，其實(shí)是為了卡位。

別忘了，當(dāng)時(shí)OpenAI估值已經(jīng)飆到860億美元，這對(duì)很多投資人來說，成了一個(gè)心理錨點(diǎn)：中國要也有個(gè)頭部玩家，至少也該值個(gè)30%的溢價(jià)吧。

于是，技術(shù)稀缺、創(chuàng)始人光環(huán)、資本焦慮情緒，三股力量一疊加，Kimi就這樣被推上了風(fēng)口。

02

有錢是好事，但要說清楚怎么花錢、為什么花錢、花在哪兒，比拿到錢還難。

公司賬面上突然多8億美元，什么感受？可能整個(gè)人就懵了。就像馬云說的那句話：“我對(duì)錢不感興趣”，因?yàn)樗麑?shí)在太多了。

Kimi當(dāng)時(shí)就面臨這個(gè)問題：有了錢之后，開始拼命燒錢買用戶、買聲量，反而把自己的節(jié)奏帶偏了。

它怎么一步步被流量牽著走的？我用AI交叉查了數(shù)據(jù)歷史，Kimi單月投流費(fèi)用最高達(dá)到2.2億人民幣。什么概念？相當(dāng)于每天要燒掉700萬。

我以前做電商時(shí)，一天都沒燒過這么多錢。問題是錢到底去哪兒了？B站、知乎、微博……幾乎所有主流平臺(tái)都有它的廣告。

關(guān)鍵詞也鋪得特別猛，ChatGPT平替、論文神器、打工人效率工具”這些詞，幾乎你刷到AI相關(guān)內(nèi)容，就繞不開Kimi的身影。

短期來看，這套打法確實(shí)有效果：

DAU從2023年12月的50.83萬，飆升到2024年5月的589.7萬；訪問量一度突破1261萬，環(huán)比增長超過300%。

聽起來是不是很厲害？但這種增長不是靠產(chǎn)品本身吸引來的，是靠砸錢砸出來的；據(jù)說，這種大規(guī)模投流并不是Kimi自己想做的，是投資人那邊壓力大，要求它盡快證明商業(yè)化能力。

于是Kimi只能一邊硬著頭皮燒錢，一邊放棄原本的技術(shù)深耕節(jié)奏，轉(zhuǎn)向“用戶越多估值越高”的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)增長邏輯。

結(jié)果呢？

你看到了，起個(gè)大早，趕個(gè)晚集；成本高了不說，還給大廠留出很多時(shí)間做技術(shù)，大廠有了模型后也開始降維打擊。字節(jié)豆包靠著抖音生態(tài)直接壟斷流量，一個(gè)月投流預(yù)算高達(dá)1.24億，六天沖上應(yīng)用商店榜首。

所以，Kimi本來想靠流量跑出規(guī)模，結(jié)果，反而陷入了“越燒錢越被動(dòng)”的死循環(huán)，資本輸血沒讓它變得更自由，反而加速了戰(zhàn)略自主權(quán)的流失。

當(dāng)然，為了留住花錢買來的用戶，它也做了不少營銷動(dòng)作：和甜寵劇合作，在B站放廣告，主打“Kimi幫你寫劇本”；跟《咸魚之王》這樣的掛機(jī)游戲聯(lián)動(dòng)，讓用戶邊玩邊問AI。

看起來挺聰明，能提升用戶黏性，但事后復(fù)盤你會(huì)發(fā)現(xiàn)，這背后藏著幾個(gè)很大的問題。

第一個(gè)是場(chǎng)景錯(cuò)配。

Kimi一開始切的是學(xué)術(shù)、法律、專業(yè)文檔處理這條賽道，核心用戶是需要處理大量文本的人群。可它后來卻去跟短劇觀眾、游戲玩家打交道，這些人要娛樂消遣，根本不是深度理解能力。

第二個(gè)問題，品牌調(diào)性受損。楊植麟早期把Kimi定位為“高知人群效率工具”，這一通短劇營銷下來，知乎上的高知用戶明顯流失了不少。

第三個(gè)點(diǎn)，我覺得是技術(shù)投入空心化。當(dāng)資源全都往流量傾斜，真正該做的技術(shù)升級(jí)就被耽誤了，比如多模態(tài)能力、視頻理解這些方向，Kimi都沒有及時(shí)跟進(jìn)。

與此同時(shí)，DeepSeek已經(jīng)開源自己的長文本模型，豆包也能調(diào)用抖音的視頻庫，相比之下，Kimi還在依賴單一的文本交互，技術(shù)護(hù)城河就這樣慢慢被侵蝕掉了。

