爆火的Kimi，搶了誰的生意？

定焦（dingjiaoone）原創

作者 | 黎明

編輯 | 魏佳

一個僅成立一年的創業公司，一羣頂着名校光環的90後，做出了一款效果出衆的大模型產品，讓整個AI圈震動。

自從妙鴨相機短暫出圈後，國內的大模型行業，已經很久沒出現爆款產品，Kimi填補了這一空白。

最讓人意外的是，A股股民也來湊熱鬧，各大炒股羣討論Kimi概念股，流量激增導致Kimi服務器宕機。

如今一個多月過去了，雖然熱度減退，但身邊依然有人在討論Kimi。

北京一所高校的在校大學生告訴「定焦」，近期學校組織了學習會，安排老師學習Kimi，老師給學生布置作業，要求學習、訓練Kimi。

在網絡上，時不時能看到有人推薦Kimi，這其中有一些可能是定向投放的廣告推文，但也不乏一些自來水。

Kimi帶給人們的一個認知衝擊是，AI發展太快了，創業公司也可以在短時間內做出讓人眼前一亮的產品，相比之下，那些號稱做了十幾年、砸下千億資金的科技大廠，不過如此。

Kimi搶走了科技大廠的風頭，未來還可能搶走他們的用戶。問題是，火爆能持續嗎？

Kimi是一個面向C端用戶的智能助手，善於讀長文、搜網頁，主打功能包括整理資料、解讀文件、輔助編程、文案寫作等，被網友稱爲ChatGPT中文平替。

因爲有ChatGPT在前邊教育市場，還有文心一言、通義千問、訊飛星火等大廠推出的產品相互內卷，Kimi提供的這些功能，其實很多人之前或多或少了解過。

但對比之下，像Kimi一樣讓很多人自發使用，不只是廠商自吹自擂，還能讓2億A股股民狂歡的國產大模型產品，此前沒有過。

Kimi呈現給用戶的東西很簡單：一個像百度搜索一樣的搜索框，“文件，拖進來；網址，發出來”，然後用戶可以直接針對發給它的文件或網址提問，讓它幫忙總結歸納、分析數據、全網搜索。

圖源 / kimi.ai官網截圖

最大的亮點是它支持超長文本輸入，一開始是20萬字，後來增加到200萬字，而當時縱觀全球範圍內的大模型，沒有一個能超過10萬字的。

這在用戶體驗上最大的變化是，你給大模型投喂資料，不用再把文件拆分成好幾個了，直接丟進去就行，它都能很快讀懂，還能“大海撈針”定位其中的信息，告訴你某個信息出現在哪一頁。

看到這，Kimi的用途很明確了——長文本閱讀和分析概括，可以理解爲AI搜索+文檔總結。它是一個生產力工具，幫助我們處理信息，偏實用導向，不是用來吟詩作畫、聊天娛樂的。

這個定位，決定了Kimi的使用者主要是打工人。Kimi官方介紹文檔中提到了六類人羣：學術科研人員、互聯網從業者、程序員、自媒體與內容創作者、金融和諮詢分析師、法律從業人員。他們有個共性：要處理大量文檔信息。

一位非訴律師對「定焦」說，之前經常用ChatGPT整理法律政策，利用它寫報告、總結，但ChatGPT有個問題是每次輸入的信息不能太長，比如一份1萬字的材料，需要分成好幾份，分批發給它才能進行分析。Kimi的長文本特點，解決了這個問題。現在他是兩款產品同時在用。

一位自媒體從業者告訴「定焦」，他會用大模型分析上市公司財報信息，查詢一些財務數據，在對比了文心一言和Kimi之後，他覺得Kimi更好用。“Kimi的功能很直接，簡單好上手，總結歸納能力很強。”

不過，他們都表示，目前使用頻率不高，更多是嚐鮮、試用，因爲AI生成的內容質量不穩定，有時候會出現胡說八道的情況，“可以參考，但不能全信。”

Kimi的開發者，是一個叫作月之暗面的創業公司，去年3月成立。Kimi去年10月第一次亮相，從一開始就主打長文本，對外宣傳的噱頭是“完整吃下了一本《三體》”。

亮相之後的半年內，Kimi迭代了三次。識別掃描件、上架小程序、聯網搜索，以及將支持的上下文長度升級到200萬字。

3月18日的200萬字升級是一個轉折點。在那之前，Kimi還是在互聯網圈、大模型從業者，以及小範圍的AI愛好者中傳播，升級之後，Kimi成功引起了2億股民的注意，出現一批Kimi概念股，Kimi APP和小程序宕機上了熱搜，進一步傳播出圈。

