OpenClaw可以說是AI圈裡最熱門的話題，一丁點風吹草動都能牽動全球所有AI廠商的神經。無數產品經理在OpenClaw上進行創意大比拚。嗅覺靈敏的中國廠商也都紛紛開始行動，他們看到的不只是OpenClaw這個產品本身，而是它背後代表的整個agent市場。這個市場需要雲伺服器、需要模型API、需要本土化的產品、需要更低門檻的部署方案。中國AI想要彎道超車，必須要在Anthropic和Google先後對其進行打壓的時機，緊緊抓住這個機會。騰訊雲、阿里雲上線了一鍵部署服務，他們想要趁著這個機會，成為AI圈那個賣鏟子的人。月之暗面推出了雲端版的Kimi Claw，MiniMax也緊隨其後發佈了MaxClaw，道理很簡單，本土化的OpenClaw仍然是市場的一大空缺。智譜和字節雖然沒有在OpenClaw上面明確表態，但他們其實也沒閒著。OpenClaw的成功讓智譜和字節對agent的產品更有信心。01. 月之暗面的雲端OpenClaw在OpenClaw出現之前，大模型的使用主要是“對話式”的，使用者問一句，模型答一句，單次呼叫的token消耗有限。但OpenClaw創造了全新的“模型消費場景”。一個配置合理的OpenClaw，每天可能向模型發起數百次甚至上千次呼叫，每次呼叫還要攜帶完整的上下文資訊。這意味著，單個OpenClaw使用者產生的token消耗，可能是傳統聊天使用者的幾十倍甚至上百倍。因此，OpenClaw變成了OpenRouter上token消耗最大的應用。那個模型能接入OpenClaw生態，就等於獲得了一個指數級增長的需求管道。當OpenClaw使用者選擇底層模型時，他們實際上選的不是模型性能或者模型知識儲備，使用者選的是一個持續、穩定、高頻的供貨商。誰耐用，誰便宜，誰才是OpenClaw生態下的大贏家。所以月之暗面和MiniMax就在OpenClaw的這場巨浪之中收穫頗豐。先說說前者吧，他們在OpenClaw生態中的角色，經歷了兩個階段的演變。2026年1月，Kimi K2.5因其便宜且agent能力較強，成為OpenRouter平台上OpenClaw呼叫量最高的模型。OpenRouter資料顯示，Kimi K2.5的周token使用量環比增長最高達261%。其呼叫場景主要來自OpenClaw.究其原因，Kimi K2.5支援最多100個子agent平行執行、1500次以上的工具呼叫，這些能力讓它在agent場景下表現出色。於是OpenClaw官方在1.30版本後，將Kimi K2.5設為“首個官方免費主力模型”，使用者安裝OpenClaw時可以選擇MoonshotAI通道，甚至可以留空API Key繼續使用，OpenClaw官方會補貼算力。這種爆發式增長直接帶來了商業回報。受全球付費使用者及API呼叫量大漲的共同推動，Kimi K2.5發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入。正是因為OpenClaw，Kimi的海外付費使用者數快速增長，海外收入首次超過國內。SimilarWeb資料顯示，Kimi上月訪問量達3300萬，中國地區訪問量佔比從去年的77%降低到了今年的60%多。這個階段，月之暗面扮演的是“模型供應商”的角色，被動地提供 API 服務。但Kimi團隊很快意識到，與其被動地提供API，不如主動降低使用者使用門檻。一個月後，Kimi正式推出Kimi Claw。這是一個雲端託管的OpenClaw服務。使用者無需本地部署，直接在瀏覽器中就能使用完整的OpenClaw功能。Kimi Claw把原版OpenClaw的複雜步驟全部省略了，使用者只需擁有Kimi Allegretto及以上會員，就能在網頁端一鍵建立自己的“雲端OpenClaw”，整個過程不超過1分鐘。Kimi Claw內建了Kimi K2.5模型，自動關聯使用者的Kimi Code會員權益額度。使用者無需額外配置API Key，也不用擔心突然燒掉大量token導致帳單爆炸。在功能層面，Kimi Claw直接整合了ClawHub社區的5000多個技能庫，使用者可以在網頁介面中一鍵啟用，包括天氣查詢、網頁搜尋、瀏覽器操作、郵件處理等高頻場景。原版OpenClaw的Skills需要使用者通過命令列手動搜尋、安裝、配置，這個過程對普通使用者來說又是一道門檻。Kimi Claw則是把這些技能都整合到了介面裡，使用者只需要點選就能啟用，降低了使用者使用難度。原版OpenClaw的核心理念是“本地優先”，所有對話記憶和檔案都儲存在使用者自己的裝置上。這種設計保護了隱私，但也帶來了不便，使用者換了裝置就得重新配置，AI助手的記憶也無法延續。Kimi Claw則提供了40GB的雲端儲存空間，使用者可以在辦公室電腦、家裡電腦、手機上無縫切換，AI助手的記憶始終保持一致。這種體驗對於需要在多個裝置間切換的使用者來說，是個很實用的功能。02. MiniMax也這麼幹了2月25日，MiniMax也推出了自己的MaxClaw，走的是與Kimi Claw類似但更激進的路線。MaxClaw基於MiniMax M2.5模型，雖然這是一個模型總參數量約2300億，單次推理僅啟動約100億的大模型，但它的API價格非常便宜。M2.5在OpenRouter上的表現也很亮眼。發佈後12小時內登頂OpenRouter熱度榜，一周內登頂呼叫量榜首，周呼叫量暴漲至3.07兆token，超過Kimi K2.5、GLM-5與DeepSeek V3.2三家的總和。發佈7天內token使用量突破3兆，2月單月token使用量達4.55兆，空降榜首。為什麼M2.5能在短時間內實現如此驚人的增長？答案同樣是OpenClaw。MiniMax M2.5的定價策略是“極端性價比”。在每秒輸出100token的情況下，連續工作一小時只需花費1美金；而在每秒輸出50個token的情況下，只需要0.3美金。這意味著，同樣是運行一個7×24小時這樣的OpenClaw實例中，M2.5的成本可能只有Claude Sonnet的1/10到1/20。對於需要高頻呼叫工具的agent場景來說，這種成本差異是決定性的。OpenClaw社區的開發者很快發現了這一點。在外網論壇上，大量關於“如何在OpenClaw中配置 M2.5”的教學湧現，甚至有開發者專門編寫了“從Claude遷移到M2.5”的遷移指南。這種開源社區中的傳播，比任何廣告投放都更有效，要知道OpenClaw能走到今天，也是被開源社區帶火的。MiniMax還將MaxClaw整合到自家的MiniMax Agent生態中，與Expert 2.0同步升級，形成了“對話式AI + agent 工作流”的完整產品矩陣。資本市場的反應更為直接。2月20日，也就是馬年港股開市首個交易日，MiniMax的股價單日暴漲14.52%，市值一度衝破3042億港元，創下公司上市新高。自上市以來，MiniMax股價累計漲幅最高超過480%，2026年初至今股價最高漲幅超450%，成功躋身港股AI核心標的行列。摩根大通給予MiniMax “增持”評級，目標價700港元。3月2日，MiniMax發佈財報，2025財年收入為7900萬美元，同比增長158.9%。OpenClaw帶來的流量紅利，讓月之暗面和MiniMax轉化為了自家的使用者資產。想想看，當一個使用者通過OpenClaw使用Kimi K2.5一個月後，他已經習慣了這個模型的輸出風格、響應速度和能力邊界。這時候搬出Kimi Claw給他，然後說：“你不用自己維護伺服器了，不用配置API Key了，直接在我們的平台上用，還能多端同步。”這轉化率能低得了嗎？這兩家公司的雲端OpenClaw產品，本質上是在用SaaS的方式去做agent服務，你給我錢，那我給你一個低門檻的產品。雖然沒有原版OpenClaw那麼能擴展，但是勝在便宜好用。事實上絕大多數 人其實都沒有那麼尖端的需求。他們可能只是想讓AI幫忙檢查郵件、整理文件、定時提醒、查詢資訊。回到段落開頭，Kimi和MiniMax也都明白這個道理，agent的價值不在於單次對話的質量，而在於長期、持續、穩定的任務執行能力。所以他們剛好填補了市場的一片空白。03. 騰訊、阿里的“賣鏟子”生意OpenClaw對普通使用者來說門檻不低。你得有自己的伺服器，得會配置 Node.js 環境，得懂怎麼申請各家模型的 API Key，還得知道怎麼設定消息通道。整個過程下來，沒有半小時到一小時搞不定，技術小白基本上看到教學就放棄了。這種極客屬性很強的產品，註定只能在開發者圈子裡流行，很難真正普及到大眾市場。騰訊和阿里看到的，恰恰就是這個痛點。與其讓使用者自己折騰，不如直接提供一套開箱即用的解決方案。於是在OpenClaw爆火後，騰訊雲和阿里雲幾乎同時推出了OpenClaw的一鍵部署服務。這些雲廠商提供的，不僅僅是一台伺服器那麼簡單。