近期，自月之暗面宣布 Kimi 可支持 200 萬漢字的無損上下文輸入能力后，Kimi 相關熱點先后兩次登上微博熱搜。

第一次是“Kimi 概念股”。在 200 萬漢字上下文輸入能力正式官宣后，A 股市場與 Kimi 存在關聯(lián)關系的多只個股，包括掌閱科技、華策影視、超訊通信 、中廣天擇、世紀天鴻、海天瑞聲、九安醫(yī)療等等相繼漲停。

第二次是關于“Kimi 獲客成本”。報道稱，根據(jù) Kimi 投放廣告的成本、拉新后用戶問答互動產(chǎn)生的算力成本，以及在第三方平臺的下載量估算，近一個月來 Kimi 每天的獲客成本至少達到 20 萬元。

這也使得月之暗面（Moonshot AI）成為自 2023 年 GPT 熱潮席卷以來，第一家憑借自身產(chǎn)品“破圈出道”，走進大眾視野，在路人面前怒刷存在感的大模型獨角獸公司。甚至，由于用戶激增、大流量，Kimi 服務器一度宕機。

Kimi 是真火了。

但若細看月之暗面的崛起，除去資本的轟搶與市場的高度關注，在一眾中國超 20 億美元估值的大模型公司中，月之暗面的路徑實則別具一格。因為支撐月之暗面高關注度的兩大要素——技術進展與商業(yè)節(jié)奏，其實在一眾競爭對手中并不明顯：

首先，相比其他的大模型公司，包括智譜 AI、MiniMax、深言科技、面壁智能、百川智能，甚至光年之外（后被美團收購）在內(nèi)，月之暗面的成立時間要晚得多，團隊磨合、技術進展也自然相對滯后。盡管楊植麟的技術實力受到廣泛認可，但根據(jù) SuperCLUE 的評測，目前 Moonshot 的綜合能力僅超過 GPT-3.5，仍在追趕 GPT-4。

其次，月之暗面的大模型產(chǎn)品與商業(yè)化節(jié)奏并不算快。以智譜為例，智譜在去年就開始組建商業(yè)化團隊，探索基座大模型的商業(yè)服務，而月之暗面主打 To C，目前推出 Kimi 智能助手，但商業(yè)色彩并不濃厚。

但月之暗面卻能在短時間內(nèi)獲得多輪投資，后來居上，一躍躋身于中國大模型初創(chuàng)企業(yè)的第一梯隊。有消息甚至稱，月之暗面的估值已經(jīng)超過智譜 AI。2023 年過去，當大多數(shù)大模型公司都在經(jīng)歷“商業(yè)化”的靈魂拷問、被質(zhì)疑“如果再不商業(yè)化、2023 年的融資也許只能燒到 2024 年年底”時，同樣聚焦基座大模型的月之暗面顯得更加突出。

對于這一差異，雷峰網(wǎng)詢問月之暗面的投資人后，得到截然不同的認知。其中一個最具代表性的觀點是：“現(xiàn)在我們并不要求月之暗面追求商業(yè)化，而是希望他們首先將大模型的技術做到極致。我們希望投出的大模型不只是中國最強，而是未來 AGI 時代全球最強（之一）”。

而楊植麟與月之暗面，給了他們這份信心。

被看好、短期內(nèi)資本大量累積

仔細算下來，如今頻頻活躍在熱度榜首的月之暗面距離成立還不到一年。

月之暗面正式成立是在 2023 年 4 月，同年 10 月推出首款大模型產(chǎn)品 Kimi 智能助手，最高可支持輸入 20 萬漢字，是彼時全球范圍內(nèi) AI 大模型產(chǎn)品中所能支持的最長上下文輸入長度。

據(jù)悉，按照 OpenAI 的計算標準，一般情況下，1 個漢字約等于 2 個 token，那么月之暗面的 20 萬漢字約為 40 萬 token，而同期 Anthropic 的 Claude 大模型支持的最大長文本為 10萬 token。

2024 年 2 月，Kimi 對網(wǎng)站、多問題搜索能力進行迭代升級，可用性表現(xiàn)能力持續(xù)提升。

今年 3 月 18 日，月之暗面再度刷新記錄，宣布 Kimi 在大模型長上下文窗口技術上取得新突破，可支持 200 萬字超長無損上下文，并于即日起開啟產(chǎn)品內(nèi)測。

