月之暗面Kimi肠子悔青：国产大模型龙头易主DeepSeek复盘- 大数跨境

法学生 AI 生产力

2025-02-25

导读：Kimi选择了“长上下文模式”的技术路线，相比于DeepSeek的长思维链Long-CoT，优点是“成本低、速度快”，缺点是输出依赖“预填充”（也就是用户体验到Kimi输出很重的AI模板感）...

2024年月之暗面Kimi爆火，成为“中国版OpenAI”，随后创始人杨植麟同金沙江创投的轶事也为投资圈那些抢不到月之暗面份额的吃瓜群众喜闻乐见。1年时间，推广营销成本超过1亿，Kimi的日活惊人的来到396万。然而，DeepSeek的横空出世让月之暗面无比尴尬：在DeepSeek R1模型于25年1月发布后，DeepSeek的日活用户已经飙升到1亿，更让Kimi羡慕的是，这一增长完全建立在口碑传播的基础上，没有任何广告费用。

月之暗面和杨植麟做错了什么？要知道，差不多数个月前，相比梁文峰的DeepSeek，Kimi才更像是一家“硬科技”AI独角兽：杨植麟清华大学计算机系毕业、卡耐基梅陇大学计算机博士，中国35岁以下NLP领域引用量最高的研究者；而月之暗面的投资人更是包括阿里巴巴、腾讯、美团等科技巨头，以及红杉中国、高榕资本等顶级投资机构的青睐...

1.技术路线错误

Kimi选择了“长上下文模式”的技术路线，相比于DeepSeek的长思维链Long-CoT，优点是“成本低、速度快”，缺点是输出依赖“预填充”（也就是用户体验到Kimi输出很重的AI模板感）

站在月之暗面角度反思：月之暗面崛起于“降本增效”为王的2024年，忽视技术发展就在所难免了。由于全球百模大战，大模型AI技术迭代很快，技术优势并非不可超越，只要下个路口追回就行，最近杨植麟和梁文峰的两篇论文都聚焦优化注意力机制，前者提出MoBA（块注意力）架构，后者提出NSA（原生稀疏注意力）架构，任何一个人走通了，都将突破大模型现有的性能瓶颈。

2.商业模式错误

月之暗面商业化，营销投流获客，其获客成本最高达30元/人，C端客户的用户留存是其主要商业目标，但其并不向C端用户收费，而是采取自愿打赏的软性付费模式。相比之下，DeepSeek通过开源和口碑传播，在C端迅速零成本破圈，走的是“技术派+开源”的路线。另一边，DeepSeek估值之所以够创始人梁文峰登顶亚洲科技首富，B端贡献无疑是巨大的：百度云、华为云、腾讯云等大厂云端；阶跃星辰、MiniMax、零一万物、腾讯元宝等竞品也已开放满血DeepSeek接口；还包括接入DeepSeek后股价大涨的移动、联通、电信三家运营商...

站在月之暗面角度反思：月之暗面对标OpenAI，那么闭源发展+商业化就是沿袭山姆奥特曼的打法；类似的，以“追求C端免费用户体验+广告费模式”就是美国互联网应用科技巨头的传统范式。

以史为鉴可以知兴替，AI创业路要勤思、慎行...

Bamboo Spint，一个致力于五通（精通内地法、普通法、商业、投资、AI科技）法律人才交流的自媒体前沿智慧出口，旗舰专栏“法学生 AI Power”，镇刊宝物“特制本地部署DeepSeek”魔王号~一键三连，加个星号，日更好内容用不错过。

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