他們把整個OpenClaw的運行環境都打包好了，包括預配置的鏡像、自動化的部署指令碼、已經偵錯好的依賴包，甚至還有現成的模型 API 接入方案。使用者只需要點幾下滑鼠，選擇配置，付款，然後等幾分鐘，一個完整的OpenClaw實例就跑起來了。騰訊雲的方案相對簡潔直接。他們在輕量應用伺服器上推出了“雲應用”功能，使用者通過這個功能可以三步完成OpenClaw部署。系統默認配置的是 DeepSeek API 作為模型供應商，但使用者可以在 Dashboard 中自由切換到 Kimi、MiniMax 或者其他國產模型。騰訊雲的官方文件裡寫得很明白：“OpenClaw來自開源社區，雲應用不收費”，但緊接著又補充了一句，“雲伺服器和 API 按照實際消耗計費”。騰訊賺的不是OpenClaw的錢，而是雲伺服器租賃費、流量費、還有模型 API 呼叫產生的費用。他們不強制繫結自家模型，給使用者留了選擇空間，但基礎設施這一層，你跑不掉。阿里雲的打法則更加“生態化”。使用者在輕量應用伺服器上部署OpenClaw後，系統會引導使用者前往“阿里雲百煉大模型控制台”建立 API Key，默認呼叫的就是通義千問系列模型。阿里雲還推出了一個叫“Coding Plan”，這是阿里雲百煉面向全品類 AI 編碼工具推出的通用訂閱套餐，相容OpenClaw接入。換句話說，阿里就是想通過OpenClaw的代安裝服務，推廣自己家的 AI 程式設計以及模型API。阿里和騰訊想要的，是要佔領agent時代的“水電煤”。OpenClaw的爆火證明了一個趨勢，未來的 AI 應用不是簡單的“聊天機器人”，而是一個 24 小時線上、能執行複雜任務、需要穩定算力支援的 agent。當個人使用者和中小企業開始部署 agent 時，他們需要的不僅是模型的 API，還需要雲伺服器、儲存空間、網路頻寬，以及飛書、釘釘、企業微信這樣的消息整合，還有安全沙箱環境等一整套基礎設施，最後更不能少了像是 AI 程式設計這樣具體的執行工具。所以騰訊雲和阿里雲才提供了“一鍵部署OpenClaw”這個服務，以此搶佔這個新興市場的入口。他們的邏輯很清楚，今天使用者因為OpenClaw來了，明天可能因為其他 agent 產品來，但只要使用者習慣了在他們的雲平台上部署 agent，那麼這些使用者就成了長期客戶。更重要的是，當每個企業都需要部署自己的 agent 時，誰能提供最便捷、最穩定、最本土化的基礎設施，誰就能佔據這個兆級市場的底層。雲廠商們看得很明白，賣鏟子的生意，往往比挖金子的人更穩定，也更賺錢。不僅是這樣，OpenClaw它代表的是一個訊號，未來的agent產品只多不少。雲廠商們現在做的，就是提前佔位，建立使用者習慣，建構生態壁壘。當agent成為企業和個人的標配時，誰能提供更多配套的服務，誰就掌握了話語權。04. 智譜和豆包為何不激進在這場圍繞OpenClaw的競爭中，智譜和字節的態度顯得有些微妙。不過這不代表他們在agent這個賽道上落後了，恰恰相反，他們選擇了一條更獨特的路。智譜對OpenClaw的態度可以概括為“技術上支援，戰略上不主推”。智譜GLM-5在官方文件中明確提供了OpenClaw接入指南，GLM的Coding Plan套餐也支援OpenClaw配置。智譜甚至還推出了“AutoGLM版本的OpenClaw”，支援OpenClaw與飛書的一體化配置。從這些動作來看，智譜並沒有忽視OpenClaw，提供了作為一家中國AI廠商該有的一些基本支援。智譜更看重的是AutoGLM，這是一個具備“Phone Use”能力的agent。AutoGLM在2025年12月開源，能夠完成外賣點單、機票預訂等數十步複雜操作，還支援微信、淘寶、抖音等超50個高頻中文應用。AutoGLM的核心技術是視覺語言模型，它不依賴傳統的API，而是像人眼一樣“看”螢幕，通過理解UI元素的語義直接預測下一步動作。這種方式的優勢在於，它只要能看到介面，就能進行操作。這意味著AutoGLM可以操作任何應用，包括那些沒有開放API的應用。OpenClaw 的核心場景是桌面端，需要配置海外消息平台，這些平台在中國的使用率並不高。相比之下，AutoGLM 直接在使用者最常用的中文應用中執行任務，不需要依賴海外消息平台，更符合中國使用者的使用習慣。智譜的想法是，既然OpenClaw證明了agent的市場需求，那真正適合中國使用者的agent，更應該是能操作微信、淘寶、抖音的AutoGLM。字節跳動對OpenClaw的態度更加微妙。表面上看，只有前文提到的，火山引擎提供的一鍵部署OpenClaw。這是因為字節對agent的注意力集中在移動端。去年字節跳動與中興努比亞合作推出nubia M153測試手機，內建了“豆包手機助手技術預覽版”。其核心技術是UI-TARS，一個純視覺驅動的GUI agent模型。與OpenClaw相比，豆包手機助手更有優勢。豆包是直接整合到Android系統層，可以不打開應用就從底層進行操作，完全不會影響使用者當下使用。OpenClaw需要通過瀏覽器控制或API呼叫來操作應用，權限和穩定性都受限。同時，豆包手機助手能夠實現跨應用的複雜操作，比如“幫我在三個外賣平台比價，然後下單最便宜的”。OpenClaw的跨應用能力有限，很多任務不能跨應用完成，而且在不同應用之間切換的速度很慢。字節跳動官方始終強調，agent應該是整合到作業系統中、能直接操作所有應用的系統級能力，而不是一個需要使用者手動配置、運行在伺服器上的獨立程序。這種理念上的差異，決定了字節不會在OpenClaw上投入太多資源。字節對OpenClaw保持距離，是因為它正在打造一個更高維度的解決方案。當然，智譜和字節的這種戰略選擇也有代價。在OpenClaw熱度最高的這段時間，錯過了一波流量紅利。不過從長期來看，誰的選擇更正確，還需要時間來驗證。agent這個賽道才剛剛開始，現在下結論還為時過早。 (字母AI)

能賺錢的AI才是“好AI”。春節返工第一天，當大部分網際網路公司還在為年度財報焦慮時，一家成立僅兩年多的中國AI公司卻交出了一份令人矚目的成績單。近日，據財聯社透露，大模型公司月之暗面（Kimi）旗下K2.5大模型發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入！更離譜的是其估值躍遷速度。在連續融資超12億美元後，月之暗面創下國內公司從成立到晉級“十角獸企業”（估值超100億美元）的最快晉級速度。此前，字節估值突破百億美元大關用時超4年，拼多多用時超3年，而Kimi從天使輪的3億美元到估值過百，僅用兩年多的時間，身價已翻了30多倍。一夜之間，月之暗面就從AI圈的“小黑馬”變成了行業討論的焦點，但質疑聲也隨之而來：20天就賺完一整年的錢，到底是真有本事，還是資本在背後炒作？兩年多就逆襲成十角獸，它憑啥能比字節、拼多多還猛？圖源：財聯社收入與估值雙狂飆，Kimi刷新行業紀錄讀懂月之暗面的崛起，核心看兩點：收入的斷崖式增長與估值的火箭式攀升。從過去幾年的表現來看，月之暗面的收入增長並不是靠一次性訂單或者資本補貼堆出來的。真正拉著收入漲起來的，是全球付費使用者的增多和API呼叫量的暴漲，尤其是海外市場，表現特別亮眼，已經成了它的核心增長引擎。據瞭解，目前其海外收入已超過國內，預計未來佔比將升至70%以上。Kimi創始人楊植麟在內部信中提到，過去一年，Kimi海外及國內付費使用者數的月環比增長超過170%，海外大模型API收入較9-11月實現4倍增長。而這一次收入暴漲的直接導火索，就是2026年1月底發佈的Kimi K2.5模型。該模型一經上線，就直接引爆了全球開發者市場——其在OpenRouter平台的呼叫量一直穩居行業前列，甚至超過了GPT、Claude這些海外頭部模型，成了全球開發者最青睞的AI模型之一，也直接帶動了B端收入的暴漲。圖源：LMArena網站並且，月之暗面的融資節奏更顯激進：2025年底，楊植麟在內部信中透露，公司剛完成新一輪5億美元融資，現金儲備達100億元人民幣，規模接近同期籌備上市的兩家頭部同行之和。而不到兩個月後，消息又傳出月之暗面即將完成新一輪超7億美元融資，且再次出現超額認購。“融資金額超過絕大部分IPO募資及上市公司的定向增發，還可以從一級市場募集更大量資金，主動權掌握在我們手中。”楊植麟在內部信中的這句話，道出了這家公司在資本市場的強勢地位。在資本寒冬論調尚未完全消散的當下，這種“超募”現象顯得尤為刺眼。圖源：微博資本為什麼願意這麼瘋狂追捧它？很多人將月之暗面的成功，簡單歸結為“運氣好”“踩中了AI風口”，但事實上，其近20天的收入爆發和兩年多的估值飆升，並非偶然，而是“技術產品化、產品商業化”的必然結果。核心在於，它精準踩中了AI大模型商業化的痛點，用“產品破局+模式閉環”，建構了屬於自己的核心競爭力，這也是其能夠在巨頭環伺中突圍的關鍵。如果要從三個角度拆解它的增長邏輯，那會是：技術突破、OpenClaw使用門檻降低以及“B端+C端+出海”的商業化閉環。