圖源：OpenAI官網(wǎng)
就在上個月，國內(nèi)AI大模型“六小龍”之一月之暗面發(fā)布并開源了萬億參數(shù)大模型 Kimi K2。
上線48小時，月之暗面官網(wǎng)訪問量達36億次，Hugging Face下載量突破10萬——這種聲勢，甚至在國內(nèi)外科技媒體的版面上壓過其它大模型。
圖源：Kimi官網(wǎng)
然而，不到一月，熱度如潮水消退。
Kimi的K2，沒能復制DeepSeek今年1月的軌跡。搶跑換來的是短暫曝光，而非扭轉(zhuǎn)“下坡”的蹣跚。
第三方監(jiān)測機構(gòu) aicpb.com 數(shù)據(jù)顯示，今年7月，Kimi APP月活躍用戶（MAU）僅居全球第19位，落后于豆包、DeepSeek、騰訊元寶等國內(nèi)對手，下載量更跌出前20。
圖源：AI產(chǎn)品榜
QuestMobile數(shù)據(jù)顯示，5月Kimi的月活用戶1408萬，在國內(nèi)原生AI應用中排名第九；而在去年12月，這個數(shù)字曾高達2101萬，位列前三。
圖源：QuestMobile
“大家都在等一個能扭轉(zhuǎn)局勢的產(chǎn)品時刻，就像DeepSeek R1那樣。但Kimi的K2，并不是那個節(jié)點。”一位AI大模型研究者告訴筆者。
為何與DeepSeek被業(yè)內(nèi)并稱“絕代雙驕”的Kimi，退步如此之快？
有業(yè)內(nèi)人士認為，Kimi之前“走紅”，更多是營銷的勝利。
2023年10月，Kimi以 20萬字長文本處理能力橫空出世，幾個月后將上限提升至200萬字，對話框容量一度全球領先。
彼時，長文本處理被視為AI處理深度任務的門檻：寫一份學術綜述、法律分析或行業(yè)研報，用戶不再需要拆分文本、反復輸入。
可真正讓Kimi實現(xiàn)用戶數(shù)量大幅增長并迅速出圈的，并非其技術優(yōu)勢，而是聲勢浩大的“重金投流”。
業(yè)內(nèi)廣為流傳，2024年春節(jié)，月之暗面在B站（9626.HK/BILI.NASDAQ）投放廣告總額超億元，單用戶獲客成本（CPA）為30元。
彼時，在B站首頁或視頻推薦區(qū)，總能看到“Kimi AI智能助手”推廣鏈接。
Kimi在B站的廣告投放，圖源：嗶哩嗶哩
這一引流策略，短期內(nèi)制造了“現(xiàn)象級”關注度和下載量，也引發(fā)了同行“賽級”模仿。
當時正是AI大模型“群雄逐鹿”的相對空白期。各大廠模型加速迭代，DeepSeek還在韜光養(yǎng)晦。因此，誰受到的關注多，就看誰的曝光率高。
高成本投放的代價，是壓縮研發(fā)與算力預算。
Kimi把長文本處理優(yōu)勢作為核心賣點，但技術壁壘卻不高。
上下文擴充達到一定限度，對模型整體能力的提升有限。一旦超越這個閾值，大模型比拼的將是實打?qū)崒ξ谋就评砟芰σ约案哔|(zhì)量解答能力。
根據(jù)QuestMobile對國內(nèi)各大模型測試顯示，Kimi1.5模型在長文上輸出速度，已遠低于通義、豆包、騰訊元寶和文心一言。
國內(nèi)各大模型在長文本的性能測試，圖源：QuestMobile
Kimi的長文本獨占優(yōu)勢被抹平的同時，專業(yè)垂直工具開始“降維打擊”。
Wind（萬得）、知網(wǎng)等在各自領域的應用，把長文本處理與特定知識庫綁定，直接生成研報、綜述、財報摘要。這種垂直場景AI，不僅精度更高，還能保證數(shù)據(jù)來源可追溯，讓通用型長文本AI的吸引力顯著下降。
圖源：知網(wǎng)官網(wǎng)
行業(yè)變化極快。
到2024年中，“百萬tokens”已是主流廠商標配，模型競爭焦點轉(zhuǎn)向推理能力、交互體驗與多模態(tài)。
豆包1.6可以處理文本、圖像、音視頻全鏈路，通義千問支持語音+圖像輸入。
而Kimi的多模態(tài)仍局限在圖片與代碼理解，輸出主要是文字與代碼，缺少語音、視頻等交互能力。
這種差距，已很難再通過投流進行彌補。
如果說產(chǎn)品與市場節(jié)奏決定了Kimi眼前的失速，那么數(shù)據(jù)、算力、資本三大要素的短板，則限制了它的長期競爭力。
數(shù)據(jù)不足，是Kimi難以突破的核心原因之一。
國內(nèi)多家大廠模型能利用自家生態(tài)（如阿里的淘寶、字節(jié)的抖音與今日頭條、騰訊的微信）作為中文語料來源，形成持續(xù)的模型優(yōu)化閉環(huán)。
受限于生態(tài)屏障，Kimi缺乏這樣的數(shù)據(jù)入口，更多依賴公開網(wǎng)絡數(shù)據(jù)與合作伙伴提供的有限語料。
算力上的短板，則更為直接。
自美國禁售英偉達H100、A100等高端芯片，國內(nèi)公司大多只能使用性能較低的H20或國產(chǎn)替代方案，如華為昇騰和寒武紀思元。這使得國內(nèi)模型與全球頂尖水平存在顯著差距。
算力被“卡脖子”，顯著拖慢了中國AI大模型的追趕步伐。近期國外大模型的表現(xiàn)，明顯超過國內(nèi)就說明這一點。
此外，背靠阿里云、百度（9888.HKB/IDU.NASDAQ）智能云、火山引擎的大廠模型，可以用自有云資源訓練和部署模型，而Kimi需要采購云服務，成本更高。
國內(nèi)外各大模型廠商均靠持續(xù)融資燒錢輸血來維持發(fā)展，錢主要就花在了購買算力硬件上。
資本收緊，則是今年Kimi的新增壓力。
2023年至2024年，月之暗面獲得阿里等數(shù)家大廠青睞，估值一度升至33億美元。
但去年8月后，公司再無新融資。去年底，投資人朱嘯虎與創(chuàng)始團隊的股權紛爭與仲裁風波，以及近段時間Kimi用戶側(cè)數(shù)據(jù)明顯下降，或讓潛在投資人態(tài)度轉(zhuǎn)為觀望。
沒有新資金，投流規(guī)模與模型迭代速度都會被迫放緩，形成“融資受阻—創(chuàng)新放緩—用戶流失”的惡性循環(huán)。
根據(jù)“愛分析”調(diào)研統(tǒng)計，2024年AI大模型項目，累計項目金額超過400億人民幣。其中，科大訊飛（002230.SZ）、百度、阿里、騰訊等大廠均獲得億元級訂單。而月之暗面尚無公開的標桿性大單。
圖源：愛分析
業(yè)內(nèi)人士反饋，經(jīng)歷了DeepSeek等爆款從橫空出世到增長乏力后，AI大模型投資人變得謹慎，寧可集中押注頭部“前兩名”。中腰部以下玩家的生存空間，持續(xù)被壓縮。
在互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)史上，從不缺一鳴驚人的公司，但缺的是能把“一鳴”延續(xù)成長期鳴響的能力。
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