在大模特时代，Kimi可以说是炙手可热的明星公司。成立短短两年时间，已成为每月网站访问量超过2700万次的行业领先公司。

当Kimi风头正劲的时候，他却收到了坏消息。 2024年11月，Kimi创始人杨志林和联合创始人张宇涛被此前创业项目Circular Intelligence的投资人在香港提起仲裁。相关电子仲裁申请也已提交至香港国际仲裁中心。

对于Kimi来说，这是一场巨大的信任危机，其在资本市场的光辉形象明显受到影响。但Kimi在运营和商业化方面也存在一些或大或小的问题。例如，发送Kimi的验证码的预计时间长达120秒。虽然几秒之内就可以发送验证码，但作为高科技的背书，这样的体验并不好。再比如，在商业化方面，Kimi的步子太大，产品套餐不足，依靠营销很难实现长期的用户留存。

月亮的阴暗面也是人性的阴暗面

2023年，大车型非常流行，这种理念很快传递到用户端。正因为如此，资本市场对大车型赛道寄予厚望。市场研究机构 Pitchbook 的调查数据显示，2023 年生成式 AI 相关初创企业的融资总额将达到 270 亿美元。

王慧文发英雄帖后，很多人都把5000万美元视为大型模特公司的起步标准，却很少有人想到，一家刚成立的公司Kimi，能轻松完成近20亿元的天使轮融资。 。甚至远远超过了王小川同期创办的百川智能的5000万美元融资。

毫无疑问，基米和百川智能在成立之初就能够获得大额投资，这都与大车型的受欢迎密不可分。在OpenAI的带领下，生成式AI发展迅速。即使到了2024年，这种势头也没有停止。 2024年上半年，大型模型赛道已进入投资3200亿元。如此疯狂的市场，是创业者巨大的温床。

相比百川智能的核心团队来自搜狗、谷歌、腾讯、百度、华为、微软、字节等知名科技公司，Kimi的团队具有更强的研究属性，由年轻的杨志林教授领衔。清华大学交叉信息学院和致远科学家。在卡内基梅隆大学攻读博士学位，师从苹果公司AI负责人Ruslan Salakhutdinov、谷歌AI智能首席科学家William W. Cohen。联合创始人张玉涛拥有清华大学计算机系博士学位，师从系副主任、数据挖掘顶级专家唐杰教授。核心成员参与过Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、五道等多个大型模型的开发。

可见，在AI大模型领域，投资者对技术实力强、市场潜力大的初创公司表现出了浓厚的兴趣。成立不到两年的时间，Kimi已完成四轮融资，其中A+轮融资超过10亿美元。完成B轮融资后，其估值也达到33亿美元。

如果与百川情报相比，Kimi最大的问题可能是在运营层面。在创立Kimi之前，杨志林和张玉涛都有过创业经历。 2016年，他们成立了一家名为Loop Intelligence的公司，这是一家面向企业营销和客户服务的人工智能软件提供商。

2016年，得益于深度学习，人工智能也迎来了重要趋势。虽然融资规模没有Kimi那么夸张，但循环智能也已完成5轮融资，累计融资数亿元，估值一度在2亿多美元左右。值得注意的是，时至今日，循环智能仍在运行，2023年社保覆盖人数为41人。

循环智能倒闭前，杨志林带着循环智能的核心员工去做新项目Kimi，这引起了杨志林与循环智能股东之间的激烈冲突。

2022年底，ChatGPT火了，看到巨大人气的杨智霖开始准备创立月之暗面。据杨志林介绍，首轮融资将于2023年2月开始，如果拖到4月，基本就没有机会了。正因为如此，Kimi项目在没有得到全体股东批准的情况下就开始运营了。他还想效仿老罗，用Kimi的股权取代Circular Intelligence的股权，这也引起了Circular Intelligence投资者的不满。只有这样投资者才会请求仲裁。

值得注意的是，金沙江创投管理合伙人张宇桐在循环智能时代和基米时代都发挥了重要作用。金沙江创投不仅参与了这两个项目，更重要的是，Kimi获得了阿里巴巴近10亿美元的融资，其中张雨桐被认为是关键人物。在张雨桐的帮助下，出身较晚、经验不多的Kimi不但没有跌出大模特赛道，反而后来居上。另外，有消息称，张雨桐在Kimi的人手中势力很大，可能会加盟Kimi。

高瓴资本创始人张雷曾表示：“投资就是投资人，我们要找靠谱的、真正有眼光、有大胸怀、有执行力的创业者。”当深度学习流行起来时，杨志林布局了循环智能。发展不如预期后，他们扔掉了这辆在路上行驶的“破车”，选择了另一条更受欢迎的赛道。战略重点几乎为零。

虽然大模特赛道让杨智霖获得了更大的资金和更高的关注度，但在杨智霖和张宇涛被投资人仲裁后，并不是每个投资人都像张宇彤一样。其他投资者对Kimi会有不同的看法吗？那么改变呢？

