各方磨刀霍霍,Kimi会成全他们吗?

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作者 | 丹木编辑 | 韦伯 麻吉

Kimi作为一款国产AI模型,在短时间内获得了广泛的用户关注和市场正反馈。从价值星球掌握的信息看,Kimi的爆火主要得益于其在长文本处理能力上的显著优势,以及背后团队月之暗面(Moonshot AI)的技术创新和市场策略。此外,Kimi的成功也引发了资本市场对AI领域的高度关注,相关概念股表现活跃,投资者热情高涨。

现在,投资人工智能赛道是否是一个好机会?价值星球认为尚需考虑多方面因素。首先,Kimi的技术突破和市场表现确实为AI领域带来了新的机遇,特别是在长文本处理、专业学术论文翻译理解等方面的应用潜力;其次,随着Kimi等国产大模型的亮相,预计模型参数量及训练量将持续提升,这将对AI算力租赁、IDC、服务器运维等算力服务商产生积极影响;最后,Kimi的爆火也带动了相关概念股的上涨,显示出资本市场对于AI技术发展的认可和支持。然而,投资决策不应仅仅基于短期的市场热度和概念股表现。需要注意的是,AI领域的竞争日益激烈,不仅有来自国内外的技术挑战,还有来自互联网大厂的战略角逐。目前,Kimi虽然在技术上取得了突破,但其商业模式、盈利能力以及长期可持续性仍需进一步观察和评估。

现在是进入AI智能领域的好机会吗?

近日,AI智能助手Kimi爆火,一度因访问量激增导致宕机。3月25日,话题“Kimi每天获客成本超20万元”冲上微博热搜。

Kimi背后公司月之暗面,成立于2023年4月17日,背后有包括阿里、红杉中国、小红书、美团等投资方和顶级互联网巨头加持。

与其他AI产品相比,Kimi的优势在于长文本处理能力。2023年10月,月之暗面宣布推出首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi Chat。仅仅几个月后,今年3月18日,Kimi再次升级功能,可支持处理200万字无损上下文。

与Kimi对比,此前流行的许多AI产品在长文本能力上略显不足。例如Chat GPT4,只支持最多2.5万字的文本处理。

创立于2023年的月之暗面,像一条鲶鱼,迅速杀进了前景广阔的AI领域,让国内AI行业看到了长文本处理功能的商机,也随之引起了各个公司激烈的竞争。

AI长文本的市场应用有其商业价值,但在商业应用层面,更重要的是资金和算力。当Kimi真正开始与互联网大厂同台竞争,它是否能保持优势,仍然有待观察。

2022年11月底,美国Open AI推出人工智能对话聊天机器人Chat GPT,仅仅过了两个月,Chat GPT的月活用户就突破1亿,成为史上增长最快的消费者应用。

2023年初,Chat GPT的风潮吹到了中国。朋友圈流传着各行各业工作人员用Chat GPT检索、写作的体验,1月30日,同花顺概念板块新增“Chat GPT概念”,百度、腾讯、阿里等多个互联网大厂也先后开始布局AI产品。

Chat GPT暂时未进入中国市场,而且,Chat GPT并非基于中文开发,国内用户仍然需要更加本土化的AI模型,这就为国产互联网科技公司提供了机会。

但在众多AI模型中,最火爆的却并不是互联网大厂的产品,而是初出茅庐、此前名不见经传的Kimi。

目前,Kimi最具吸引力的功能是长文本处理,特别是信息无损压缩技术。Kimi具备强大的记忆功能,这意味着它能在最长200万字的多轮对话中保持信息的完整性,为用户提供连贯且深入的交流体验。

Kimi的功能到底有多强大?此前,月之暗面副总裁许欣然在会议室展示了几份用于测试的文件,包括大部头医学书籍《中医内科学》《中医诊断学》、英伟达2023年年度财报、《甄嬛传》剧本等。

在上传这些内容后,Kimi可以迅速“读”完一份近百万字的中医诊疗手册,给用户提供诊疗建议,也可以迅速概括长达76集的《甄嬛传》剧情和人物简介,让用户从“小白”秒变入门级“甄学家”。

一位亲自体验Kimi的网友在社交媒体上表示,他进行了一次尝试,在网上随便下载了一个80页5.88兆的PDF文档,要求Kimi给出一份简洁通俗的概括,Kimi很快完成了任务,输出了一段仅有几句话的总结。

