大模型价格战持续，Kimi的技术优势在哪？

　　大模型发展至今，AI创投圈衍生两种投资方向：

　　一是因AI大模型商业化面临阻力，短期仍处在烧钱阶段，以及由前微软亚洲互联网研究院副院长简仁贤创办的竹间智能，在完成D轮融资且资方既有国资和知名机构，拥有产业资源背景下。今年年初突然宣布停办半年，更让创投圈愈发谨慎。

　　图源：天眼查

　　基于此，距离钱较近的AI应用成为创投圈重点投资方向之一。IT桔子数据显示，2024年Q1 AI行业应用融资金额和投资事件数量分别为74.01亿元和65起。

　　二是以“清华系创投公司”为代表的技术实力派，月之暗面、MiniMax、百川智能、智谱AI作为生成式AI时代的“新AI四小龙”，成为创投圈疯抢的对象。

　　以月之暗面为例，去年10月，月之暗面Kimi智能助手可支持无损上下文长度最多为20万汉字，是当时大模型产品里所能支持的最长上下文输入长度。今年3月，Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，该能力得以数量级提升。

　　AI技术走到国内前沿，让月之暗面继今年2月创下国内大模型单笔最大融资后，再次传出斩获融资的消息。

　　援引多家媒体报道，有接近月之暗面人士确认，月之暗面正进行新一轮融资，估值30亿美元。新入局投资者包括腾讯、高榕创投等，腾讯方面对此不予置评。

　　图源：天眼查

　　但本轮大模型投资中，腾讯算是最为激进的厂商。截至今年4月底，投资87家公司的腾讯在中美14家科技巨头中算是遥遥领先。这也说明腾讯面对游戏政策的不断调整，想要通过AI构建更强竞争力的决心。

　　图源：IT桔子数据

　　资本的两种方向投资，让不少AI初创企业面临融资难的同时，2024年行业或将进入到周期性洗牌阶段，逐渐形成马太效应。但即使受到资本青睐的月之暗面，如何在文生文上长期形成技术壁垒、如何应对行业价格战，以及内部创始团队的年轻化等问题的存在，月之暗面需时刻保持冷静和理性。

　　一、Kimi VS Gemini VS GPT-4o，谁更强?

　　AI产品榜数据显示，4月Kimi访问量月环比增长60.2%至2004万，超过百度文心一言。访问量激增的背后，一方面和月之暗面沿用互联网烧钱换用户的打法有关。相关媒体报道，目前月之暗面单日获客成本约在20万。

　　图源：AI产品榜

　　另一方面，Kimi在部分能力的表现上已接近Gemin和GPT-4o。如我们将“请结合《甄嬛传》剧情，以安陵容重生撰写10集短视频脚本，每集时长约在2～3分钟，有故事情节，有冲突矛盾点，有观众喜欢看的宫斗剧情”这一指令同时给到Kimi、Gemini、GPT-4o。

　　三者给到的视频脚本整体接近，几乎都是以重生、争宠、复仇为主线进行故事推进。且Kimi最后给到的安陵容开启新的生活，也符合国人对影视作品主人公圆满结局的追求。

　　图源：基于Kimi、Gemini、GPT-4o整理

　　紧跟着我们询问三个大模型一个哲学问题，如何理解道家中提到的情关，你觉得如何才能过情关，情关的本质又是什么?三者的回答中均提到内观自省、观照自我，这和道家提到的放下“我执”，回归“本我”思想基本一致。

　　图源：基于Kimi、Gemini、GPT-4o整理

　　而在长文本分析上，Kimi的部分能力甚至赶超Gemini和GPT-4o。如我们让Gemin、GPT-4o、Kimi针对科沃斯2023年财报和2024年Q1这两份财报进行分析，两份财报内容累计20页。

　　Kimi除指出GPT-4o、Gemini均指出的市场竞争问题、研发投入比问题、现金流问题外，也关注到科沃斯的股东结构变动、非经常性损益带来的负面影响等问题。

　　图源：基于Kimi、Gemini、GPT-4o整理

　　Gemini在回答该问题上，出现两处失误。一是科沃斯2024年Q1净利润下降，被Gemini解读为净利润大幅度上涨、盈利能力惊人。二是科沃斯旗下品牌添可是洗地机，并非洗衣机。