第一個核心支撐：Kimi K2.5的技術突破，為它打下了堅實的基礎。圖源：Kimi官網在AI賽道，技術就是核心競爭力，而Kimi K2.5的推出，直接打破了海外模型在技術和成本上的壟斷，成了它引爆市場的關鍵。它的核心優勢同樣有三點：一，開源免費，徹底降低了使用門檻。和GPT、Claude按Token收費的模式不一樣，Kimi K2.5可以直接從Hugging Face免費下載，不用付任何授權費用，讓中小企業和獨立開發者直接實現“成本歸零”，也就能快速搶佔市場。二，技術架構領先，性能特別能打。它採用了1T總參數量的MoE架構，靠著專屬的最佳化技術，能指揮100個子智能體一起工作，把複雜任務的端到端效率最高提升4.5倍；同時它還具備原生多模態能力，能看懂截圖、設計稿，還能直接生成程式碼，填補了開源模型的短板。三，部署成本極低，適配各種使用場景。據Kimi K2.5深度技術分析報告顯示，這款模型採用了原生INT4量化技術，在訓練的時候就考慮到了低精度表示，推理的時候可以直接使用4-bit權重，還不會明顯損失精度，大大降低了硬體門檻，讓中小企業和個人開發者不用投入巨額硬體成本，也能用上高性能的大模型。第二個核心支撐：Kimi Claw的出現大幅降低了OpenClaw使用門檻，擴大了使用者群體。圖源：Kimi App簡單說，春節期間上線的Kimi Claw把OpenClaw從“只有開發者能用的工具”，變成了“普通人也能上手的全民AI助手”，既吸引了大量普通使用者，也讓更多中小企業能快速用上高性能的AI服務，為C端會員和B端定製服務，都帶來了新的增長空間。可能很多人不知道，原版的OpenClaw使用門檻特別高，需要租用伺服器、配置API、安裝外掛，就算是有一定技術基礎的開發者，也得花半天時間才能完成部署，普通使用者根本上手不了。Kimi Claw實現了“零程式碼、零硬體、零部署”，讓更多人能用上AI工具，也擴大了它的使用者覆蓋範圍。第三個核心支撐：“B端+C端+出海”的商業化閉環，讓它的技術優勢真正變成了錢。在AI行業，很多企業都有一個通病——技術很強，但賺不到錢，而月之暗面之所以能實現收入暴漲，關鍵就是它有清晰的商業模式，能把Kimi的產品優勢，快速變成實實在在的收入。所謂B端，就是B端的API呼叫和企業定製服務，這也是目前它收入的核心支柱，佔比達到67%。C端，指C端的使用者會員訂閱服務。月之暗面推出了49元/月、99元/月、199元/月以及最新699元/月四檔會員，會員可以享受更長的上下文窗口、更快的響應速度、更多的技能外掛使用權限這些增值服務。圖源：Kimi官網雖然目前C端收入佔比還不如B端，但隨著Kimi Claw的普及，越來越多的職場人、內容創作者，願意為這種高效、便捷的AI助手付費，未來增長潛力很大。而出海，就是全球化佈局，海外市場已經成了它的核心增長極，前文已經提過，這裡不再贅述。總結一下就是，月之暗面的增長，其實是“技術突破→做出產品→降低門檻→吸引使用者→賺到錢→資本追捧”的良性循環。但話說回來，在這樣的高光時刻背後，它的百億美元估值，也藏著不少隱患。高光之下，不可忽視的隱憂與挑戰說實話，沒人能否認，月之暗面這兩年多的成績，確實夠驚豔。但越是看到這樣的高光時刻，就越需要保持理性，因為在AI行業，“來得快，去得也快”的案例並不少見。月之暗面的高速增長背後，隱藏著諸多不可忽視的隱憂和挑戰，這些問題，或將決定它能否在未來持續領跑，能否撐起百億美元的估值。首先，使用者留存難度大，技術紅利消失得太快。月之暗面能快速崛起，很大程度上是靠Kimi K2.5和Kimi Claw帶來的新鮮感和門檻優勢，但這種優勢，其實維持不了太久。就拿Kimi Claw來說，目前已有大廠跟進一鍵部署能力，一旦該模式商業化徹底跑通，作為獨角獸公司的月之暗面很難跟大廠正面較量。其次，商業化可持續性存疑，成本壓力居高不下。雖然近20天的收入暴漲實現了短期盈利，但從長期來看，還有很多不確定因素，而高昂的研發成本，就像是懸在它頭頂的“花錢”大山，壓得人喘不過氣。更要命的是，估值泡沫顯著，資本依賴度高。過高的估值，會給公司帶來了巨大的業績壓力。雖然創始人說“不以上市為目標”，而且手裡現在還有超過100億元的現金儲備，但早期投資機構終究是要退出、要賺錢的，未來一定會對它的商業化進展提出更高的要求。如果以後它的收入增長跟不上，撐不起這100億美元的估值，資本的態度很可能會變，融資節奏也會放緩，到時候，這場增長神話，可能就會突然結束。除此之外，行業競爭太激烈也是一個很大的問題。不光是阿里、騰訊、字節跳動這些網際網路大廠，國內還有很多AI初創企業，也在盯著AI大模型這個賽道，靠著自己的差異化優勢，搶佔細分市場，行業裡的同質化競爭也越來越卷。在這樣的競爭環境下，月之暗面要想持續保持領先地位，持續實現高速增長，難度可想而知。當然，我們並不是否定月之暗面的實力，也不是唱衰它的未來。作為一家成立僅兩年多的年輕企業，能夠取得如此成績，已經足夠優秀，它的崛起，也為國產AI大模型的商業化，提供了一種新的可能——不盲目追求技術參數的堆砌，而是聚焦使用者需求，用產品創新降低門檻，用清晰的商業模式實現價值兌現。但我們必須清醒地認識到，AI行業的發展，從來都不是“一蹴而就”的，百億美元的估值，既是榮譽，也是壓力；近20天的收入爆發，既是機遇，也是考驗。 (科技重磅)

背後離不開那個被朱嘯虎炮轟的女人。這可能是中國AI公司的又一個瘋狂時刻。2月23日，一則消息在創投圈炸開：大模型創業公司月之暗面（Kimi）旗下K2.5大模型發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入。更令人咋舌的是，海外收入首次反超國內，全球付費使用者正在以驚人的速度湧入。但這只是冰山一角。在連續融資超12億美元後，月之暗面剛剛創下國內公司從成立到晉級“十角獸”企業（估值超100億美元）的最快紀錄——僅用兩年多時間，身價翻了30多倍。要知道，字節突破百億美元用了4年，拼多多用了3年。當阿里砸30億請全國人民喝奶茶、騰訊用10億紅包狂轟濫炸時，這家不參與補貼大戰的公司，反而成了AI賽道最吸金的玩家之一。創始人楊植麟在內部信中淡定寫下：“短期不著急上市。”公司帳面現金儲備已接近100億元，比不少上市公司還有錢。這家僅300人的創業公司，如此底氣十足，究竟憑什麼？讓100個AI分身同時幹活K2.5的發佈方式很特別。創始人楊植麟沒有開發佈會，他站著錄了一段中英雙語視訊，輕描淡寫地說：“K2.5是我們目前最強大的模型，而且是開放原始碼的。”真正讓開發者瘋狂的，不是開源本身，而是K2.5帶來的新物種：Agent叢集。簡單來說，K2.5可以調度多達100個“分身”同時工作。當你讓它完成一項複雜任務，比如“檢索近三個月所有關於叢集式Agent的文獻，整理成Excel並提煉核心發現”，它不再是一個AI單打獨鬥，而是瞬間組建一支專業團隊——有“人”分別負責搜尋、篩選、總結、排版，所有工作平行推進，效率提升3到10倍。這種能力的背後，是Kimi研發團隊自研的一套新技術——平行智能體強化學習（PARL）。它在訓練中教會模型如何拆解任務、分配角色、協同執行，所有的分工協作無需預設，全由模型即時決策。“高品質資料的增長速度趕不上算力的增長，傳統的用網際網路資料預測下一個token的方式帶來的改進越來越少。”楊植麟在Reddit（全球最大的網友自發討論社區）上與全球網友互動時解釋，“但我們可以通過其他方式擴展，比如Agent叢集——平行執行子任務的數量可以無限擴展。”說白了，就是靠喂更多資料讓AI變聰明的老辦法，效果越來越差了。所以Kimi換了思路，讓AI學會團隊作戰，靠人多力量大來突破瓶頸。這一策略很快被市場驗證。K2.5發佈後，在全球最大的大模型API聚合與呼叫量排行榜平台——OpenRouter上，其呼叫量一度登頂全球第一，超過Google的Gemini和Anthropic的Claude。OpenClaw——2026年初最火爆的開源Agent框架——直接將K2.5列為首選推薦模型。在全球各大社區上，大量開發者開始分享“如何用Kimi部署OpenClaw”的教學。一個使用者寫道：“用Claude跑Agent，帳單動不動幾百美元，換成Kimi，成本降到原來的八分之一。”這正是Kimi的陽謀：不參與國內C端聊天機器人的補貼大戰，轉而擁抱全球開發者生態。結果就是文章開頭那一幕：K2.5發佈不到20天，收入超過去年全年總和，海外收入首次反超國內。被DeepSeek逼入牆角之後但在K2.5發佈之前，Kimi剛剛度過艱難的2025年。年初，DeepSeek的橫空出世讓Kimi的市場聲量一度下滑，月活從一季度2165萬回落至年末902.7萬，幾乎腰斬。楊植麟在內部信中總結：“2025年可以說只做了一件事，All in模型能力和Agent。”