作者 | 汤小泉
前不久，月之暗面宣布旗下对话式AI助理Kimi支持200万字无损上下文输入，单从字数限制来看已经远超同行业产品。Kimi随即引发市场热潮，甚至催生了"Kimi概念股"。
月之暗面的长文本技术能让大模型更全面理解复杂文字内容，在信息爆炸时代，处理长文本确实成为企业和个人的一大需求。而随着近期Kimi铺天盖地的广告宣传，其用户数量短期内激增，服务器一度承受了巨大的压力，甚至导致输出错误。
成立于2023年的月之暗面，如今估值高达25亿美元，是国内主要大模型独角兽之一，也是目前融资额度最高的大模型企业。但就在Kimi靠长文本的卖点风头正劲时，阿里、360、百度等大厂也纷纷宣布在长文本处理方面有新突破。
根据我们的调研，不少用户表示Kimi最大优势是对上下文总结能力好，但也局限于文本总结，在“智慧”层面与市面上其他头部中文大模型没有太大差异。
尽管大厂们也在加码长文本处理能力，但可以预计Kimi在这一领域将会处于领先地位，长文本处理能力很可能成为未来大模型竞争的关键差异点之一。
Kimi之所以引起大量关注，一方面自然是近期高强度的广告营销宣传，但核心还是其长文本处理能力。
市场上AI大模型产品很多，但通常对上传资料都有大小限制，而Kimi的长文本能力将AI大模型从“助手模式”升级成了“专家模式”。
根据月之暗面介绍，过去要10000 小时才能成为专家的领域，现在只需要10分钟，Kimi 就能接近任何一个新领域的初级专家水平。例如把几十万字的《甄嬛传》剧本上传给Kimi，然后提问相关情节，Kimi均能详细解答，相当于一位专业影迷。
实际上，提高长文本处理能力，正成为大语言模型C端产品发展的重点方向。
谷歌今年2月发布的Gemini 1.5Pro就将上下文窗口容量提高到了100万token，创下了新纪录。根据官方数据，这一容量相当于可以自如处理22小时的录音、587287字的《战争与和平》这样的超长小说、40000多行代码或3小时的视频内容。
除谷歌外，GPT-3.5、GPT-4、Claude 3、LongLLaMA等也在不断提高上下文长度，GPT-4已可支持32000 token，LongLLaMA更是将长度扩展到了256000 token。
在Kimi的刺激下，阿里的通义千问宣布免费开放1000万字的长文档处理能力；360智脑内测500万字长文本处理能力，并将入驻360AI浏览器；也有消息称百度将在下个月免费开放200万-500万字的长文本处理能力。
如果把大模型比作操作系统，那么模型参数量是“计算”能力，而长文本能力则是系统中的“内存”能力，而内存能力越大，应用开发也就越简单。
可以见得，长文本能力将会成为未来AI大模型的标配，而率先在长文本能力进行突破优化的厂商，便可以优先获得应用生态优势。
事实上，根据月之暗面创始人杨植麟透露，Kimi依靠长文本优势帮助了不少律师分析师等专业人士高效处理工作中的大量长文本。
有业内人士认为，Kimi长文本大模型的爆火，可能将推动2024年成为AI应用的元年，并刺激应用侧的商业化落地。原因在于，长文本能力可能意味着“量变产生质变”，并且打开了更多的商业落地场景。
但对于月之暗面来说，随着大厂纷纷加码长文本能力，其优势可能会被削弱。实际上长文本能力可能并不存在显著差异，阿里、百度、360这类大厂若不对长文本能力收费，Kimi就需要继续大量烧钱，从而陷入"烧钱赚吆喝"的境地。
根据新浪科技分析，Kimi的获客成本达12-13元，每天在安卓和iOS端获客成本高达21-23万元，加上其他渠道将会更高。
有投资人透露，月之暗面在最新10亿美元融资中，阿里领投7.9亿美元，其中6亿必须用于阿里云服务。因此如果月之暗面后续无法实现盈利，最终可能被阿里并购。
在当下的时点让月之暗面去谈盈利显然还为之尚早，但相比于百川智能、智谱AI等厂商同时拓展2B和2C业务，月之暗面成立之初就坚定只做2C业务。
值得观察的是，目前Kimi的用户量激增，很大程度上也是高强度广告投放所带来的，一旦停止投放、用户尝鲜感渐退后，用户留存情况还需要打一个问号。
但不管怎样，Kimi的出圈让不少人对国内大模型发展开始乐观起来，但从通用大模型发展的角度看，国内厂商与OpenAI的差距恐怕短期内还是会越来越大。
按照近期山姆奥特曼的播客访谈内容来看，今年即将推出的ChatGPT-5或将有“重大升级”，成为AI行业的新“王炸”。