如今來看，Kimi能火，是多個因素共同促成的。首先是產品確實還不錯，這是前提；其次恰到好處的營銷，2月中旬月之暗面那筆10億美金、號稱國內AI大模型公司單輪最大金額的融資，極大增加了關注度；此外，Kimi概念股的發酵，來自2億股民的神助攻，最後一舉將Kimi送上了微博熱搜和Appstore總榜前十。

Kimi的確是出圈了，這跟此前國產大模型只在業內人中傳播不一樣。不過，從總量上看，實際使用Kimi的人數還是有限，Similarweb監測到Kimi網頁版的日活用戶數峰值在三四十萬的水平，全網日活峰值在百萬水平。

對於一家創業公司而言，這個成績相當不錯。問題是，爲什麼做成這件事的是一家創業公司？

月之暗面不是國內最早那批做大模型的公司，在它之前，百度的文心一言作爲ChatGPT之後第一個亮相的國產大模型，被認爲最接近ChatGPT。此外，阿里的通義千問、科大訊飛的訊飛星火、智譜GLM，都已迭代了好幾輪。

但除了廠商們的主動發聲，國內一直沒有出現C端用戶真正認可、願意自發爲之宣傳的產品。

一大亂象是卷參數、刷榜單。幾乎每家在發佈產品時，都要把GPT拉出來對比一波，找到幾個指標把GPT超越——比如，中文能力。GPT成了靶子，被國產大模型輪番吊打。但業內人都知道，論綜合能力，國內沒有一個大模型能超越GPT4。

“刷榜”是大模型行業公開的秘密。國產大模型樂於刷榜，經常在各種榜單上排名第一。但多位做榜單測評的業內人士告訴「定焦」，大部分排名沒有太大參考意義，跟“刷題”一樣，不代表真實能力。

普通用戶感到很迷惑，“你說你很強，榜單上有你，媒體推薦你，博主誇讚你，我就信了你，但用完之後，一言難盡……”一位試用過多款國產大模型的用戶說。

國內做大模型的公司很有意思，有些是爲了拉股價，有些是蹭熱點，還有的就是想圈錢，動機很不單純。稍微好點的，是爲了趕超對標OpenAI，是爲了要贏。

即便是把長期主義掛在嘴邊的大廠，很多也是爲了打贏對手，而不是想着怎麼滿足用戶需求。

最典型的是阿里和360。Kimi宣佈支持200萬字超長無損上下文之後，因流量激增服務器崩潰上了熱搜。然後第二天，阿里通義千問宣佈免費開放1000萬字長文檔處理功能，號稱“全球文檔處理容量第一”，緊接着360 AI瀏覽器宣佈內測500萬字長文本處理功能。

好吧，大廠又“贏”了，他們又“第一”了。

有人點評：“既然你（阿里、360）知道長文本好，而且你也能實現，早幹嘛去了？這是來給用戶提供便利的，還是來蹭流量的？”

除了大廠，還有大佬。去年Kimi剛發佈不久，李開復成立的零一萬物，發佈了大模型Yi-34B，能處理約40萬字，是Kimi的約2倍，聲稱問鼎了多項全球英文和中文能力測試排行榜第一。但馬上就有業內人指出，“Yi系列”的模型架構與Meta的開源大模型LLaMA相比，只改了兩個張量（tensor）的名字，讓其陷入套殼爭議。

圖源 / 零一萬物官網

在這樣的大模型創業生態中，其實只要產品稍微好一點，營銷巧一點，時機把握好，很容易脫穎而出。

今年3月，AI創業者華融琦利用Kimi，寫了一個《Kimi最全指南》的雲文檔，傳播很廣。他對「定焦」說，Kimi做長文本很早，從一開始就拿這個點做單點突破，給人留下了根深蒂固的印象，而長文本是一個通用性的功能，Kimi相當於是以功能和場景出圈。另外，創始人楊植麟超級學霸、AI大牛、90後的人設自帶濾鏡，在感性層面獲得了外界更多支持，用戶出於認可自發的宣傳也給Kimi增添了不少流量和好感。

產品定位決定了市場策略。在國內大模型產品中，Kimi是少有的從一開始就明確只做to C，不做to B的產品。Kimi發佈的第一天，楊植麟就說過，希望先提升模型能力，同時也會聚焦C端超級應用，通過產品連接技術與用戶，Kimi是第一個產品嚐試。

對C端用戶的看中，決定了Kimi的產品體驗不會差。無論是200萬字的超長文本，還是拖拽文件的無門檻操作，以及簡潔的頁面設計，都能體現這家公司的用戶思維。

BAT等大廠的大模型，做的很早，想要的也很多。在“做給誰用”這個問題上，大廠是典型的既要還要，既要吸引C端用戶，又想讓B端客戶付錢，所以大廠基本都是把大模型跟雲服務打包在一塊，C端B端兩手抓。