這一年，公司做了幾個關鍵決定：戰略性停止年耗超7億元的燒錢買量，砍掉Ohai、Noisee等C端泛娛樂產品線；從閉源轉向開源，7月發佈Kimi K2時採用MIT開源協議；將重心轉向海外，9月OK Computer（Kimi Agent）率先在海外全量上線，國內僅灰度測試。埋頭投入很快有了回報。7月，Kimi發佈中國首個兆參數開源基座模型K2，程式碼與Agent能力達到領域頂尖水平；9月推出OK Computer全端智能體助手；11月開源思考模型Kimi K2 Thinking，訓練成本僅460萬美元，性能卻超越數十億美元投入的GPT模型。一位接近團隊的人士形容，那段時間“幾乎是抱著必死決心在投入”。這場反擊的技術成果，最終在2026年1月的K2.5身上集中兌現。而將Kimi帶到這個位置的楊植麟，是一個1992年出生的年輕人。楊植麟的求學履歷堪稱硬核——被清華錄取了三次（保送、自主招生、汕頭理科狀元），以年級第一畢業，隨後赴卡內基梅隆大學讀博，師從蘋果AI負責人，以第一作者身份發表Transformer-XL與XLNet兩篇論文，成為建構大模型的基石性成果。但他絕不是個技術宅。在清華，他是搖滾樂隊Splay的鼓手，夢想過成為搖滾明星。公司取名“月之暗面”（Moonshot AI），正源自他鍾愛的平克·弗洛伊德樂隊專輯，象徵著對未知的好奇與探索。2023年創立Kimi時，楊植麟選擇的是一條在當時看來有些偏門的路——超長文字。當同行都在卷參數規模時，他帶著團隊死磕“讓AI一次性讀完百萬字小說”的能力。2024年初，Kimi憑藉200萬字上下文一鳴驚人，成為資本寵兒。但2025年的低谷，讓他和團隊完成了一次關鍵進化：從“長文字之王”轉向Agent技術派。如今回頭看，那場被DeepSeek逼入牆角的危機，反而成了Kimi蛻變的契機。操盤手張予彤，被朱嘯虎炮轟的女人Kimi的狂奔，還離不開一個人——張予彤。這位80後清華才女的加入，曾伴隨巨大爭議。作為金沙江創投的前投資人，她主導投資了楊植麟首次創業的項目，兩人早有交集。2024年，張予彤從金沙江離職，深度參與月之暗面營運，卻因此被前同事朱嘯虎公開炮轟，指控其隱瞞持股、違反受托責任，糾紛一度被提交至香港國際仲裁中心。楊植麟對此的反應是力挺。他在內部信中澄清，張予彤的股份是基於多年兌現的貢獻對價，是對她在公司業務、戰略及融資上所做貢獻的獎勵。2025年12月，張予彤正式以“月之暗面Kimi總裁”身份公開亮相，全面負責商業化落地。這對組合的分工日漸清晰：楊植麟專注技術上限；張予彤負責商業變現。她在達沃斯論壇上提出的競爭策略頗具深意：“最有效的競爭方式就是不競爭。”——不盲目追求大而全，而是專注於底層技術創新和Agent等高價值場景的深耕。這種“不競爭”的背後，是Kimi對人才的極致投入。2025年底，楊植麟在內部信中透露，基於成果產出，公司對324名員工進行了調薪、期權、現金等各種激勵。2026年，計畫將平均激勵提升至2025年的200%，同時大幅上調期權回購額度。有獵頭算過一筆帳：以300人團隊、2025年人均80萬元總包估算，2026年單人力成本將衝到160萬元。這意味著月之暗面要用約5億元現金，買員工一年的“人才獨佔期”。“我們沒有隨意堆砌算力的條件，這迫使我們必須通過大量的基礎研究創新，來換取極致的效率。”張予彤說。用美國頂尖實驗室1%的資源，研發出全球領先的開源模型——這不是謙虛，是現實。如今的國內大模型賽道，正呈現清晰的“K型分化”。巨頭們憑藉生態和資本進行“全端飽和攻擊”，智譜和MiniMax擁抱大廠、啟動IPO，市值雙雙突破3000億港元。而Kimi選擇另一條路：不上市，不站隊，靠技術溢價和全球開發者生態，建構自己的護城河。100億現金和Agent叢集的技術領先，幫Kimi拿到了留在牌桌上的資格。但在算力掣肘和巨頭虎視眈眈之下，它能否把領先的半個身位跑成一段路？答案或許藏在楊植麟喜歡的那張平克·弗洛伊德專輯裡——月之暗面，既是未知的黑暗，也是未被照亮的可能。 (新質動能)

昨天（2026-02-23），美國AI獨角獸Anthropic突然發難，在自家部落格扔出一顆重磅炸彈——指控DeepSeek、月之暗面、MiniMax三家中國頭部AI公司通過24,000個虛假帳號，對Claude模型發動了高達1,600萬次的"工業規模蒸餾攻擊"。更戲劇性的是，馬斯克當場在X平台開炮，直指Anthropic"賊喊捉賊"，還翻出了這家公司去年因盜版書籍賠償15億美元的黑歷史。這事兒看著像技術糾紛，實際上是中美AI競賽白熱化的縮影。一邊是Anthropic把技術問題上升到國家安全高度，另一邊是馬斯克揭老底式反擊。說白了，這不是簡單的"偷模型"爭議，而是OpenAI和Anthropic聯手對中國AI的圍剿開始了。📊 關鍵數字 1,600萬+ 次互動DeepSeek約15萬次 · 月之暗面340萬次 · MiniMax超1,300萬次Anthropic在報告裡列了組讓人瞠目的資料。過去幾個月，他們監測到有組織的攻擊者利用大規模代理網路（他們叫"九頭蛇叢集"架構），通過輪換IP地址和偽造請求中繼資料，繞過了平台的安全防護。光是MiniMax一家，就發起了超過1,300萬次互動，專攻Agent程式設計和工具編排能力。月之暗面也不遑多讓，340萬次互動主要衝著Agent推理和電腦視覺能力去的。最有意思的是，Anthropic聲稱通過分析請求中的技術模式、基礎設施指標，甚至對比月之暗面高管的公開資料，以"高置信度"把這三家公司揪了出來。這種溯源能力本身就很嚇人——說明AI公司對你的一舉一動瞭如指掌。2025-08 Anthropic被曝通過"巴拿馬計畫"大規模掃描數百萬本版權書籍用於訓練2025-12 Anthropic同意支付15億美元與作者群體達成和解2026-02-12 OpenAI向美國眾議院提交備忘錄，首次指控DeepSeek非法蒸餾2026-02-23 Anthropic發佈部落格正式指控三家中企"工業規模蒸餾攻擊"2026-02-24 馬斯克在X平台連發數文炮轟Anthropic"賊喊捉賊"🔧 技術拆解：所謂"蒸餾"（Distillation），說白了就是"抄作業"的高級版。讓小模型（學生）通過學習大模型（老師）的輸出來提升能力，就像學渣通過研究學霸的解題步驟來提高成績。這技術本身完全合法，甚至OpenAI自己也用。但Anthropic指控的是"工業規模"的非法蒸餾——通過2.4萬個假帳號，像工廠流水線一樣系統性竊取模型能力，這就涉及法律灰色地帶了。看到這兒你可能會問：如果中國公司是通過付費API呼叫的，這算不算 theft？這就觸及了當前AI行業最模糊的地帶。模型輸出的版權歸誰？用API呼叫結果訓練新模型，是合理使用還是侵權？現在全球都沒有明確判例。Anthropic自己也幹著類似的事——去年被曝光的"巴拿馬計畫"顯示，他們未經授權掃描了數百萬本圖書，最後不得不掏出15億美元和解。"Anthropic大規模竊取訓練資料並支付數十億美元賠償金是不爭的事實，賊喊捉賊。"—— 伊隆·馬斯克（X平台，2026-02-24）馬斯克這次開炮可謂精準打擊。他指的15億美元賠償案，正是Anthropic在2025年底因為系統性盜版書籍訓練模型，被作者群體集體訴訟後的和解金額。有意思的是，Anthropic內部給這個項目起了個諷刺的代號——"巴拿馬計畫"，明顯是在影射臭名昭著的避稅天堂。一邊自己盜版書籍付天價賠償，一邊指控別人蒸餾模型，這雙標玩得確實溜。更微妙的是時間點。OpenAI在2月12日剛向美國眾議院中國特設委員會遞交了備忘錄，指控DeepSeek通過"混淆第三方路由器"非法蒸餾ChatGPT。兩周後Anthropic跟進發難，形成完美的"美國雙雄"圍剿態勢。這絕非巧合，而是精心策劃的聯合行動。💰 成本分析：Anthropic去年因盜版書籍賠了15億美元，相當於他們好幾年的營收。這次指控中國公司"蒸餾攻擊"，本質上是在轉移視線——把自己的道德污點包裝成"維護智慧財產權"的正義之戰。更深層看，他們想把技術競爭上升到國家安全層面，借此推動更嚴格的晶片出口管制。畢竟，如果中國公司通過蒸餾就能獲得頂級模型能力，那美國卡晶片脖子的策略就失效了。Anthropic在報告裡毫不掩飾地緣政治意圖，直言蒸餾技術"破壞出口管制效果"，甚至警告這些模型"缺乏安全護欄，可能被用於生物武器開發"。這種話術聽著耳熟——典型的"威脅國家安全"敘事套路，目的是為更嚴厲的監管鋪路。存疑：目前所有指控資料均來自Anthropic單方面披露，DeepSeek、月之暗面、MiniMax三家中國公司截至發稿均未公開回應。所謂的"高置信度"歸因，是否經得起第三方獨立驗證？24,000個帳號的技術模式，是否足以確鑿指向這三家公司，而非其他第三方行為者？Anthropic是否借技術爭議之名，行商業打壓之實？說到底，這是一場沒有贏家的戰爭。如果Anthropic的指控屬實，說明中國AI公司在技術獲取手段上確實存在爭議；但如果這只是一場精心策劃的輿論戰，那暴露的是美國AI巨頭面對中國競爭時的焦慮與恐慌。馬斯克看透了這點——與其爭論技術細節，不如直接揭穿對方的道德虛偽。耐人尋味的是，截至目前，三家被指控的中國公司集體保持沉默。這種沉默可以有多種解讀：或是默認，或是不屑回應，或是在準備法律反擊。無論如何，這場爭端標誌著中美AI競爭進入了一個更殘酷的新階段——從晶片禁令到模型蒸餾，戰場正在向技術倫理和智慧財產權領域蔓延。💡 主編觀點：這不是技術糾紛，而是商業戰爭的煙霧彈。Anthropic一邊自己盜版書籍賠15億，一邊指控別人"蒸餾"不道德；一邊享受開源社區紅利，一邊想把蒸餾技術變成"專利壁壘"。更噁心的是把技術問題硬往國家安全上扯，這種"潑髒水"套路在TikTok聽證會上已經演過一遍了。DeepSeek們是否真蒸餾了？可能有。但在這個沒有規則的遊戲裡，Anthropic沒資格當道德裁判。真正的危險不是"蒸餾"，而是美國AI巨頭借監管之名，扼殺全球競爭。 (雲櫻夢海資源導航)