　　图源：Gemini官网

　　GPT-4o在回答研发投入增加时，仅指出研发投入可能会增加成本压力，但忽略极其重要的研发投产比问题。且Gemini提到的科沃斯对单一市场依赖问题，也没有指出。

　　图源：GPT-4o官网

　　但相较于Gemini和GPT-4o，Kimi在短文本上存在着场景相对单一的问题。如我们选取网络平台上一张竹子图片，并要求Kimi识别图片并生成对应的文章。但因这张图片中没有任何文字，Kimi无法提取文字，指令也无法进行。作为对比，Gemini在识别图片为竹子后，快速完成文本创作。

　　图源：Kimi官网

　　图源：Gemini官网

　　同样的情况也出现在图片、文字、音频的混合创作中。我们将“根据道家提到的情关进行1000字的内容创作，要求创作内容包括图片、音频，内容要能给读者带来启发”这一指令同时给到三个大模型。

　　虽说Gemini给到的内容将情关生成为情况，但Gemini已经能做到混合创作。GPT-4o目前也不支持混合创作，但能根据内容输出对应的图片参考。

　　图源：Gemini官网

　　图源：GPT-4o官网

　　Kimi同样也不支持混合创作，且似乎并没有理解我们给到的指令，给出的是一个故事大纲。

　　图源：Kimi官网

　　另外目前Gemimi PC端已能做到语音识别，但Kimi的语音助手仅支持移动端，PC端暂不支持，这也不难看出Gemini在短文本输出的综合能力上已走到前列。

　　图源：Gemini官网

　　为实现用户留存以及对冲高获客成本，一方面Kimi上线多款Kimi+大模型产品，涵盖办公提效、辅助写作、社交娱乐、生活实用等不同领域。

　　图源：Kimi官网

　　另一方面，用户在使用Kimi过程中，Kimi会提示用户算力不足，引导用户付费。其价格从5.2元到399元不等，对应时长也有所不同，如Kimi的399元对应时长为365天，低于文心一言连续包年的588.8元。

　　图源：Kimi官网

　　二、行业价格战来袭，Kimi如何应对?

　　不断探索商业化的月之暗面，短期需要应对的是大模型市场上正在兴起的价格战。继字节在2024春季火山引擎Force原动力大会上率先打响行业价格战后，阿里和百度迅速跟进。

　　阿里云将Qwen-Long模型的API输入价格从原来的0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，降幅达到97%。这意味着1块钱可以买200万tokens，相当于5本《新华字典》的文字量。百度智能云更是将百度文心大模型的两款主力模型ENIRE Speed、ENIRE Lite全面免费。

　　图源：阿里云官网

　　虽说TOB端TOC端更看重大模型的输出结果和质量，和互联网时代因服务同质化催生的价格战有着本质区别。但当厂商的内容输出质量差别不大时，TOC端和TOB端又会作何抉择呢?

　　5月份大厂的价格战只是开端，价格力是SaaS企业保持竞争力、实现客户留存和续费的关键，这就意味着后续大模型的价格战只会愈发惨烈。

　　且毕竟尽快实现规模效应，才能帮助互联网大厂对冲前期大模型的高成本。面对当前以及未来行业价格战，Kimi在价格战和高获客成本上，又要如何动态平衡呢?

　　事实上，Kimi主打的文生文场景想要探索出清晰的盈利方向，可能需要很长时间。除国内TOC端缺乏付费习惯，电商平台上Gemini和GPT-4o低价会员对其分流外。

　　图源：淘宝

　　这里不得不提到文生文重点的落地场景之一内容分发，如果说Sora这种视频类AI的落地方向是抖音、快手、优爱腾这种短视频和长视频平台。文生文的重点落地场景则是以头条、百度为代表的内容聚合平台或小红书种草平台。

　　值得关注的是，目前内容聚合平台对由AI生成的文章进行限流。来自河南省郑州市某自媒体公司负责人张青告诉我们，从今年年初至今，公司运营50个AI图文账号，先后发布几万篇AI生成的文章。测试下来发现，AI生成的文章最多只能提高账号活跃度，对收益提高有限，50篇AI生成的文章能够爆四五篇已是小概率中的小概率事件。

