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月之暗面:20天收入超全年,技術突圍與慢節奏背后的生存法則

   時間:2026-02-28 16:59:57 來源:互聯網編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

短短兩個月內,月之暗面接連完成兩輪總計超12億美元的融資,公司估值從約43億美元躍升至超百億美元,不僅刷新了大模型行業近一年的融資紀錄,更使其成為國內最快突破百億估值的獨角獸企業。這一成績背后,既有資本市場的熱烈追捧,也伴隨著對其商業化路徑的深度審視。

在商業化層面,月之暗面近期交出了一份亮眼答卷。據多家媒體援引知情人士消息,Kimi K2.5大模型發布不足一月,公司近20天的累計收入已超越2025年全年總和。這一爆發式增長主要得益于全球付費用戶數量的激增以及API調用量的指數級攀升。然而,就在半年前,這家公司還深陷巨頭圍剿、月活用戶銳減、核心團隊流失的困境,尤其是2025年橫空出世的DeepSeek,曾迫使其重新調整產品策略與市場節奏。

月之暗面的逆襲并非偶然。去年7月,公司推出全球首個萬億參數、320億激活的MoE架構模型Kimi K2;11月,開源巨模型Kimi K2 Thinking問世,在推理與編碼能力測試中持續領跑。創始人楊植麟在內部信中透露,通過開源策略,Kimi海外及國內付費用戶數的月環比增速超過170%,海外大模型API收入較9-11月增長4倍。而今年1月發布的Kimi K2.5模型,憑借其獨特的“Agent swarm”技術,成為收入暴漲的關鍵推手——該技術可自主調度100個分身并行處理1500個步驟,使AI具備“團隊作戰”能力,有效解決了高質量數據增長滯后于算力擴張的難題。

技術突破與市場機遇的雙重驅動下,Kimi K2.5模型迅速占據多個國際平臺調用量榜首。發布僅三天,該模型便在海外編程工具Kilo Code、眾包AI設計平臺Design Arena等平臺斬獲全球第一;更成為現象級產品OpenClaw的官方推薦模型,調用量超越GPT、Claude等海外頭部產品。這一成績直接帶動了月之暗面B端收入的飛躍,也引發了外界對其“踩中Agent敘事風口”的質疑。

面對爭議,月之暗面的戰略調整提供了更清晰的答案。2025年春節,DeepSeek憑借低成本、高性能的開源模型迅速崛起,迫使整個行業重新審視發展路徑。月之暗面由此放棄“燒錢換用戶”的流量競爭模式,轉向聚焦代碼能力與通用Agent領域。公司大幅削減廣告投放,導致月活用戶從高峰期的3600萬驟降至2025年9月的967萬,但楊植麟堅持“用技術換用戶”的邏輯,將資源集中投入基礎算法與新模型研發。

這種“反流量”策略背后,是月之暗面對自身定位的精準把握。總裁張予彤表示,公司刻意控制業務邊界,專注大模型層、邏輯層、Agent層,以及PPT生成、數據分析、網站開發等生產力場景。與多數初創企業退守垂直領域不同,月之暗面是少數堅持“基座模型+Agent”路徑的公司,其邏輯在于:只有擁有強大、可控的自研基座模型,才能支撐起用戶理想中的“Agent”,而這與Kimi長期聚焦長文本的優勢高度契合。

成本優勢成為月之暗面的另一張王牌。通過掌握底層模型,公司獲得了上層應用的定價權,避免了因API調價帶來的成本壓力。在達沃斯論壇上,張予彤透露,Kimi僅用美國頂尖實驗室1%的資源,就打造出性能相當的模型,K2.5的API定價僅為Claude的五分之一。這種性價比優勢已獲得市場驗證——Social Capital創始人查馬斯因Claude使用成本過高,將部分工作遷移至Kimi K2,稱其“性能強且成本低得多”。

全球化布局進一步放大了月之暗面的競爭力。2025年,公司全面推進開源戰略,通過降低開發者使用門檻,迅速構建起技術影響力與生態勢能。這一舉措使其在OpenClaw開發流量爆發時,能夠快速承接需求,形成商業閉環:技術突破吸引用戶→用戶付費反哺研發→研發迭代提升模型能力→吸引更多高付費意愿客群。這種“飛輪效應”幫助月之暗面在大廠環伺中開辟出一條差異化生存路徑。

盡管資本市場已給出百億美元估值,楊植麟卻明確表示“短期不著急上市”。他在內部信中解釋,公司融資金額超過多數IPO募資規模,未來可從一級市場獲取更靈活的資金支持。這種選擇源于兩方面考量:一是避開資本短期干擾,為長期目標(如成為領先世界的AGI公司)保留戰略自主權;二是通過一級市場探索技術與資本的新型關系,將上市作為加速AGI發展的手段,而非終點。相較于大廠打造“超級入口”或小廠固守細分領域,月之暗面選擇了一條中間道路——切入AI原生應用開發生態,成為專業用戶開發“高價值任務Agent”的工具,構建技術壁壘更高的生態位。

然而,守住壁壘并非易事。在技術迭代以月為單位的AI行業,Kimi的長文本先發優勢與Agent紅利可能迅速被后來者復制。目前,百度智能云等大廠已跟進推出OpenClaw一鍵部署服務,月之暗面能否延續“20天賺一年”的奇跡,仍取決于其如何平衡算力成本與用戶規模。正如楊植麟所言,生存只是第一步,找到關鍵技術的制勝點,才是決定企業命運的核心命題。

 
 
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