| 代码 | 名称 | 当前价 | 涨跌幅 | 最高价 | 最低价 | 成交量(万) |
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近日,月之暗面Kimi总裁张予彤出席达沃斯2026世界经济论坛年会。
在《中国AI+经济》和《原生AI驱动型企业》两场主题对话中 ,张予彤阐述了中国在AI技术浪潮中的核心竞争力,并揭秘了中国AI公司如何在资源仅为美国同行1%的背景下,通过极致的算法创新与算力协同,打造出具备全球竞争力的大模型 。并称:“我们很快就会发布一个新模型。”
值得一提的是 ,在出任月之暗面Kimi总裁后,张予彤近期较为频繁的公开露面,此前还出现在清华大学一场关于创新、创业的交流活动中。
“很快就会发布一个新模型 ”
随着AI推理成本在过去一年中下降了100至1000倍 ,张予彤认为“智能”正在成为一种新的通用语言。在她看来,未来的软件将走向“无形化”:人类无需再通过点击成百上千个按钮或背诵复杂公式来操作GUI,取而代之的是通过自然语言 ,经由智能体(Agent)调用一切功能 。
“软件不会消失,但它将变得随手可得且‘可丢弃’。”张予彤预测,未来的代码将通过“氛围编程 ”(vibe coding) ,只要意图清晰,AI就能即时编写出个性化工具交付结果。
这种变革也在重塑劳动力市场与企业架构 。张予彤透露,Kimi目前仅有300人左右 ,却支撑起了底层模型研发与数千万用户的应用运营,甚至有不到10人的应用公司利用数百个智能体实现了极高的运营杠杆。她强调,未来的原生AI组织将不再强调机械的职能分工,而是看重员工的通用智能能力与学习力。
在论坛问答环节 ,当被问及今年是否会出现新的“中国AI时刻”时,张予彤笑着回应:“我们很快就会发布一个新模型 。”
而此前《科创板日报》记者独家获悉,月之暗面计划今年一月或者三月上线多模态新模型 ,型号或为K2.1/K2.5。
1%资源下的不对称竞争
在探讨中美AI竞争格局时,张予彤分享了一个极具冲击力的事实:Kimi仅使用美国顶尖实验室1%的资源,就开发出Kimi K2 、Kimi K2 Thinking这样全球领先的开源模型 ,甚至在部分性能上超越美国的顶尖闭源模型。“从创业第一天起我们就清醒地意识到,中国初创公司没有随意堆砌算力的条件 。 ”她表示,“这迫使我们通过大量的基础研究创新来换取极致的效率。”
张予彤透露 ,Kimi投入了大量精力将工程化思维引入研究环节,确保所有算法创新都能在生产系统中大规模稳定运行。例如,Kimi是全球首个在大型语言模型训练中跑通Muon优化器的公司;同时 ,自研的线性注意力机制(Kimi Linear)在处理速度上已显著超越传统的全注意力系统,实现了效率的跨越式提升 。
这种效率优势正快速转化为“平权”生产力。张予彤分享道:“现在我们收到的大量简历不再是PDF,而是个人网站链接。即使是完全不懂代码的人,也能通过AI生成的网页代码展示才华。AI让专业技能平权化 ,释放了每个人的个体创造力 。 ”
针对中国AI产业的独特底色,张予彤总结了中国在当前AI竞赛中的三大驱动力。
首先是规模化市场的赋能。张予彤表示,中国庞大的制造业与零售业为AI提供了得天独厚的使用场景 。这种海量数据与复杂业务逻辑的结合 ,使中国公司能够在生产环节中构建真正可扩展的系统,让技术在实际落地中完成高效迭代。
其次是社会对新技术的包容与开放态度。回顾新能源汽车、太阳能、智能手机及自动驾驶的发展历程,张予彤认为 ,中国用户与企业对提升生产力的新工具展现出极高的拥抱意愿,“对技术的开放性和拥抱新技术的态度,是中国非常独特的优势” 。
最后是“基建先行”的思维模式。中国在电力供应、跨区域高速公路以及多城市巨型数据中心方面的持续投入 ,有效降低了能源获取成本。这种数字基建的领先地位,确保了前沿创新不受能源瓶颈阻碍,为技术爆发提供了稳固支撑 。
大模型企业加速分化
曾经的大模型“六小虎 ”正加速分化 ,今年初,头部企业智谱与MiniMax先后登陆香港联合交易所,上市后市值双双突破千亿港元。
在智谱 、MiniMax等竞争对手借助上市融资扩大竞争优势的背景下,月之暗面选择暂缓上市 ,其底气主要来源于充足的私募资金支持。
此前月之暗面创始人杨植麟通过内部信披露,公司已完成5亿美元C轮融资且大幅超募,当前现金储备超100亿元 ,并明确表示“短期不着急上市,也不以上市为目的” 。
而近日,《科创板日报》记者独家获悉 ,月之暗面正在敲定新一轮融资,此轮融资投前估值达到48亿美元,而在几周前 ,该公司估值还是43亿美元。据了解,市场需求旺盛导致投资者兴趣激增,此轮融资将很快完成交割。月之暗面目前尚未就本次融资置评。
当前中国大模型领域竞争白热化 ,各家路径差异逐渐清晰 。与一些公司追求用户规模、快速推进商业化应用和资本化不同,月之暗面旗帜鲜明地将宝押注在技术极限的突破和AGI的长期愿景上,试图通过打造“不被定义”的独特能力建立壁垒。
然而,这条路径也伴随着高风险。巨额算力投入、技术路线的潜在波动 、商业化深度与广度之间的平衡 ,以及全球顶尖实验室的激烈竞争,都是其面临的挑战 。能否持续获得大规模私募资金支持以维持其“烧钱 ”研发模式,将是关键。
(文章来源:财联社)
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