也有网友把Kimi和百度开发的文心一言、阿里开发的通义千问进行了对比,用包括天气与着装建议、法律知识、二手房限购政策、代码生成在内的六道题测试三款AI模型,结论是Kimi在信息检索方面与文心一言互有优劣,总体上优于通义千问,但在代码生成领域不如通义千问。

尽管Kimi还有不够成熟之处,但它堪称惊艳的分析和文本生成效果引发了广泛关注,而且,目前Kimi暂不收费,被许多网友称为“Chat GPT”的国产免费平替。早在今年二月,Kimi智能助手的访问量已经达到305万,在大模型创业公司的“AI ChatBots”产品中排名第一。

三月,Kimi由于用户过多导致宕机。根据月之暗面发布的情况说明,从3月20日上午9:30开始,观测到Kimi的系统流量持续异常增高,由于流量增加的趋势远超对资源的预期规划,从当天10:00开始,较多的SaaS客户持续遇到引擎过载的异常问题。同时,月之暗面正在持续进行扩容工作,以承载持续增长的用户量。

月之暗面成功的关键是什么?

在Kimi爆火前,很少有人知道这款AI产品,以及它背后的创业公司“月之暗面”。

作为人工智能领域突然杀出的一匹黑马,能够迅速与百度、阿里等互联网大厂生产的AI模型较量,足以证明Kimi背后公司和团队的优秀。

Kimi母公司月之暗面成立于2023年3月,自成立开始,就不断获得资本的青睐。2023年6月,月之暗面收获了超过2亿美元的融资,投资方包括红杉中国、真格基金等;当年10月,月之暗面再次获得红杉资本、今日资本等投资机构近20亿元人民币的融资。今年2月,月之暗面完成包括红杉中国、小红书、阿里、美团等多家机构超10亿美元的融资,此次融资后,月之暗面估值达到约25亿美元,成为国内大模型领域的独角兽企业。

月之暗面创始人杨植麟可以说是一名“天才90后”,他本科毕业于清华大学,博士则毕业于以计算机专业知名的美国卡内基梅隆大学,曾经与图灵奖得主杨乐坤、约书亚·本吉奥合作发表论文,是一名大语言模型领域的专家,团队里也汇集了来自谷歌、Meta、亚马逊等全球顶级机构的人才。

Kimi技术的重点突破在大模型长上下文窗口技术方面,从成立至今,月之暗面已完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型基础层,月之暗面训练了千亿级别的自研通用大模型,并获得了国内大模型备案审批;应用层则不断增加长文本处理能力,从支持输入20万字升级到200万字,善于阅读长文、搜索网页,可以用于会议纪要、辅助编程、文案写作等场景。

当然,Kimi处理文字的能力并非独一无二,能够从众多国产AI产品中破圈,靠的还是商业运营和营销方面的能力。

许多主流厂商开发的AI产品主要面向B端,通过AI功能+原有产品的思路打开市场,例如微软的Office接入GPT-4,带来全新的办公生产模式;华为云在2022年发布了盘古矿山大模型、气象大模型、海浪大模型等;科大讯飞也在2023年发布了讯飞星火认知大模型。

Kimi目前则主攻C端,月之暗面作为国内乃至全球范围内第一家将“长文本”作为标签的大模型公司,通过大量的广告营销和用户口碑,以“长文本”概念迅速占领用户心智。另外,Kimi简洁的界面对C端用户来说也更加友好,降低了使用门槛,迅速吸引了一批用户。

用户对Kimi在长文本方面的“超能力”既有赞叹,也有恐惧——一方面,AI能够提高工作效率,迅速检索、概括海量信息,另一方面,各行各业的工作者又担忧自己的工作有朝一日会被越来越强大的AI取代。

不过,目前担忧Kimi等AI产品“抢走”人类的工作或许为时过早。大部分时候,C端用户把AI当成一种娱乐工具,例如用AI制作“哄女友生成器”“吵架小助手”、生成各种有娱乐性质的图片。在真正的工作领域,AI的效率并不一定高于人类。

许多专业领域的从业者认为,AI的检索能力并不如传统搜索引擎。由于缺乏足够的训练,AI很难给出足够专业的信息,仍然需要搜索引擎、论文网站等传统检索方式。而在短文本生成、翻译等方面,AI并不如人类。