所以，Kimi當(dāng)時(shí)陷入了一個(gè)典型的“數(shù)據(jù)飛輪幻覺”。

它以為只要用戶多，反饋就能自動(dòng)變成模型進(jìn)步的燃料，實(shí)際上，并沒有構(gòu)建起用戶行為、模型優(yōu)化、場(chǎng)景落地的閉環(huán)。

還有一個(gè)細(xì)節(jié)，關(guān)于Scaling Law。以前OpenAI有個(gè)很強(qiáng)的敘事叫“擴(kuò)展模型”：只要數(shù)據(jù)夠多、模型夠大，效果就會(huì)越來越好。聽起來也很有道理。

但到2024年，拐點(diǎn)來了，OpenAI搖身一變成了渣男，嘴上說著數(shù)據(jù)越大越好，轉(zhuǎn)身又說RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）比單純數(shù)據(jù)更重要。

再看Kimi，既沒有足夠高質(zhì)量的數(shù)據(jù)閉環(huán)，也沒有構(gòu)建起有效的用戶反饋機(jī)制，騎墻在中間，很尷尬。

03

所以，Kimi還有機(jī)會(huì)嗎？它應(yīng)該靠什么？我說的三個(gè)方向不一定準(zhǔn)。

第一個(gè)關(guān)鍵詞是：價(jià)值密度。

像Kimi前兩天上線的Kimi Researcher，我也體驗(yàn)了一下，最大的感受就是：價(jià)值密度不夠高。

里面很多內(nèi)容冗余、很廢話，我還要挨個(gè)去篩選、校準(zhǔn)；而且我發(fā)現(xiàn)，大家都在做Researcher類的產(chǎn)品，但只有扣子平臺(tái)有“自主干擾模式”，其他平臺(tái)還做不到“打斷+追問”。

什么意思呢？你給AI一個(gè)標(biāo)題讓它研究，它只能一股腦兒地輸出一堆結(jié)果下來，但用戶想要的，可能是中間某個(gè)環(huán)節(jié)就打斷，輸入新的問題，或者再加一份文檔進(jìn)去繼續(xù)生成。

這一步如果沒做到，“深度研究”就成了“一次性輸出”，用起來就很雞肋。所以我說，這是個(gè)機(jī)會(huì)點(diǎn)。

除了Researcher之外，還有一個(gè)需求很強(qiáng)的場(chǎng)景是：Deep Search（深度搜索）

現(xiàn)在很多人查財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)、行業(yè)報(bào)告，都要交叉驗(yàn)證多個(gè)來源，這個(gè)過程特別痛苦。尤其在金融領(lǐng)域，一個(gè)小偏差就可能導(dǎo)致判斷錯(cuò)誤。

從這個(gè)角度看，Kimi+是有潛力的，但它目前的表現(xiàn)說實(shí)話還沒夸克好；百度那邊文心一言也沒跟上，這種“深搜”的需求其實(shí)很深，也很剛需，但目前還沒有哪家真正做好了。

第二個(gè)方向是對(duì)開發(fā)者。

雖然它開始嘗試開源一些東西，但我認(rèn)為“開源”只是第一步。更重要的是，你能不能把背后的模型調(diào)試工具、微調(diào)指南、部署方案都做得很細(xì)？

現(xiàn)在的Kimi API幾乎只有基礎(chǔ)接口，企業(yè)要用還得自己搭適配系統(tǒng)，成本陡增。這就像你買了一臺(tái)頂級(jí)相機(jī)，結(jié)果連鏡頭都沒有，得自己配。

所以你想，一個(gè)企業(yè)客戶，會(huì)愿意花時(shí)間去適配這樣一個(gè)“半成品”嗎？顯然不會(huì)；在這方面，DeepSeek就做得很好。它配套了完整的開發(fā)工具鏈，甚至包括企業(yè)部署方案，形成了一個(gè)良性循環(huán)。

所以，我覺得，如果Kimi能在這塊補(bǔ)上短板，至少在B端市場(chǎng)上還能扳回一城。

第三個(gè)方向，我覺得是：質(zhì)量比數(shù)量更重要。

騰訊元寶、阿里通義、甚至Kimi自己，都在補(bǔ)全多模態(tài)能力。我相信Kimi也能做出視頻理解、圖像生成這些東西，只是時(shí)間問題。

但比起“炫技式”的功能，Kimi更該思考的問題是：自己的用戶到底是誰？

從我的觀察來看，Kimi的核心用戶是幾千萬效率工作者，這些人更在意生成的內(nèi)容有沒有方向性、有沒有邏輯、有沒有實(shí)際幫助。

換句話說，用戶要的不是更多，而是更好。

如果Kimi能在C端建立起真正的反饋機(jī)制，在B端深入垂直場(chǎng)景（比如醫(yī)療病歷分析、法律條款審查），它依然有機(jī)會(huì)重新贏得信任。