月之暗面宣布 Kimi 可支持 200 萬字超長無損上下文

雖然成立不到一年，但據(jù)雷峰網(wǎng)獲悉，到目前為止，月之暗面已經(jīng)進行了四輪融資。

月之暗面的首輪融資發(fā)生在2023年4月，彼時月之暗面剛從循環(huán)智能拆分出來。

循環(huán)智能（ Recurrent AI ）是一家專注于銷售科技的企服，2016 年楊植麟以聯(lián)合創(chuàng)始人的身份參與創(chuàng)立，主要業(yè)務是運用 NLP、語音、多模態(tài)、大模型等 AI 技術打造“銷售科技”解決方案。資料顯示，循環(huán)智能曾獲得紅杉中國、真格基金等投資方的多輪投資。

月之暗面完成第一輪融資后，估值達到 3 億美元，投資方包括紅杉中國、真格基金、勵思資本。

2023 年 6 月，月之暗面進行第二輪融資，投前估值 6 億美元，投后估值 7.7 億美元。這一輪的投資方包括螞蟻、阿里、美團、FunPlus，以及部分阿里戰(zhàn)投部的成員。據(jù)悉，這一輪，由螞蟻、阿里、美團領投。

月之暗面的第三輪融資的投資方包括云久資本、五源資本等，本輪融資后，估值約為10億美元。

據(jù)了解，月之暗面的第三輪融資是與第四輪融資同時期談的，也就是前不久月之暗面獲得的超10億美元這一輪。

這一輪阿里投資了 8 億美元（更準確的數(shù)字是 7.9 億美元），其中有超過 40% 的金額是作為阿里與月之暗面的共管賬戶，用來作為月之暗面買云、用云的資金。

另外，礪思資本投資 1000 萬美元，其他老股東湊了 2 億多美元，總體算下來，該輪總金額超 10 億美元。

也就是在這一輪投資后，月之暗面的估值達到了25億美元。

作為一家 AI 大模型初創(chuàng)公司，月之暗面憑什么能夠吸引這么多投資者的目光？

不少投資人向雷峰網(wǎng)表示，Moonshot 身上具有兩個特點——長文本與To C，這是月之暗面出道之初便區(qū)別于其他 AI 大模型創(chuàng)業(yè)公司的獨特之處。

長文本（Long Context）是大語言模型（LLM）的基礎能力，但是如果上下文過長，模型會過多地將注意力放在文本的開頭和結尾部分，忽略中間部分的信息，從而導致模型難以找到并利用放在長文中部的相關信息。

因此，如何在做到文本足夠長的同時，能夠保證“沒有損失”變得關鍵。

“Lossless long context is everything。”

楊植麟曾不止一次地公開表示過，“通往通用人工智能（AGI）的話，無損的長上下文將會是一個很關鍵的基礎技術。歷史上所有的模型架構演進，本質(zhì)上都是在提升有效的、無損的上下文長度。上下文長度可能存在摩爾定律，但需要同時優(yōu)化長度和無損壓縮水平兩個指標，才是有意義的規(guī)模化 。”

而這也是月之暗面從成立就聚焦在長文本上的初心所在。

至于 ToC 的路線，這是 AI 大模型落地過程中，最有可能跑出來超級應用的方向，也是楊植麟從一開始就堅定想要做的事情。

當然，除了技術和路線，更重要的還有楊植麟的個人能力。

一位參與月之暗面投資的投資者告訴雷峰網(wǎng)，其實在早期，他觀望過智譜AI、百川智能、MiniMax、零一萬物等一眾 AI 大模型創(chuàng)業(yè)公司，最終選擇了月之暗面。

“這一波 AI 是技術驅(qū)動的，（如果投資）首要考慮的就是去找技術上最強、最相關的那個人?！倍斍?AI 大模型的主流架構 Transformer 曾是楊植麟之前的研究領域。楊植麟曾以第一作者發(fā)表了 Transformer-XL 和 XLNet 兩篇重要論文，且學術引用量自 2019 年起已超 2 萬余次，在技術上的實力自然毋庸置疑。

而且，作為創(chuàng)業(yè)者，楊植麟的人才號召力也很強，能夠吸引到許多年輕、優(yōu)秀的工業(yè)界人才，比如月之暗面的聯(lián)合創(chuàng)始人、在各大 AI 公司浸染歷練后選擇加入月之暗面的員工等。

另外，楊植麟做的事情很純粹，就是要做中國的 AGI。一位投資者表示，他聊過很多年輕的、資深的AI創(chuàng)業(yè)者，而楊植麟是自己見過技術上講得最清楚、最有愿景的人。