台北時間2月24日，Anthropic在官方部落格發佈了一篇措辭強硬的文章，指控三家中國AI公司DeepSeek、月之暗面（Moonshot）和MiniMax（稀宇科技）通過約24000個虛假帳戶，與Claude產生了超過1600萬次互動，目的是"非法提取"Claude的能力來訓練自己的模型。Anthropic稱這種行為為"蒸餾攻擊"（distillation attacks），並將其上升到了國家安全的高度，聲稱這些行為不僅違反了服務條款，還"強化了出口管制的合理性"，甚至可能幫助"部署前沿AI用於進攻性網路行動、虛假資訊運動和大規模監控"。博文還聲稱，Anthropic通過IP地址關聯、請求中繼資料和基礎設施指標，將這些行為"高置信度"歸因到了具體實驗室，甚至追蹤到了具體的研究人員。這篇博文的技術證據看起來是紮實的，但細看經不起推敲，一個技術上最強的AI公司，發如此漏洞百出的大字報，其實是目的明確，如果仔細閱讀，你會發現它真正想說服的對象不是技術社區，而是華盛頓。那些技術上的模糊，都是它裝糊塗的一部分。不到1%的DeepSeek，100%的標題位先看資料。三家公司的蒸餾規模差異巨大，MiniMax超過1300萬次互動，月之暗面超過340萬次，而DeepSeek只有約15萬次。換句話說，DeepSeek在這1600萬次互動中佔比不到1%。然而在Anthropic的博文標題、推文，以及隨後所有英文媒體的報導中，排序都是“DeepSeek、Moonshot和MiniMax”。Anthropic博文中對三家公司的描述也頗有玄機。MiniMax的蒸餾規模最大，策略最具適應性，Anthropic發佈新模型後，MiniMax在24小時內就將近一半流量轉向了新系統，重點提取程式設計和工具使用能力。月之暗面的操作最具技術野心，不僅針對智能體推理、程式設計和電腦視覺能力，後期還試圖提取和重建Claude的推理鏈（reasoning traces）。相比之下，DeepSeek的15萬次互動在技術層面幾乎微不足道，但Anthropic對它的描述卻著墨最多，因為它包含了華盛頓最能感知到殺傷力的細節。Anthropic 的排列方法，就是按它們在華盛頓的政治知名度排序。DeepSeek是自2025年初以來美國AI政策辯論中最具標誌性的名字，它像征著出口管制爭議、中美AI競爭焦慮，以及“中國AI是否真的只靠自主創新”的核心疑問。把DeepSeek放在第一位，整篇博文自動啟動了這套完整的政治敘事框架。在Anthropic選擇單獨拎出來講的細節裡，對DeepSeek的“指控”也包括“安全替代回答”等，這些細節的技術意義非常有限，但能精準命中地緣政治裡的敏感點。在這方面，Anthropic 懂得很。“蒸餾攻擊”：一個被武器化的術語蒸餾（knowledge distillation）是機器學習領域一項成熟且普遍的技術，最早可以追溯到康奈爾大學Rich Caruana等人的研究，核心思路是用一個強大的“教師模型”的輸出來訓練一個較小的“學生模型”。所有主要AI實驗室都在使用這項技術，Anthropic自己也在博文中承認，“前沿AI實驗室會定期蒸餾自己的模型，以為客戶提供更小、更便宜的版本”。用競爭對手的API輸出來訓練自己的模型？這在行業內接近於公開的秘密。2025年初DeepSeek R1模型發佈時，Databricks CEO Ali Ghodsi就直言，蒸餾技術“極其強大，極其廉價，而且對任何人都可用”。Google的威脅情報團隊兩周前剛發佈報告，稱在2025年期間“識別並阻斷了來自世界各地研究人員和私營企業的模型提取活動”。這不是Anthropic獨有的遭遇，而是整個行業面臨的結構性現實。甚至不少開發者也多次展示過，在Anthropic 的模型互動中，顯示出它對DeepSeek的蒸餾痕跡。違反服務條款？確實成立。不只是Anthropic，各大廠的服務條款裡現在都會明確禁止使用其服務來訓練或開發“與它競爭”的AI模型。但需要指出的是，AI模型的輸出即便在美國法律框架下都並不享有版權保護。美國版權局2025年1月確認，版權保護要求人類作者身份，“僅提供提示詞不使輸出受版權保護”。這意味著從法律角度看，這只與合同違約事件相似，而非智慧財產權盜竊。然而Anthropic在博文中完成了一次概念偷換，它把這種本質上的合同違約行為，重新定義成了“攻擊”。“蒸餾攻擊”這個術語把一個中性的機器學習概念與軍事化的攻擊一詞繫結在一起，配合博文中反覆出現的“國家安全”、“生物武器”、“威權政權”、“出口管制”等關鍵詞，一起商業行為被升級為一起國家安全事件。博文甚至還使用了“hydra cluster”（九頭蛇叢集）這樣的軍事化措辭來描述其中使用的網路架構，整篇文字的語言選擇是刻意且系統性的。為什麼是現在：一條被忽視的時間線要理解這篇博文，需要將它放回它發佈時的更大背景中。2月16日，Axios報導稱五角大樓警告Anthropic將“付出代價”，並威脅將其列為“供應鏈風險”。這個標籤通常是給外國對手的，意味著所有與五角大樓合作的公司都必須證明自己沒有使用Claude。矛盾的核心在於，Anthropic不希望Claude被用於大規模監控美國公民或開發完全自主武器，而五角大樓要求所有AI模型開放“所有合法用途”，不附加任何條件。2月18日，CNBC報導雙方合同談判陷入僵局。2月20日，NBC報導稱Anthropic因質疑Claude在1月美軍突襲抓捕委內瑞拉總統馬杜洛行動中的使用方式，與五角大樓的關係“達到沸點”。據報導，一名Anthropic高管向合作方Palantir詢問Claude是否被用於該行動，引發了軍方的強烈不滿。五角大樓發言人隨即宣佈“正在審查與Anthropic的關係”。2月23日，Axios報導國防部長Hegseth將於次日召見Dario Amodei，國防部官員對媒體形容這是一場攤牌會面，一位高級官員直言，“Dario的問題在於，對他來說這是意識形態。我們知道我們在跟誰打交道。”同一天，Elon Musk的xAI與五角大樓簽署了協議，接受“所有合法用途”條款，等於在Anthropic面前樹了一個聽話的標竿。也是在2月23日，Anthropic發佈了這篇蒸餾博文。一篇通篇強調國家安全、出口管制、中國威脅的技術報告，恰好在CEO被五角大樓召見的前一天發出，恰好在2億美元國防合同懸而未決之際發出，恰好在五角大樓威脅要將自己列為“供應鏈風險”的一周之後發出，恰好在競爭對手xAI剛剛向五角大樓“表忠”的同一天發出。如果這是一次純粹的技術披露，為什麼不在檢測到蒸餾行為時就公佈？為什麼要等到與五角大樓的關係降至冰點的這一刻？博文發佈後，據報導，2月24日，Dario Amodei已前往五角大樓赴會。若最終談成改變“初衷”的合同，這篇通篇威脅論的“技術報告”，就可以是支援它如此決策的依據。“我可以蒸餾全世界的知識，但你不能蒸餾我的輸出”Anthropic的道德立場還面臨另一個尷尬。就在一個月前，法院解封的4000多頁檔案揭露了Anthropic的巴拿馬計畫（Project Panama）。這家公司花費數千萬美元，從二手書商大量購買實體書，用工業液壓切割機切掉書脊，高速掃描每一頁，然後將紙質書銷毀回收。內部檔案顯示，項目的目標是“破壞性掃描全世界的書”，計畫在六個月內處理50萬到200萬本。在此之前，Anthropic聯合創始人Ben Mann還曾從盜版網站LibGen下載了數百萬本書用於早期模型訓練。去年，Anthropic以15億美元和解了相關版權訴訟，但未承認任何不當行為。一邊是蒸餾全世界人類作品來訓練自己的模型，一邊是指控別人蒸餾我的模型輸出並將其定性為國家安全威脅。這種雙標並未逃過社交媒體上的審視。科技評論人Gergely Orosz在X上寫道，“Anthropic在網上抓取受版權保護的材料，建立一個收費模型，不支付補償，這顯然是公平的？現在Anthropic抱怨其他公司付費使用模型，來建立任何人都能免費使用的模型，這就不公平了？”也有評論人士指出，“蒸餾不是攻擊，沒有影響你伺服器任何性能。