目前在读大学的肖晨曾经尝试过用AI翻译论文摘要、为自己的文章取标题,他尝试了包括Chat GPT、Kimi、文心一言在内的几款AI产品,最后发现生成的标题并不令人满意,而AI翻译出的短文虽然语法精准,但用词并不够恰当,仍然需要找精通英语的朋友进行修改。

肖晨最终发现,AI最强大的功能,仍然在于长文本的理解和概括速度。当他面对撰写论文所需的大量文献时,AI只需几分钟,就可以“读”完他需要几小时阅读的文献,并给出简练的归纳总结。

Kimi提供的长文本阅读能力吸引了大批需要阅读海量资料的用户,如学术研究群体、金融和法律领域工作者。同时,Kimi提供了一种新的AI运营思路,即不依靠大厂普遍采取的模型+云服务、AI功能+原有产品的传统方式,单凭高质量C端服务吸引用户。

资产市场怎么看Kimi的长文本功能?

尽管Kimi的出现迅速吸引了一批用户,并在二级市场引起了巨大的反响,但Kimi的长文本功能是否具有造血能力,仍是一个问题。

除了Kimi的火爆程度,很多人也在讨论Kimi的获客成本。根据新浪科技提供的数据,考虑到广告投放和算力成本,Kimi每个获客用户的成本达到12-13元,而按照近一个月将近18000的日均下载量计算,Kimi每日的获客成本高达20万元。

月之暗面作为初创公司尚未实现商业化盈利。除了每日20万元左右的获客成本,Kimi还需要不断提升信息检索能力、遵循复杂指令的能力,同时推动多模态模型研发,以及实现音频处理等其他需求。另外,为庞大的用户群体提供稳定的服务同样需要资金。可以预见,在未来的一段时间内,月之暗面的任务并非盈利,而是通过持续的投入不断提升服务能力。

Kimi引以为傲的长文本功能,很难成为它的护城河。在解读长文本能力成为大部分C端用户刚需的背景下,大部分海内外公司都会把C端服务的重点放在长文本解读方面。

图源:Kimi官网

国内互联网大厂从Kimi身上看到了长文本的广泛需求后,很快加入竞争,对Kimi展开“围剿”。

2023年10月30日,Kimi首发不到一个月,王小川的百川智能就推出了单次处理35万汉字的Baichuan2-192K,打破了Kimi的20万字记录,随后,李开复也发布了能够处理40万字的Yi-34B。

而在Kimi更新200万字长文档处理能力后,更多大厂入局,阿里宣布通义千问升级,免费开放1000万字的长文档处理功能,成为全球文档处理容量第一的AI应用;随后,百度文心一言、360智脑也都把500万字长文本提上了日程。

对于Kimi来说,在缺乏其他盈利方式的情况下,每个用户12-13元的获客成本是不小的投入,但对已经具有造血能力的大厂来说,这笔成本并不算高——根据亿欧智库2022年3月的数据,中国互联网企业的平均获客成本在380元-580元之间。

Kimi大量烧钱探索出的路径,对于互联网大厂而言,反而是更低的获客成本。同时,算力资源、人力资源充足的互联网大厂更容易输出稳定的服务,并把AI与自身原有产品相结合。况且,Kimi的长文本处理能力与通义千问、360智脑等AI产品相比,并没有非常明显的优势。

今年3月18日,月之暗面联合创始人周昕宇透露,月之暗面正在推进商业化,制作付费内容,并表示思考点不是性价比,而是“应该要帮用户解决什么问题”。

但Kimi的商业化具体如何落地,是否能为月之暗面带来持续的造血能力,仍是一个未知数。在目前大部分互联网公司免费开放AI产品,且功能渐趋同质化的情况下,即使Kimi在用户心智方面抢占先机,付费服务也很难被大众接受。

因此,长文本很难成为Kimi永远的护城河,月之暗面想要持续盈利,仍需找到新的增长点。

与互联网大厂竞争并非易事。此前,包括共享单车在内的许多创意都以美好的愿景开始,最终由于无法持续盈利等诸多原因,或黯然消失,或被大厂并购。如今,满怀理想主义的学霸杨植麟也将走上这条布满荆棘的道路,与中国乃至海外的互联网大厂正面竞争。想要在这场激烈的战斗中活下来,杨植麟、Kimi和月之暗面仍需讲出更好的故事。

*头图、封面来源:月之暗面官网

       原文标题 : 各方磨刀霍霍,Kimi会成全他们吗?

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