“我們聊過好幾次，現(xiàn)在每次聊幾句話就說清楚了，他就是要做中國的 AGI。”

投資者認為，這一輪 AI 創(chuàng)業(yè)潮中，那些曾經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)時代乘風破浪的大佬的經(jīng)驗，有時候未必是加分項，甚至可能是包袱。因為在新的 AI 時代，所有的東西都是新的，而新的組織、新的人來做這件事，更有機會帶來新的想象力。

而以上這些，都是月之暗面雖不具備先發(fā)優(yōu)勢，卻能后來居上的原因所在，是偶然中的必然。

搶灘全球 AGI 的野心

“事實上，資本并沒有大家想象地那么急迫?！币晃煌顿Y人告訴雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))。

近日，一微軟工程師曝出為 GPT-6 搭建 10 萬個 H100 訓練集群，卻導致整個電網(wǎng)崩潰的消息，再度重申了通往 AGI 之路仍需破解電力難題的困惑，卻也釋放出一個信號：雖然 GPT-4.5 泄露事件紛紛揚揚、GPT-5 還未發(fā)布，但 GPT-6 已經(jīng)在路上。

深度學習的發(fā)展已經(jīng)過去十年，較之上一波AI浪潮，這一波大模型的投資者更懂技術。他們無比清晰地認識到大模型是一門流動的、仍在繼續(xù)成長的技術，GPT-4 不是終點。而“即使是 OpenAI 的路線，也并不一定是 AGI 的最終路線”。

更多閱讀見 AI 科技評論近期發(fā)布：《誰將替代 Transformer？》

尤其對知名投資機構來說，他們想要投出的，并不只是中國范圍內(nèi)的“最強大模型”，而是有資格、有潛力參與競爭“全球范圍內(nèi)最強 AGI”的大模型團隊。在一次訪談中，楊植麟也曾公開表示，“AI 不是我在接下來一兩年找到什么PMF，而是接下來十到二十年如何改變世界。”

如果跳出國內(nèi)大模型鏖戰(zhàn)的視角，站在全球視野來看， 作為典型的技術信仰派的代表，月之暗面搶灘全球 AGI 的優(yōu)勢或許是以下幾點：

首先， 月之暗面是全球化教育下的產(chǎn)物，視野更廣闊。創(chuàng)始人楊植麟畢業(yè)于清華大學計算機科學與技術系，后赴卡內(nèi)基梅隆大學語言技術研究所（LTI）攻讀博士，師從蘋果AI研究負責人Ruslan Salakhutdinov、谷歌首席科學家 William Cohen，對國外技術的發(fā)展有著敏銳的意識與極高的關注。（AI 科技評論近期將推出《CMU LTI 華人成長史》的群像文，感興趣的讀者可添加微信 Fiona190913 交流）

實戰(zhàn)經(jīng)驗方面，楊植麟曾就職于 Google Brain 和 FAIR，參與過 Google Gemini、Google Bard、“盤古”“悟道”等多個大模型的研發(fā)，更加了解國內(nèi)外大模型發(fā)展的技術差距與步伐節(jié)奏，更清楚該如何在國內(nèi)發(fā)展一家具有國際視野的 AI 大模型公司。

不僅是楊植麟，另外兩位聯(lián)合創(chuàng)始人周昕宇和吳育昕，也都畢業(yè)于清華大學，具備 Meta、曠視科技等知名AI公司的就職經(jīng)歷。

此外，據(jù)一位月之暗面的員工描述，楊植麟對具有“硅谷范”的公司十分向往，月之暗面也想往這樣的風格發(fā)展。

其次，月之暗面堅定以 ToC 路線入局。一方面，AI 大模型的落地應用過程中，相較于 ToB，似乎 ToC 更有可能“跑”出來超級應用。其實還有更深層次的考量，即在邁向 AGI 的過程中，數(shù)據(jù)飛輪至關重要，基于此，ToC 路線就是必然選擇。

楊植麟曾提到，對于月之暗面來說，AGI 和產(chǎn)品都是追求的目的，而歷史上幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品要“跑”出來，最終都要靠用戶數(shù)據(jù)的 Scale。