最后，我想說一句總結(jié)的話：Kimi現(xiàn)在的問題，不是技術(shù)不行，而是還在用舊世界的思維，應(yīng)對(duì)新世界的規(guī)則，也許，Kimi需要一場(chǎng)徹底的“技術(shù)理性主義革命”。

04

Kimi三年過山車，起得快、摔得也快。智遠(yuǎn)覺得它給很多AI創(chuàng)業(yè)者都提了個(gè)醒。

最起碼的一點(diǎn)是：要有戰(zhàn)略定力。

智遠(yuǎn)對(duì)“戰(zhàn)略定力”的理解，不是說你要死磕AGI不放，或者一定要做出個(gè)大模型才算成功。而是說：一家公司要清楚地知道自己該打哪一場(chǎng)仗，不該打哪一場(chǎng)仗。

《矛盾論》里講過一句話我很認(rèn)同：復(fù)雜事物發(fā)展過程中會(huì)有多個(gè)矛盾，但其中一定有一個(gè)是主要矛盾，它決定了其他矛盾的發(fā)展方向。

那放在公司或業(yè)務(wù)上，什么是主要矛盾？就是抓住需求。當(dāng)客戶愿意為你的產(chǎn)品和服務(wù)買單，就說明這個(gè)需求是真的、成立的。

所以我說，付費(fèi)需求才是戰(zhàn)略中的主要矛盾，跟競爭對(duì)手較量的關(guān)鍵，就在于誰能識(shí)別并滿足真正的用戶需求。

那次要矛盾是什么呢？

是如何高效、持續(xù)地滿足這個(gè)需求，是在服務(wù)過程中不斷優(yōu)化流程、提升效率、配置資源；這些也很重要，但它們永遠(yuǎn)服務(wù)于“抓住需求”這個(gè)核心目標(biāo)。

換句話說：

戰(zhàn)略不是堅(jiān)持熬、不是卷，而是做對(duì)的事；定力也不是硬扛，而是持續(xù)地做正確的事。這讓我想到《毛選》里的思路，也想到曾國藩說的那句話：“守正出奇”。

正兵是根基，奇兵是變化。真正戰(zhàn)略定力，是看準(zhǔn)方向之后，能守住正道，再靈活應(yīng)變。

第二點(diǎn)我想說：從一開始要想清楚商業(yè)化的問題。

Kimi把自己的模型變成了很多產(chǎn)品：學(xué)術(shù)搜索、醫(yī)療搜索、合同審查、翻譯通……看起來功能很全，但問題在于，很多產(chǎn)品并沒有真正商業(yè)化。

這就提醒我們：中小AI公司在做一個(gè)產(chǎn)品時(shí)，上來就要問一句，這個(gè)東西有人愿意買單嗎？有沒有清晰的變現(xiàn)路徑？

不要等到開發(fā)完了才開始想怎么賺錢，那就晚了，沒有商業(yè)化的“單純?yōu)閻郯l(fā)電”，到最后反而會(huì)變成一種負(fù)擔(dān)。

商業(yè)化當(dāng)然需要投流，但這里有個(gè)簡單的公式可以參考：

可持續(xù)增長率 = （付費(fèi)收入 ÷ 總成本）×（1 - 投流費(fèi)用占比）

什么意思呢？如果你靠資本輸血燒錢買流量，投流費(fèi)用占比超過30%，就要開始警覺了；而Kimi的數(shù)字一度高達(dá)70%，這不是增長，這是飲鴆止渴。

第三點(diǎn)，最根本的一點(diǎn)：以用戶付費(fèi)為商業(yè)北極星。

我越來越覺得，真正健康的護(hù)城河，不在融資頭條里，而在客戶的付款憑證中，一家公司能不能活下去，最終要看有沒有人愿意為它掏真金白銀。

那些靠投資人催著做增長、靠流量堆數(shù)據(jù)的公司，往往最后都會(huì)陷入Kimi式的困境，越擴(kuò)張?jiān)娇招摹?/p>

所以，中小AI公司的出路，不是比誰參數(shù)更高，是：找到真實(shí)的需求、做出有價(jià)值的產(chǎn)品、并且讓它能持續(xù)帶來收入，這才是真正的技術(shù)信仰，也是穿越周期的底氣。

Kimi的故事，更像整個(gè)AI創(chuàng)業(yè)浪潮的一面鏡子，月之暗面”另一面，是“月之亮面”，希望Kimi能在我主沉浮之后，依然能找到那束光。