不慌實驗室

Kimi是北京月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）于2023年10月正式推出的AI產品。

而2024年的Kimi，則是國內AI賽道無可爭議的資本焦點，憑借全球首個20萬字超長文本處理能力，直接打破ChatGPT4-32k與Claude的性能壟斷；后續更將文本處理上限飆升至200萬字，構建起階段性技術壁壘。

斷崖式墜落

在法律合同盡調、長篇研報解讀等高價值商業場景，Kimi展現出碾壓式效率優勢,處理百萬字合同僅需8分鐘，錯誤率較資深律師低60%，這種精準切中專業領域痛點的能力，使其成為機構眼中的香餑餑。

中信建投在研報中直言其有望快速成為國內C端AI爆款應用，申萬宏源內部測評更給出文字能力全面對標GPT-4的高度評價，技術稀缺性直接轉化為增長爆發力與資本吸引力。

十個月內，Kimi月活用戶從300萬飆升至2101萬，增幅高達700%。

月之暗面借此成功斬獲阿里巴巴領投的10億美元融資，估值一舉突破25億美元，登頂2024年國內大模型獨角獸估值榜首，成為資本追捧的AI新貴。

然而，資本的熱捧未能掩蓋商業根基的脆弱；僅一年時間，Kimi便從增長神壇斷崖式墜落。

2025年9月數據顯示，其月活用戶僅剩967萬，較巔峰時期腰斬；行業排名從TOP2滑落至第五，月活規模不足豆包、DeepSeek的二十分之一，基本退出第一梯隊競爭。

這場崩塌的轉折點，精準定格在2025年春節期間DeepSeek的橫空出世。第三方監測數據顯示，同期DeepSeek全端日活規模突破1.1億，而Kimi僅為688萬，不足前者的6%。

可以說，在這些懸殊數據背后，本質是Kimi在行業關鍵轉型期，產品創新與戰略布局的雙重失焦，最終導致遭遇了技術紅利快速耗盡后的增長斷層。

創始人套現？

Kimi的興衰沉浮，絕非偶然個案，而是AI行業從技術敘事轉向價值敘事的典型縮影，更暴露出初創AI企業在商業化節奏把控上的致命短板。

在行業野蠻生長階段，超長文本處理這一差異化技術，確實讓Kimi快速完成用戶心智占領與資本背書，但其核心缺陷在于，技術壁壘的可復制性極強，未能轉化為不可替代的商業護城河。

隨著AI技術擴散進入加速期，DeepSeek、豆包等競品迅速通過工程化優化補齊長文本能力，同時向多模態領域全面突圍，這正是2025年AI行業工程化破局的核心趨勢，行業競爭焦點已從單一技術突破轉向綜合價值輸出。

反觀Kimi，卻陷入技術路徑依賴的陷阱。

當豆包接連上線音樂生成、實時視頻通話、AI播客等多模態功能，騰訊元寶打通微信讀書、騰訊地圖生態，推出Excel智能分析、圖片編輯等場景化服務時，Kimi仍固守文本處理單一賽道，甚至在最新的K2版本中，連基礎的圖片生成功能都未實現。

當行業從嘗鮮期邁入應用期，用戶需求已從技術獵奇轉向效率提升，需要的是一站式解決方案而非單一功能工具，Kimi的技術優勢自然從稀缺亮點淪為行業標配，用戶流失成為必然。

更致命的是商業化節奏的嚴重誤判，尤其是在用戶粘性尚未形成、替代成本極低的階段，Kimi逆勢推出打賞功能與49-199元/月的分級會員體系，試圖通過高峰期優先使用權變現；而同期阿里通義千問、字節豆包等大廠模型均采取免費策略搶占市場份額，形成鮮明反差。

這種與市場規律相悖的商業化嘗試，直接加速用戶流失；雪上加霜的是，巨額融資到位后，月之暗面的資源配置又偏離了核心賽道。

創始人套現傳聞、大規模員工激勵爭議、管理層人事動蕩等非業務因素持續發酵，導致技術研發投入不足。

在競品全力沖刺多模態融合與場景落地的關鍵窗口期，Kimi的產品迭代周期較行業平均水平滯后3-6個月，最終錯失轉型機遇，陷入被動追趕的惡性循環。

仍有突圍可能

Kimi的困局，精準折射出當前中小AI企業的普遍生存焦慮，其背后的四重核心風險，值得全行業警醒。

首先是技術迭代風險。AI行業技術更新周期已縮短至9-12個月，單一技術優勢的窗口期極短，缺乏持續創新能力的企業，必然面臨護城河被快速侵蝕的危機。

其次是商業化節奏風險。在用戶規模與粘性未達臨界值前盲目收費，無異于自斷增長后路，尤其在大廠免費策略的降維打擊下，中小玩家的商業化空間被進一步擠壓。

再次是資源配置風險。創業公司的核心資源若偏離技術研發與產品迭代，陷入資本運作或內部內耗，最終將在高強度競爭中喪失核心競爭力。

然后是生態碾壓風險。豆包依托字節流量矩陣、騰訊元寶深度嵌入微信生態，這種模型+生態的組合模式，讓獨立AI應用的生存空間持續萎縮。

當然，行業競賽遠未終結，Kimi的處境雖艱難，仍存在突圍可能，而其探索方向也為中小AI企業提供了借鑒。

隨著行業從參數競賽轉向場景落地，垂直領域的深度應用已成為差異化競爭的核心抓手。

Kimi可憑借在長文本處理領域的技術積淀，放棄與大廠在通用C端市場的正面對抗，轉而深耕法律、金融、科研等高價值垂直領域，提供定制化、私有化的企業級解決方案。

這類場景對模型專業性要求高、付費意愿強，且大廠滲透相對較淺，是中小玩家的核心機會所在。

新任總裁張予彤上任后，推動公司聚焦底層算法優化，探索能源到智能的轉化效率，并開源K2Thinking模型向行業輸出技術能力，這種收縮戰線、強化核心的戰略調整，釋放出積極信號。

從行業發展規律來看，AI技術的終極價值在于賦能產業，而非成為獨立的流量產品。

因此，無論是Kimi還是其他中小AI企業，唯有摒棄流量焦慮，找準垂直賽道深耕，通過技術+場景的深度綁定構建不可替代的商業價值，才能在技術紅利收斂、大廠生態圍剿的雙重壓力下，找到生存空間。

Kimi的墜落已經敲響警鐘，畢竟AI行業的競爭，早已不是單一技術的勝負比拼，而是商業邏輯、戰略定力與資源配置能力的綜合博弈。

當技術敘事的泡沫褪去，唯有真正尊重商業規律、聚焦價值創造的企業，才能穿越周期。