　　不仅概率极低，且因百度、字节的AI能力已经走到国内前沿，他们很容易识别创作者发布的文章到底是真人所写，还是AI生成。若创作者经常发布AI文章，基本会被封号，公司运营的50个账号先后被封20个。

　　基于此，他们也只能对AI生成的文章进行二创甚至三创，这让他们意识到AI虽能够降本，但不一定能够增效，现在公司也不愿意在AI大模型上投入太多费用。

　　如张青所言，不管是短视频还是图文，平台上用户对内容的要求素来都是两极分化。用户既需要精神垃圾，也需要大片视觉、阳春白雪、深度内容。但无论哪种，内容平台从来都不是稀缺，而是严重过剩。

　　这就带来一个问题，平台为何不把流量给到重点业务，这还能帮助平台带动营收增长，为何还要溢价招募大量AI内容创作者呢?更甚至说，平台自身的AI能力已经走到国内前沿，组建专门的AI内容团队，岂不是成本更低?这很难说通，也不符合生意逻辑。

　　同理，社区作为小红书作为值钱的部分，小红书会允许平台上大量的种草笔记全部都是AI生产的吗?咪咕、掌阅等小说型平台，会允许平台上的大量小说都是由AI生成的吗?

　　换言之，文生文对TOC端文字从业者来说，更像是一个辅助工具，真正想要靠文生文实现个人财富自由、企业利润增长，可能不太现实，这无形中也影响着TOC端和TOB端的付费意愿。

　　三、缺钱的月之暗面，“年轻化”的团队

　　不管是长文本的训练本对资金要求极高，还是月之暗面想要在长文本上始终保持领先优势。或是月之暗面应对行业价格战，以及未来计划朝着多模态能力发展，均对月之暗面的技术能力要求极高。

　　为保证技术不断突破，月之暗面持续扩大团队规模。据3月末市场流传的一份调研纪要显示，团队规模已扩充到100—200人——其中技术(算法专家、系统专家、数据工程团队等)人员加起来120人左右，其余为Kimi App产品规划(产品开发团队)、ToB商业化团队。

　　但AI人才属于国内顶尖人才，想要和国内互联网大厂抢人才，月之暗面自然需要拿出足够的“诚意”，这对月之暗面的资金提出更高要求。

　　月之暗面CEO杨植麟在接受媒体采访也表示，从创业的第一天开始，他便奔跑在争分夺秒的“找钱”之中。我们2023年2月开始集中做第一轮融资。如果delay(延迟)到4月，基本没机会了……在美国有一个晚上，我做了精确的计算。算完觉得至少要在几个月内拿到1亿美元。

　　这或许也是月之暗面频繁对外融资的原因，有月之暗面投资人指出：“月之暗面在谈判中，已经把一些苛刻条款逐一谈掉了”，具体包括“做了AB股处理，使得团队保有绝对的决策权和控制权”等。但随着后续资方增多，如何协调、稳定各方利益，对月之暗面管理团队提出更高要求。

　　同时随着月之暗面的技术团队不断扩充，如何对组织进行高效管理，进而实现人效最大化，也是需要月之暗面持续调整的方向。但90后的月之暗面CEO杨植麟在企业管理经验可能有所欠缺，尤其是理工男出身的他，后续如何从“理工男”思维转变为“全科生”思维，尽快退掉身上的“学生气”，这可能是杨植麟本人需要努力的方向。

　　这一问题不仅仅是月之暗面需要面对的，而是整个清华系初创公司都存在的问题。年轻化的团队、顶尖的技术团队、创始人和团队工作热情较高，企业没有大厂病，这是相较于大厂的优势。但和大厂相比劣势也很明显，如创始人企业管理经验和应对商战经验不足，应对企业人情世故上等方面有所欠缺等等。

　　结语：

　　不可否认的是，按照当前月之暗面顶配的AI技术团队，未来也将向国内市场上推出更多差异化的大模型，或将缩小中美两国在AI大模型上的技术差距。

　　但成立一年，估值或将达到30亿美元，大量资方涌入下，成为国内独角兽企业。外界眼中年轻有为，月之暗面高管团队却需要时刻保持清醒的头脑，才能制定出清晰的发展战略。

　　毕竟，国产大模型这场长期拉锯战才刚刚拉开序幕，这场淘汰赛没有哪家初创企业敢保证能走到最后，赢得最终胜利。