蒸餾如果有問題，它的問題絕對不大於你破壞版權、蒸餾全世界人類作品。”從法律角度看，這兩件事的性質確實不同。前者涉及版權法下受保護的人類創作作品，後者涉及法律上不受版權保護的AI輸出。有法律分析指出，即便Anthropic能證明蒸餾確實發生了，它也不太可能擁有被提取資料的版權。合同法（即ToS違約）可能是比智慧財產權法更有效的訴訟路徑。但從道德敘事的角度看，一家靠“蒸餾”人類知識起家的公司，指控別人“蒸餾”自己的輸出是“攻擊”，這中間的說服力落差是顯而易見的。這也導致了在這篇博文發佈後，在X等平台上，批評Anthropic 的聲音甚至大過了所謂蒸餾指控的討論。Anthropic自己不會沒意識到，但顯然它決定裝糊塗。因為這篇博文的目的，從來不只是技術披露。這是一次在五角大樓關係危機中的戰略表態，用真實的技術證據，包裝了一個服務於自身利益的國家安全敘事。它的受眾不是技術社區，而是華盛頓的政策制定者。這並非沒有先例。川普政府的AI顧問David Sacks早在去年10月就公開指控Anthropic在搞“基於恐懼販賣的精密監管俘獲策略”。蒸餾博文的發佈時機和修辭策略，恰恰印證了這一判斷。Anthropic一直試圖在“AI安全領導者”和“國防承包商”之間維持一種微妙的平衡。它以安全為核心品牌敘事，對模型的軍事用途設定限制，但它同時又是第一家將模型部署到軍方機密網路的AI公司，擁有價值2億美元的國防合同。當這兩個身份發生衝突，當五角大樓要求它在安全限制上讓步，它需要一個故事來重新證明自己對國家安全的價值。指控中國公司蒸餾Claude，恰好就是這樣一個故事。一家公司學會了把商業競爭包裝成國家安全敘事，把合同違約包裝成“攻擊”，把行業普遍存在的灰色地帶包裝成單方面的受害者故事，我們也許需要問的不只是“誰在蒸餾Claude”，還有“Anthropic在蒸餾什麼”。它正在從真實的技術事件中，蒸餾出一套服務於自身政治生存的敘事。 (硅星人Pro)

2026年2月初，比春節假期來得更早的，是國內這場“AI大戰”。騰訊元寶砸出10億元現金紅包，阿里千問豪擲30億元啟動“春節請客計畫”，兩大網際網路巨頭以數十億級真金白銀入場，將AI競爭從模型比拚燒至大眾消費端，全民薅羊毛的熱潮席捲社交平台，流量與商業化的正面交鋒，讓這場使用者爭奪戰熱鬧非凡。當國內市場打得火熱之時，一家中國大模型卻在海外悄然實現逆襲。Kimi在與投資人的溝通中透露，當前公司海外收入已超越國內，新模型K2.5發佈後，全球付費使用者規模更是實現4倍增長。這些變化，並不只是單一產品在海外獲得增長那麼簡單。對於一家已經在國內擁有龐大使用者基礎的大模型公司而言，海外收入反超、付費使用者加速擴張，往往意味著資源投放、產品節奏乃至組織重心，正在發生結構性變化。2025年年末，Meta以數十億美元收購開發AI應用Manus的公司蝴蝶效應。這個推出不到一年的AI應用，曾在去年12月公開披露，其年度經常性收入（ARR）突破1億美元，成為在海外市場增長最快的AI產品之一。Manus的案例，也成為中國AI產品走向海外的一類典型樣本。對照這一案例，再回看Kimi近期在海外市場呈現出的收入與使用者變化，其背後是否意味著公司戰略重心的轉移，已成為一個值得討論的問題。幾個訊號正在指向月之暗面的全球化優先順序把時間撥回2025年9月，月之暗面正式上線了全端智能體助手OK Computer（即Kimi Agent），其中有一個值得關注的重點資訊。從上線節奏來看，月之暗面率先開啟了在海外市場的全量上線，而國內市場則採取灰度測試/邀請制，對此前曾為Kimi打賞的使用者提供專屬福利，包括優先體驗權限及開通會員後的等值時長補償。再往前追溯兩個月，2025年7月，月之暗面發佈並正式開源Kimi K2大模型，完成了從閉源到開源的關鍵戰略轉變。此次開放原始碼的節奏規劃與協議選擇，有著清晰的海外導向。Kimi K2採用MIT開源協議，僅對超大規模部署場景設定輕微附加條款，同時支援OpenAI相容API呼叫和vLLM等主流工具本地部署，大幅降低了海外開發者的使用成本。Kimi API 相容OpenAI的介面規範。圖源：Kimi Platform上線後，該模型在Hugging Face平台發佈一周內下載量就突破10萬次，還獲得了矽谷知名投資人查馬斯・帕裡哈皮蒂亞在《All In》播客中的公開推薦，Kimi在海外技術圈與投資圈的曝光度也隨之大幅提升。2025年下半年，月之暗面在組織架構與市場傳播策略上的調整，進一步印證了其全球化的優先順序。同年11月，公司釋放多個海外核心崗位，涵蓋海外增長營運、海外使用者增長專家（投放方向）等核心職能，同時緊急招聘國際化產品經理，重點對接海外使用者需求與產品本地化最佳化工作。Kimi社會招聘資訊。圖源：Kimi官網到了12月，月之暗面的招聘重心更加清晰：新增韓國、巴西兩個市場的KOL行銷專屬崗位，明確將這兩個新興AI市場作為海外滲透的重點。這些海外崗位均明確標註求職者具備對應市場的本地語言能力，通過KOL傳播策略，放大公司在本地科技、金融科技、AI等垂直圈層的品牌聲量。Kimi社會招聘資訊。圖源：Kimi官網事實上，在曝光推廣方面，Kimi在海外以“真誠分享”替代商業行銷，重點聚焦海外技術社區與垂直圈層，通過核心工程師下場分享、傳遞技術價值，依託工程師IP與使用者口碑實現自然擴散，尤其在Reddit的r/LocalLLaMA（AI從業者/愛好者）、r/MachineLearning、r/OpenAI等垂直類股，通過直接對話、技術答疑進一步擴大海外影響力。Kimi在Reddit的r/LocalLLaMA類股以問答形式進行分享。圖源：Reddit“第一天起就考慮出海”的含金量2025年12月，張予彤正式出任月之暗面Kimi總裁。2026年1月10日，在藍馳創投舉辦的第五期不鳴創業營中，Kimi總裁張予彤的分享中提到了這麼一句話：“現在我會鼓勵大家從創業第一天起就考慮海外市場。2025年，我們做了戰略調整，從閉源走向開源，也希望在世界技術圈中建構我們的技術影響力。”對此她解釋道，2023年開始創業，2024年10月產品第一次上線，2025年，才開始做出海相關的業務，此前在海外則是“一片空白”。“回看當時的決定，其實精力專注的問題可以通過組織的擴展來解決。更底層的原因還是自己缺乏對於國際局勢的判斷。”張予彤進行了復盤。早期月之暗面因算力資源劣勢而迴避海外，而張予彤推動的戰略是效率創新+開源生態+Agent差異化能力的組合。據她在世界經濟論壇2026年年會的公開介紹，Kimi僅使用美國頂尖實驗室1%的資源，就開發出Kimi K2、Kimi K2 Thinking這樣全球領先的開源模型，在全球市場實現“以1%資源對標全球領先者”的突圍。此前，月之暗面創始人楊植麟明確看到了AI產品C端商業化的可能性：“使用者是有可能產生商業價值的。你看OpenAI，C端使用者產生了很大商業價值，佔了它營收比較大比例。”這一判斷，也成為Kimi海外商業化的核心思想。在定價策略上，Kimi採用“分層會員+API服務”的雙軌模式，兼顧C端個人使用者與B端企業使用者的需求，其中C端採用分層訂閱策略，貼合海外使用者付費習慣與不同層級需求，B端則採用API服務+定製化方案的模式，精準對接海外企業的生產力升級需求。月之暗面官網兩大入口Kimi AI助手與API呼叫。圖源：月之暗面官網Manus“上岸”成功之後下一個會是Kimi嗎？2025年的最後一天，月之暗面完成5億美元C輪融資（約合35億元人民幣），由IDG領投1.5億美元，阿里、騰訊及王慧文等老股東均超額認購。此次融資完成後，公司投後估值約為43億美元。同日，楊植麟在全員內部信中提到，公司當前現金持有量已超過100億元，明確表示短期內不以IPO為目標，僅將上市作為未來推動AGI處理程序的工具之一，擇機而動。這種“不著急”的態度，一方面源於充足的資金儲備，另一方面也為公司產品與戰略的長期投入預留了空間。這封內部信同時明確了月之暗面2026年的核心方向：聚焦AI生產力工具的研發與落地，深耕具體使用場景，持續推進全球化佈局，其中海外產品路徑被強調為重點。楊植麟提出的三大戰略目標中，有兩項直接指向生產力領域：一是加速下一代基座模型K3的訓練和研發，將等效FLOPs至少提升一個數量級，在預訓練層面追平全球前沿模型；二是整合模型訓練與智能體（Agent）產品，圍繞智能體相關的生產力場景發力，不把絕對使用者規模當作唯一目標，重點追求營收規模的數量級增長。張予彤在2025年12月初也曾表示，面對大廠競爭，團隊會有意識控制業務邊界，專注於大模型層、邏輯層與Agent層，集中精力做好深入研究、PPT製作、資料分析、網站開發等偏複雜、偏生產力的任務鏈路。這一策略已體現在Kimi的產品演進中。從K1.5強化長文字處理能力，到K2提升Agent任務執行水平，再到2026年1月27日發佈的K2.5模型，其生產力能力的升級有著清晰的階段性。