月之暗面Kimi：技术红利消退后的商业化突围与挑战

张予彤，从金沙江创投的投资人身份成功转型，现已担任月之暗面的“领航者”。

据每日新闻最新报道，张予彤近日以月之暗面Kimi总裁的身份亮相清华大学交流会，相关人士确认她已正式出任该职，全面负责公司战略规划与商业化推进。

此前，张予彤曾因去年年底金沙江创投主管合伙人朱啸虎的公开指责而备受关注，朱啸虎称其故意隐瞒持有月之暗面股份，违反基金合伙人与公司董事的受托责任，并要求公开道歉。

市场分析认为，张予彤正式出任总裁，表明金沙江与月之暗面的纠纷已大概率妥善解决，股权问题不再构成任用障碍。

然而，这场一度被视为中国创投史标志性法律纠纷的事件，在一年后看似尘埃落定，而曾被看作中国AI龙头的月之暗面，却在2025年末面临全新的竞争格局。

那么，这家曾经光芒四射的AI独角兽企业，月之暗面及其Kimi的当前状况如何？又遭遇了哪些核心难题呢？

01 大模型AI创业企业，缺乏持久护城河

如果说2024年的Kimi还在享受技术红利，那么到2025年，其曾经的护城河已不可避免演变为行业基准线。

这一基准线，很大程度上以Kimi一鸣惊人、显著提升用户体验的长文本处理能力为标志。

2024年中，Kimi通过突破20万、50万乃至200万Token的上下文窗口，在国内AI领域引发震动。这种长上下文不仅是数字领先，更带来实实在在的用户体验优势。

用户可将整份财报、全套会议记录甚至长篇小说输入Kimi进行分析，它均能保持逻辑连贯。此能力助力Kimi借助学术界支持迅速站上风口。

但在这场全球AI军备竞赛中，此类技术领先优势并不持久。

大模型领域的技术迭代，遵循一种近乎残酷的“开放-复制-追赶”模式。当Kimi证明长文本为刚需且技术可行后，国内各大模型产品均在数月内标配了同等或更强大的能力。

这反映了大模型初创企业的普遍现状——曾因某些突出能力备受用户与资本市场青睐，但几个月后便可能失去先发优势。

导致此现象的原因主要有二：国内盛行的开源生态及AI大模型较低的技术壁垒。

国内头部大模型创业企业，为构建开源生态或借助开发者力量迭代模型、形成飞轮效应，常将基础模型架构与关键优化技术开源或半开源。

这极大促进了技术传播，但也意味着一项有效突破的工程逻辑，会在几周甚至几天内通过研究论文与社区讨论被快速吸收，并集成到其他开源或商业模型中。

即便某些企业未直接开源模型，通过对公开论文与模型的分析，友商几乎总能跟进，区别仅在于算力投入的成本与时间差。

正如Minimax创始人闫俊杰所言：“领先模型的优势窗口期日益缩短，最先进的闭源模型仅能比同性能开源模型领先约6个月。即使顶尖模型训练需巨额资金、能源与算力，追赶者可通过模型蒸馏低成本实现类似性能。”

此趋势在北美更为明显，OpenAI、Anthropic、xAI、Google等巨头间竞争淋漓尽致，当各方均拥有海量训练算力时，差距微乎其微，最强模型往往是最新发布者，形成轮流领先局面。

聚焦中国AI创业企业，这好比所有参赛者均获得了相同的发动机设计图。

Kimi作为典型代表，凭借研发能力率先组装出行驶最远的车辆，但其他车队迅速拆解其轮胎与燃料系统，利用更雄厚资金与算力优势，快速模仿并实现超越。

因此，在当前中国AI赛道中，除少数如DeepSeek等持续推动开源模型创新、对计算经济学有颠覆性影响、具备“人无我有”技术压制力的企业外，其余玩家几乎都陷入功能同质化混战。

而一年前还备受瞩目的Kimi，也不得不与友商展开“贴身肉搏”。

现实如此残酷，Kimi未来数年的核心挑战，或许已非技术突破，而是在人人能快速提升模型能力的时代，重新定位或定义自身生存价值。

如今，Kimi的技术光环不再如去年长文本突破时耀眼，真正考验已转向算法与模型之外，即张予彤肩负的商业化突围之战。

02 追逐AGI之前，生存为首要任务

比通往通用人工智能（AGI）之路更艰难的，是商业化道路。

当技术领先优势被行业迅速抹平，所有独立AI初创公司均从“技术信仰”幻梦中惊醒，直面严峻生存挑战：如何将持续燃烧的算力成本转化为实际营收，完成商业闭环。

这对融资相对更困难的国内大模型创业企业而言，尤为突出。

它们不似背靠互联网或通讯巨头的大模型团队，能获得近乎无限资金输血及现成的待优化应用场景与亿级用户流量：例如百度文心一言融入搜索与企业云服务，阿里通义千问嵌入钉钉与电商体系。

而Kimi、智谱（尽管获巨头投资，仍需自证能力）这类纯AI独角兽，必须完全依靠自身，从零开始“寻找资金”与“开拓场景”，证明商业化价值，甚至需以远期高回报预期安抚背后资本。

这也正是智谱近日公开宣称冲击“中国AI第一股”的原因——它必须对支持资本有所交代。

事实上，此类压力并非中国独有，甚至与企业技术地位无关。即便是全球AI领跑者OpenAI，其商业化压力也从未缓解。

尽管OpenAI最新估值达5000亿美元，但这仅是“纸上富贵”，无法快速转换为购买或租赁GPU的现金，也难以支付科学家与工程师下月薪资。

这迫使OpenAI为获得下一阶段融资，必须如“半上市公司”般，每年多次披露未来业务与财务预测，向投资者描绘宏伟蓝图，才可能顺利融资。

除外部“筹资”外，OpenAI在技术路线也悄然转向：最新GPT-5未展示突破性模型能力，更多聚焦商业化落地与应用场景优化——这释放出强烈信号：对AI创业企业，商业化已非“加分项”，而是生死攸关的必选项。

国内情况本质上并无不同。

对Kimi这类独立大模型公司，可选商业化路径本就有限：既无庞大自有流量池导流，也缺乏嵌入成熟业务体系的天然场景。在B端市场尚未形成稳定付费习惯、政企采购周期漫长的背景下，面向终端用户的订阅制几乎成为必须抓住的“救命稻草”。

Kimi为此推出系列举措：上线高级功能、提供更稳定API服务，甚至尝试“AI砍价”等创新营销，意图将高频用户转化为付费用户。然而，让中国用户直接付费，远比让其每月观看半小时广告更为困难。

在此背景下，“新加入”的张予彤肩负的不仅是提升月之暗面估值，更是在技术优势迅速消散的环境中，为公司重新锚定生存价值并找到可持续输血商业模式。

Kimi必须在算力投入与产出回报间找到可持续平衡点，否则，无论技术如何迭代，都难逃市场淘汰命运。

毕竟，技术神话退潮后，AI的终局不在于谁先触及AGI星辰，而在于谁能在这片烧钱荒原上，培育出可持续生长的商业绿洲。

张予彤与杨植麟的真正考验，或许2026年才刚拉开序幕。