竞争激烈，KIMI靠营销取胜？

任何高科技产业大致可以分为两个阶段：研发和商业化。

kimi的大模型算法基于国外开源Longchain框架和Huggingface库，并使用了Flash Attention、Multi-Query Attention等多种开源技术。这种开发方式比较简单，利用开源框架可以快速构建自己的大型语言模型。 ‌.正因为如此，在其他大型模型厂商推出自己的算法后入局的Kimi，能够迅速缩短模型上的差距。

不过Kimi的技术能力非常在线。去年10月底，Kimi横空出世，具备支持20万汉字输入的能力，成为全球首个开启“超长上下文窗口”的大型机型。 2024年3月，Kimi凭借其出色的长文本处理能力，能够处理高达200万字的输入，但这个市场的竞争非常激烈。然而几乎就在同一时间，阿里巴巴宣布统一钱文将开放千万字长文本能力。尽管360智能大脑官方测试了500万字长文本处理功能，但百度文心一言甚至开放了200万到500万字长文本能力。文本功能。

2024年11月16日，Kimi正式上线一周年之际，月之暗面发布了最新数学模型k0-math。数学模型可以应用到教育领域、K12、大学甚至竞赛领域。或许在核心产品优势不明显的情况下，Kimi想要通过差异化来竞争，或许是拥有更多的用户。然而早在4月份，清华大学基础模型研究中心和中关村实验室联合开发的SuperBench大模型综合能力评估框架就将文心一言的数学能力与Claude-3并列全球第一。 Kimi的差异化竞争似乎没有什么区别。

或许是因为Kimi入局较晚，这条赛道不再单纯考验研发能力。尤其是到了2024年，当英伟达不断创下新高、各大厂商开始实现利润时，像Kimi这样的新贵面临着越来越大的商业化压力。对于基米来说，这是一次不折不扣的淘汰赛。正因为如此，Kimi的商业化步伐一直非常紧凑，甚至有些慌张。

在C端市场，2024年5月，Kimi推出奖励功能。用户需支付5.20元至399元购买赠品，才能获得不同高峰时段的优先使用时间； 7月，再次上线浏览器插件，增加流量入口。 B端，Kimi于8月份发布了企业级API，为稳定性要求较高的大型企业客户提供API服务。

B端接口的开放，标志着此前一直致力于TO C的Kimi进入了C端和B端同步开发的阶段。从另一个角度来看，是否说明基米的大局观或者战略定力还欠缺？

《全球数字经济白皮书（2024）》显示，全球有1328个基础大模型，中国有478个大模型。无论是B端还是C端，相比其他进入市场早、资源丰富的公司，Kimi无论是流量还是品牌都没有优势。为了扭转这种颓势，Kimi的做法简单粗暴——砸钱就行了。

上个月，Kimi成为了烧钱的热门话题。数据显示，2024年第三季度，Kimi市场投资金额达1.5亿元，其中10月前20天的投资金额高达1.1亿元。虽然，2024年1月，Kimi智能助手月活跃用户数为112.85万，10月Kimi网站访问量超过2700万。看起来他已经陷入了前几年在线教育的烧钱误区，但不同的是，Kimi的钱花出去了，很难赚回来。

其他流量巨头可以通过自己的产品倾斜流量，而基米智能则依靠增加市场预算。但如果停止的话会发生什么？在400多款大车型的竞争中，Kimi的技术优势无法凸显，流量和品牌缺失，烧钱并不是最优方案，但Kimi似乎没有其他解决问题的手段。

KIMI的智能助手梦想仍需载体

Kimi的目标非常雄心勃勃。 Kimi未来的目标是什么？ Kimi的答案是成为更全面、更智能、更可靠的人工智能助手，为用户提供更丰富、更高效的服务。那么问题来了，Kimi如何实现她的远大目标呢？

API接口是向开发者开放API接口的方法。开发者可以将Kimi的功能集成到自己的应用程序中。 Kimi实现目的的同时，可以收取接口调用费用。这个问题也是最明显的，那就是竞争太激烈，很难实现Kimi的远大目标。

Kimi需要一个载体，一个可以作为入口的载体。

百度所做的就是通过搜索以及对文库等传统产品的AI重构来获取流量。 2024年第三季度，闻心一言日均通话量达到15亿次。此外，百度推出小度AI眼镜，布局未来潜在的流量入口。那么基米要做什么呢？

目前，在《月之暗面》的官网上，我们并没有看到Kimi有任何针对性的布局。人工智能可以重构互联网生态，但也不得不陷入吸引新用户、留住传统互联网的陷阱。如果仅依靠智能助手而没有其他内容支持，Kimi 很难保持长期的用户留存。

以Open AI为代表的新一代公司不需要考虑利润。 Open AI预计2024年营收将达到37亿美元。Kimi最大的问题是很难成为行业公认的第一，必须进行大规模营销。然而，在增加流量之前，需要建立良好的产品生态。

本文来自微信公众号“深潜原子”，作者：奚平安，36氪授权发布。