Kimi K2.5發佈近兩周後，在OpenRouter一周總榜、程式設計項目榜、工具呼叫榜、Python項目榜及OpenClaw呼叫榜等多個榜單中持續排名第一。在最能反映模型使用量的一周總榜中，以1.16兆token，超過Gemini 3 Flash Preview和Claude Sonnet4.5兩個閉源模型。OpenRouter一周總榜。圖源：OpenRouter更為直觀的體現是市場份額的變化。2026年1月25日，月之暗面的市場佔有率為4.4%，到了2月8日，提升至16.3%，在排名中僅次於Google。模型市場份額，圖（上）為1月25日，圖（下）為2月8日。圖源：OpenRouter在Kimi加速海外佈局的同時，行業內已有一些中國大模型團隊的海外實踐提供了可參考的樣本。其中，Manus的“上岸”被頻繁提及。它的價值在於率先跑通了一條清晰的海外路徑：從中國遷徙至新加坡，以海外為主要增量來源。產品既兼顧個人使用者，也服務企業級需求，其組織與商業化選擇均圍繞這一目標展開。從目前來看，Kimi在海外佈局上，一方面，通過Agent能力與分層訂閱探索個人使用者付費可能；另一方面，借助API、開源模型等方式切入開發者與企業場景，嘗試建構更靈活的商業結構。這種平行推進方式，使其海外進展更具探索屬性。兩者的節奏差異也很明顯。Manus在短周期內集中完成了產品定位與商業化驗證，而Kimi的海外動作分散在模型能力釋放、開源策略、開發者生態建設以及本地化組織搭建等多個層面。這些動作尚未指向唯一結果，但顯示海外已被納入其長期規劃。Manus已經提供了一個可參考的樣本，但Kimi的選擇未必與之相同。對於行業而言，Kimi能否持續擴大海外收入固然重要，但更重要的，是其尚未定型的產品結構、組織節奏與生態取向，能否支撐起一條不同於現有路徑的增長曲線。這些問題仍在發展中，也正是這些未確定的變數，讓Kimi的海外處理程序，成為當前中國AI出海中值得持續關注的案例。 (創業邦出海進行時│Going Global)

國產大模型春節集體轉向「實幹派」，全球 AI 變革看北京。2026 年開年的科技圈，一場靜默的排位賽正在悄然改寫 AI 大模型世界的規則。1 月 27 日，月之暗面開源 Kimi K2.5，以「Agent Swarm」技術實現 100 個子智能體平行協作，將複雜任務執行效率提升數倍；2 月 7 日，字節視訊生成模型 Seedance 2.0 正式上線，憑藉多模態參考系統與原生音視訊同步能力引發全球創作者追捧；2 月 11 日深夜，智譜 AI 發佈新一代旗艦模型 GLM-5，在全球權威榜單 Artificial Analysis 中位居全球第四、開源模型第一。此外，阿里 Qwen3-Max-Thinking、DeepSeek-OCR2、生數、銀河通用、智源等模型也在同一時段密集亮相。海外廠商同樣動作頻繁。2 月 5 日，OpenAI 發佈 GPT-5.3-Codex 程式設計模型，並推出企業級 AI Agent 平台；同日，Anthropic 發佈 Claude Opus 4.6，不到半月後又推出定價更低的 Claude Sonnet 4.6 主攻智能體場景。諸神之戰，不一而足。幾乎所有公司都選擇在一個特殊的時間窗口登場——春節前後。傳統認知中，春節是使用者注意力分散、媒體曝光度下降的時段，並非科技產品發佈的黃金窗口。但 2026 年的這波集中發佈，恰恰利用了春節的場景豐富性：充裕的假期時間、家庭聚會、出行規劃、內容創作、社交娛樂。在全民行為高度集中的這一檔口，正是檢驗大模型能否從實際應用層面解決複雜任務的最佳測試時機。現在看來，這個時間節點絕非巧合，其背後的產業升級意義意味深長——這是國產大模型的一次集體轉型。在過去兩年，國產大模型更像是實驗室裡的「做題家」，核心解決的是使用者提問到模型作答的及時交付，比拚的是 benchmark 分數與響應速度；而這一波 AI 大戰，已經能夠清晰地看到，國產大模型正在向能真正處理複雜任務的「實幹派」轉變。模型不再滿足於給出答案，而是要獨立完成從理解需求、拆解任務、呼叫工具到交付成果的全流程。而我們發現，在這輪「實幹能力」的競賽中，一個值得注意的現像是，領跑者的地理坐標高度重合——它們大多聚集在北京海淀區。理解這種「海淀基因」，才能釐清國產大模型轉型的深層原因。01更加務實的智能軍團雖然這一輪國產大模型的集中發佈尚未結束，不過一個顯著的趨勢已經展現——更務實的評測維度正在取代傳統指標。過去對 AGI 的烏托邦式憧憬，正被算力成本與落地成效的硬約束快速拉回地面。無論是舊金山灣區還是中國一二線城市，資本與產業都已不再為單純的規模擴張敘事支付溢價——大模型正在從單純的技術探索，加速進入技術與需求雙向賽跑的商業化深水區。通俗一點來說，大模型不再只追求標準答案，更在考察在開放環境中的任務完成度，以及如何直接應用到普通人的生活中。此刻扎堆發佈的大模型，紛紛順勢而為。智譜發佈的 GLM-5 在這一輪的表現中頗為搶眼，其在 HumanEval 程式碼通過率達到 96.2%，不但超越前代 GLM-4.7 的 88.5%，更是超越了強勁的 Claude Opus 4.5（95.8%）。但比分數更重要的是，GLM-5 原生支援跨檔案程式碼重構，並能處理複雜系統工程程式碼倉。這意味著，智譜大模型已完成從「初級程式設計師」到「總架構師」的進化，重新定義了程式設計領域的生產力。而在過去專注「聊天」和提供情緒價值的字節，也同樣呈現務實轉向。以前做 AI 視訊，使用者得跟機器猜謎——寫一堆提示詞描述「夕陽下的古風少女」，結果出來可能是古裝也可能是和服。而在 2 月初發佈的字節 Seedance 2.0，則讓指向更清晰明確——用那個色調、某個角色的臉、那一段視訊裡的動作，甚至放段音樂讓它跟著節奏剪。這種多模態參考機制將創作主動權交還使用者，降低了反覆偵錯的試錯成本，使電商廣告、短影片製作等商業場景的產出更為穩定。也與海外模型形成對照：當 OpenAI 的 Sora 和Google Veo 2 仍主要依賴文字提示詞時，Seedance 2.0 將創作更貼近商業場景對確定性的需求。今年春晚舞台視覺《賀花神》的四季花神場景，正是該能力的落地展示——以四時花卉為主題，十二位演員對應十二種花神，每一個出場都伴隨著專屬場景。這背後正是字節大模型的圖像與視訊生成能力起到的作用，為節目定製「一月一人一景，一花一態一觀」的視覺效果。春晚賀花神效果圖打破邊界的，還有大模型的另一種存在載體——具身智能。1 月 8 日，銀河通用發佈多載機器人 Galbot S1，實現零遙操全自主作業，雙臂負載達 50 公斤。與特斯拉 Optimus 等海外人形機器人側重工廠場景不同，Galbot S1 的手腦協同設計更聚焦室內泛化能力——春晚上銀河通用與沈騰、馬麗的互動展示，正讓我們看到了機器人手腦一體的無限可能，未來無數室內場景的泛化能力正源於具身智能大腦模型的佈局。銀河通用春晚節目圖AI 從數字世界來到物理世界，大模型公司正在用一條相對紮實的路，在填補過往實用性不足的坑——聽懂人話、把事情幹成。這和人們通常所理解的商業溢價的區別是，AI 普惠化不是市場競爭手段，而是技術發展的目的。2025 年，國產大模型對行業標竿的理解發生了根本轉變。技術評測的領先僅證明能力上限，而商業價值的衡量標準已轉向規模化的可及性與經濟性——單位算力所能支撐的實際產出效率，成為更具份量的評判維度。市場端的反饋更為直接。經過兩年多的技術演示期，無論是企業還是終端市場，都在提出更為具體的需求：模型能否自動處理報銷流程，能否協調多個軟體完成市場調研，能否在無人監督的情況下執行周期較長的項目。大模型的實際執行能力已成為企業採購決策的核心考量，推動研發方向從追求技術突破轉向保障交付質量。春節場景為產品實用驗證提供了特殊環境。家庭聚會涉及菜譜生成、採購規劃、智能裝置控制等協調需求；長途出行需要整合交通預訂、酒店比價、行程最佳化等多平台資訊；內容創作則要求模型理解節日文化、平台調性及傳播規律。這些任務無法通過單次問答完成，需要模型具備任務分解、工具呼叫、異常處理及結果整合能力。2026 年春節的集中發佈，實質是廠商將產品置於真實場景的壓力測試，假期積累的使用者反饋將為後續產品迭代提供資料支撐。02 海淀基因當技術理想主義與商業現實主義融合時，「覺醒」往往發生在一片讓創新既能紮根又能拔節生長的土壤上。放眼全球，人工智慧的競賽早已超越單一企業的角力，演變為區域創新生態的系統較量。矽谷憑藉史丹佛-伯克利的人才輸送、風投體系的成熟配套、以及「快速試錯」的文化基因，長期佔據全球 AI 產業的高地。但 2026 年春節檔的集體爆發，清晰地顯示出中國創新版圖正在形成自己的「強節點」——北京海淀便是其中最具代表性的樣本。在這片 430 平方公里的地界上，創新的密度可以被具象化地測量出來，在這裡，15 分鐘車程幾乎就能構成一個創新單元——智譜 AI、百川智能、面壁智能……他們齊聚在清華科技園裡。