也許由于發(fā)展階段的關系，早期會依靠基礎模型的 Scaling law，但拉長時間線，未來最終還是要轉(zhuǎn)向用戶的 Scaling law。

綜合各種維度來看，ToC 路徑是目前公認最適合的路徑，天花板也更高。

另外，即便現(xiàn)在 GPT-4 的性能表現(xiàn)已經(jīng)讓人類驚呼，但大模型的想象空間仍舊很大。

而基于這種共識，能否堅定自己對 AGI 的獨特理解，擁有長遠的方向規(guī)劃和清晰的邏輯就顯得尤為關鍵。

對于這一點，楊植麟有自己的節(jié)奏。

一位投資人告訴雷峰網(wǎng)，楊植麟并不在乎 GPT-5 和 GPT-6什么時候推出，但對于什么時候是 GPT-5，什么時候是 GPT-6 的時刻有自己的定義，如何做到，過程中要解決哪些問題，如何解決，以及最終模型的方向，等等。

基于此，將視野跳出國內(nèi)，放眼全球來看，月之暗面角逐全球 AGI 的可能性又多了幾分，而紅杉中國等全球知名的資本選中月之暗面，或許也有這樣的考量——留給月之暗面的時間還有很多。

而將目光聚焦在國內(nèi)來看，在目前的幾家 AI 大模型初創(chuàng)公司中，月之暗面的優(yōu)勢也很明顯。

技術方面，月之暗面的技術團隊曾參與國內(nèi)外等多個大模型的研發(fā)工作，較之 MiniMax、百川智能等估值相當?shù)墓?，?jīng)驗更豐富。

而技術上能與月之暗面媲美的另一家估值相當?shù)拇竽Ｐ凸局亲V AI，其先發(fā)優(yōu)勢與成熟度或許是成立還不足一年的月之暗面所不具備的，但兩者路線的不同，也決定了雙方大概率不會在同一條賽道“狹路相逢”。在投資者看來，智譜 AI 的定位是“復刻 OpenAI”、堅定 To B 與 To G 路線，走信創(chuàng)道路。

資本方面，最早與楊植麟同時期入局大模型的智源團隊中，如清華 THUNLP 走出的兩家公司——深言科技與面壁智能，雖然也具備技術實力，但融資節(jié)奏遠遠不如月之暗面。目前深言科技的融資進行到 A+ 輪、面壁智能則進行到 Pre A。

人才儲備方面，月之暗面的人才密度高，楊植麟個人的技術號召力強，公司仍處于快速發(fā)展、擴張的過程中，雖然總?cè)藬?shù)仍不過百，但人才密度在大模型初創(chuàng)企業(yè)中或許僅次于智譜 AI。

綜合來看，月之暗面的重心在技術而非商業(yè)化，所以不管是月之暗面花重金招聘人才、每日接近砸 20 萬元的成本獲客、堅定 To C 與長文本路線、做超強基座大模型……都在情理之中，因為投資方“沒有那么著急”，不要求月之暗面此時此刻就開始思考商業(yè)化。

也許，2024 年商業(yè)化是國內(nèi)大多數(shù) AI 大模型公司的主旋律、主線任務，但不是月之暗面的。

寫在最后

誠然，在理念、技術、人才、資本的累積上，月之暗面身上的優(yōu)勢明顯，長板很長，但也有一些短板上的隱憂。

有投資人告訴 雷峰網(wǎng)，目前月之暗面身上的曠視基因較重，團隊中來自曠視的成員較多；另一方面經(jīng)過最新一輪的融資后，阿里系重倉加持，持股比例過高。

關于第一點，憑借楊植麟的個人能力與號召力或許能扭轉(zhuǎn)局勢，但未來仍不確定；關于第二點，目前月之暗面仍在不斷開放融資，希望可以降低阿里系在內(nèi)部的話語權，而這對于其他資本力量來說也是利好。

一位接觸過月之暗面，但最終沒有投的投資人告訴雷峰網(wǎng)，當初紅杉投完之后也想邀他再投一輪，但他思考再三，認為楊植麟在技術能力上確實強，但他的投資觀是考量綜合能力，技術是要強，但也考慮基礎架構、算力、數(shù)據(jù)等方面，而在這些方面，楊植麟的號召人還所有欠缺。

“他能號召頂級聰明的年輕人，但能否吸引到更高級別的人才，還不確定，畢竟他年輕，而那些（AI Infra 領域的）都是江湖上的前輩，大家是否愿意跟著他干？”

但可以確定的是，目前月之暗面的長板足夠長，長到可以遮蓋短期的不足，讓投資方愿意買單，等待月之暗面帶來不一樣的 AGI 敘事方式。

本文作者（vx：youlinancy）長期關注月之暗面等 AI 初創(chuàng)公司的大模型敘事，不止于技術發(fā)展、人物故事、行業(yè)動態(tài)，歡迎交流！

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