智譜AI是清華系的創業公司，全面對標OpenAI，公認技術實力強悍。智譜也有面向C端的產品，但落地方向以to B爲主——智譜在機場廣告牌上打的大屏廣告，“助力千行百業加速邁向通用人工智能時代”，明顯是給企業看的。

相比之下，Kimi是少有的從用戶需求出發打造的產品。這不是說月之暗面的動機多麼高尚，只是從結果來看，用戶認可度更高。

作爲一家創業公司，月之暗面少了些包袱，得到人們更多包容，這是大廠沒有的優勢。

去年3月百度在國內率先推出文心一言時，人們的關注點不是產品的功能表現，而是它有沒有套殼，以及產品演示爲什麼是錄播。

C端用戶對大廠有一種天然的挑剔，甚至認爲他們是創新的敵人。所以當楊植麟頂着90後創業者的光環出現時，很輕易就被貼上了顛覆者、破局者的標籤。

那麼，月之暗面的真實技術實力如何？Kimi的火爆能持續嗎？

AI創業公司語核創始人池光耀認爲，總體來看，考慮到長文本能力，Kimi是潛力很強的模型，能排在國內的第一梯隊。

他對「定焦」分析：“Kimi對長文本的追溯能力很強，在給定材料中靠指令要求追溯特定信息的準確度很不錯。即使是把指令埋在兩三萬字的小說中也能做到正確遵循。另外，它處理大部分日常任務的邏輯性能足夠，雖然對超長材料的總結提取可能會漏掉部分細節，但能保留主體正確。”

圖源 / kimi.ai官網截圖

華融琦認爲，各家大模型都有自己擅長的點，Kimi的優勢是解讀長文本，像是一個超級智能的文本檢索器；智譜的智能體比較完善，搭建了開源生態，基於這個生態開發項目比較方便；MiniMax的模型比較懂人性，在角色扮演、情緒價值上有優勢；文心一言的安全性和合規性做的比較好。

“Kimi確實是C端工具中最耀眼的，但在其他方面，比如AI系統搭建，光靠Kimi還不行。”華融琦說。

由此來看，Kimi只是在C端用戶最容易感知的一些方面，暫時做到了比較好的體驗，但這不意味着它就具備了很大的優勢。

AI行業投資人柳笛對「定焦」說，現有的這些大模型，沒有同一框架下的可比性，其實論綜合能力，百度、阿里、智譜AI的產品是不錯的，但Kimi在一些辦公場景，比如複雜搜索、多輪對話、報告分析等方面好用，被用戶當作輔助工具來用。

不過，由於產品定位清晰，Kimi已經對大廠的產品產生了替代效應，比如搜索。

“我覺得有了Kimi，基本可以不用搜索引擎了。”一位Kimi用戶對「定焦」說，在他看來，Kimi的聯網搜索+自動生成功能，對傳統搜索是降維打擊，“過去搜資料，你要從大量結果中自己去篩選、判斷、分析，現在這些過程都可以省略，你只需要下指令就可以了。”

很多人沒有注意到，Kimi爆火的那段時間，還有一款產品的流量也增長迅猛。根據“AI產品榜”的統計，AI搜索產品“秘塔AI搜索”3月訪問量同比翻了5倍，在總榜中的排名快速爬升，僅次於文心一言和Kimi。

柳笛認爲，Kimi對大廠接下來的策略產生了影響。“大廠明確to C finetune（微調）的方向了，更加看重paperwork的質量，而不是純生成一些聊天內容，讓用戶調戲。”

當然，也有人對Kimi的可持續性持懷疑態度，認爲它不一定能賺到錢。國內的大模型廠商之所以要做to B生意，是因爲能看到明確的變現場景，C端產品難出爆款，出了爆款後算力成本是個巨大負擔，讓用戶付費則考驗用戶粘性。而很多用戶涌入Kimi，也是看中它是免費。

秘塔科技CEO閔可銳曾經直言：在國內不論針對什麼環境，與國際市場的付費意願相比而言是糟糕的。

“Kimi也沒成功，它在試圖先培養用戶習慣，現在能維持百萬DAU（日活），月推理成本都得大幾千萬，接下來大家就要驗證收費了。”柳笛說。

華融琦認爲，Kimi對C端收費是一個必由之路，“只是要看在什麼階段、對哪些功能進行收費，這就很考驗Kimi的產品和定價水平。”

大廠轉變策略後，對Kimi形成圍剿之勢，因此技術和產品的迭代速度很重要。

“AI這一波浪潮，大家達成共識特別快，一旦進入白熱化的打仗階段，不管是搶用戶還是搶收入，恐怕不會特別久。”華融琦說。

*題圖來源於Unsplash。應受訪者要求，柳笛爲化名。