往東一公里，生數科技在中關村東路 8 號東昇大廈探索多模態生成，與智源研究院的成府路 150 號（清華南門）隔街相望。往南一點，月之暗面在知春路 76 號京東科技大廈迭代長文字模型，與字節跳動的大鐘寺工區直線距離不到 3 公里——後者旗下的 Seedance 團隊正依託這片人才密度，在多模態視訊生成領域快速推進。更具縱深感的是人才的流動與重組。愛詩科技創始人來自字節視覺團隊，辦公室設在蘇州街，與原工區直線距離 2 公里；而銀河通用、星動紀元、靈心巧手三家具身智能公司，則集中在海淀區的核心地段，彼此車程都在 15 分鐘內，卻各自探索多載機器人、人形機器人、靈巧手等不同路線。這種集聚並非偶然，而是產業生態的必然結果。北京海淀，作為全國人工智慧產業的核心集聚區，其角色值得客觀審視——它並非簡單的「政策普惠」或「資本密集」，而更像是基礎研究到真實落地的完整鏈條。具體而言，海淀區已經建構了一個基本自主可控的全產業鏈技術體系，底層有清華、北大等高校的前沿研究輸出人才和方法論；中間層由晶片、雲端運算等基礎設施企業提供算力支撐；應用層則有大量場景型企業提供測試環境和需求反饋。這種密度使得技術迭代周期顯著縮短。生態的成熟度，直接塑造了國產大模型的差異化路徑。與矽谷巨頭追求「通用智能」的宏大敘事不同，海淀系企業更強調「垂直穿透」：在這裡，百度佈局全端、寒武紀佈局晶片、智譜清研專注 B 端、快手可靈偏向文娛落地、字節偏向 C 端、月之暗面偏向長文字思考。各尋其位，各盡其能。事實上，政策環境的演進同樣關鍵。2023 年，北京市率先出台地方性大模型產業支援政策，海淀區同步提出建設 2300 億元規模的核心產業叢集，配套人才落戶、資金扶持、場景開放等綜合措施。如今這一資料已經超過 3500 億。同時，海淀推出中關村科學城科技成長基金，經過三期發展規模已達 200 億元，明確將投資重心前移，聚焦早期項目、小型企業、長期價值及硬科技領域。這種「耐心資本」的供給，顯著改善了創新型企業的心理預期與風險偏好。但海淀的真正價值，或許不在於政策紅利的獨享，而在於其作為「創新方法論」的輸出地。從 2010 年代中關村的創業大街，到移動網際網路時期的「巨頭搖籃」，再到如今的大模型集聚區，海淀始終扮演著技術商業化「加速器」的角色。早期的網際網路創業培育了風險資本的敏銳度、工程師文化的務實性，以及對「快速迭代、小步快跑」方法論的路徑依賴。這些基因延續至今，使得中國企業在面對大模型這一顛覆性技術時，表現出更強的工程化能力和商業化嗅覺。AI 原點社區將視野拉寬，這種「強節點」的崛起並非孤例。上海的張江、深圳的南山、杭州的餘杭，同樣在 AI 產業鏈的不同環節都形成特色優勢——這些都是值得區域學習的樣本。但海淀的獨特性在於其「全端覆蓋」——幾乎每一環都有代表性企業佈局。這種完整性，使其成為全球 AI 版圖中少數能與矽谷形成系統性對話的區域之一。傳統認知中，技術創新高度集中於少數全球城市；但大模型時代的競爭，越來越依賴「資料-場景-算力」的本地化閉環。中國龐大的數位化應用場景、完整的製造業體系、以及政策驅動的算力基礎設施，為區域創新生態提供了獨特的養分。海淀的集聚效應，正是這種國家能力在微觀層面的投射。當全球大模型產業進入「實幹能力」的比拚階段，區域生態的質量將直接決定企業的競爭力上限。03更好的時代所有技術革命的最終走向，一定承載著產業實踐的階段性註腳。這場集中爆發的轉型給產業和區域都提供了新的機會。春節檔的 AI 大戰，標誌著國產大模型進入產業價值驗證的關鍵周期。短期內，市場將迎來一次實幹能力的集中檢驗。期間積累的真實使用者資料與實際交付體驗，將幫助企業精準識別產品短板，加速迭代最佳化。例如，多智能體協作的穩定性、長視訊生成的時序一致性、複雜程式碼重構的可靠性等問題，只有在海量真實互動中才能充分暴露和修正。但大模型軍團現在的表現，已經影響深遠——目前，OpenAI、Google 等巨頭紛紛調轉船頭，開始密集推出針對企業級市場的高性價比推理模型。很長時間以來，全球人工智慧的聚光燈多投在矽谷。而 2026 年這個乍暖還寒的春天，分水嶺已經有了能捕捉的痕跡——算力封鎖沒有擊垮國產大模型，反而帶來了一抹得天獨厚的韌性。AI 製圖這註定是一條長期主義的道路，但不妨礙國產模型技術迭代節奏持續加快，產品更新周期從以年為單位縮短至以月甚至以周計算。這種敏捷響應能力的形成，客觀上為中國人工智慧產業提供了彎道超車的窗口期。而從管理者的角度來看，當大模型從「對話工具」進化為「數字員工」，「人」的身份也將發生變化，其社會影響將呈指數級放大——對於所有區域性政府而言，都需要在新階段裡尋找定位——這要求政策層面在持續降低創新成本的同時，建立適配新技術形態的治理框架。而經驗老道的管理者，顯然能更快提供合格的樣本。至少，站在 2026 年的端頭，國產大模型發展的重要節點。人們已經可以確定，全球新一輪大模型產業變革的方向與節奏，正日益取決於中國創新體系的突破能力與本土生態的支撐強度。 (極客公園)

月之暗面估值超100億美金的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。封面來源｜Ai生成春節，熱錢湧動在中國大模型賽道上。一端，是狂撒幾十億元發紅包、請奶茶，替當家AI應用拉流量的大廠們；另一端，則是股價飛漲、融資迅猛的大模型六小虎們。在搞錢的戰場上，開年最大的一筆融資，來自月之暗面。此前彭博社等媒體報導稱，近期月之暗面即將完成的超7億美元融資，由阿里、騰訊、五源資本、九安醫療等老股東領投，並且已經超募。與此同時，月之暗面已經以100億-120億美金的估值，無縫開啟了新一輪融資。“智能湧現”獨家獲悉，月之暗面的超7億美元融資中，股東陣容除了聯合領投的老股東們，還包括老股東高榕創投，以及新增的凱輝基金——這也是凱輝，首次朝大模型公司開槍；據我們瞭解，以超100億美金估值開啟的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。有關上述資訊，截至發稿前，月之暗面暫無回應。用“搶”形容月之暗面這輪融資的局面，一點也不過分。一名知情人士告訴我們，從2025年下半年，月之暗面開啟融資之初，不少機構的LP，就“催著投資”。這幾輪融資，還吸引到了不少首次對大模型出手的基金。比如，我們得知，在月之暗面上一輪超7億美金的融資中，凱輝基金成為了新增股東——直到2025年5月，凱輝基金管理合夥人段蘭春，還在36氪的訪談中提到，凱輝暫時沒有參與通用大模型或底層Infra的投資，原因是凱輝的投資策略是“重落地、重生態”。這或許是除了2023年初，行業對大模型最大的一次FOMO（錯失恐慌症）。溯其緣由，是自港股IPO以來，智譜和MiniMax這兩家大模型初創公司飛速上漲的市值，再次給予一級市場投資大模型的熱情。自2026年初相繼IPO後，智譜和MiniMax的股價就水漲船高。尤其2月12日，兩家公司上架新一代模型後，市值又達到了新的峰值——截至2月17日，智譜的盤中最高市值已經超過2200億港元，MiniMax則超過2600億港元，兩者相較上市初期，均翻了四五倍。二級市場可觀的回報，也讓一級市場的捕手們，將目光投向尚未上市的月之暗面，試圖囤積居奇。港股IPO，也將中國大模型的影響力擴大至海外。可見的是，此前鮮少接觸中國企業的歐洲資本，也在新一輪融資中，罕見地向月之暗面伸出了橄欖枝。一名知情人告訴“智能湧現”，月之暗面上一輪7億美金的融資，新投資者“速度快才能搶到份額”。以超100億美金估值開啟的新一輪融資，某種意義上也是沒搶到上一輪份額的機構，“推著開啟的”。與此同時，“智譜和MiniMax的市值，給了大模型公司在二級市場的一個估值錨點。”另有知情人士表示。之前，月之暗面和階躍星辰的估值都相對偏低。即便如今估值已超過100億美金，但相較智譜（估值約280億美金）和MiniMax（估值約330億美金），兩家未上市的模型初創公司，還有數倍的差距。二級市場逐漸驗證了模型公司的價值，這一現象也改變了月之暗面和階躍星辰的融資策略：自2025年下半年以來，開啟滾動融資，迅速抬高估值。就月之暗面而言，2025年12月底，公司宣佈完成5億美金的融資後，就開啟了價值7億美金的新一輪；之後無縫開啟的，則是如今以超100億美金估值快速推進的融資——短短兩個月，月之暗面估值翻了超過2.2倍。如今，大模型六小虎，紛紛在一二級市場，加快了籌措資金的步伐。他們最強勁的對手——大廠戰隊的字節、阿里、騰訊，已經先他們一步，邁入了撒錢換使用者的階段。春節期間，贊助上春晚，豪擲幾十億元發紅包、請奶茶，顯然，大廠們已經更早搶灘“AI國民應用”。對於留在場上的4家大模型創業公司而言，穩住模型技術第一梯隊的位置，是當下最重要的命題。階躍星辰董事長印奇在最近的訪談中提到，基模研發，一年需要30億-50億元的資金投入，才能留在牌桌上。高漲的估值，仍願意買單的一二級市場，對創業公司而言，是個樂觀的訊號。 (36氪)