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      月活暴跌70%背后,Kimi走在鋼索之上

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      文 | 聽潮TI,作者 | 郭佳哿,編輯 | 張曉

      最近,《時代》剛發布的年度人物封面選擇復刻那張誕生于經濟大蕭條時期的經典照片《摩天大樓上的午餐》。

      不同的是,這一次坐在高空鋼梁上的,不再是工人,而是八位被視作“推動人類進入AI時代”的關鍵人物。


      圖/時代周刊

      這個位置本身,也正是當下整個AI行業所處的現狀。在一個尚未完工、規則仍在快速變動的系統中,沒有人真正處在安全地帶。腳下是技術紅利逐漸收斂的現實,身后是尚未被驗證的商業模式,而市場已經開始要求答案。

      當行業逐漸意識到,單純的模型能力已經難以拉開決定性差距,關于“AI下一步該往哪里走”的判斷被再度強調。李彥宏在接受《時代》采訪時再次指出應用層的重要性。這樣的表述并不新鮮,但其被反復提起,本身已經構成一個信號——行業正在從技術敘事,轉向結果敘事。

      誰來負責商業化?誰來回應增長與現金流?這些問題開始從幕后,被推到臺前。對于那些尚未背靠大廠生態、主要依靠單一產品形態生存的AI公司而言,這種轉向帶來的并不是機會,而是壓力。

      也正是在這樣的壓力之下,張予彤首次以“Kimi 總裁”的身份走向臺前,正式承擔對外核心職責。這一人事變化本身并不高調,只是在外界持續質疑Kimi融資節奏、算力成本與長期現金流模型的當下,行業需要看到一條更清晰的商業落地與資本路徑。

      曾經,Kimi因技術稀缺性站上聚光燈;如今,當聚光燈轉向“落地與回報”,它也被推到了必須作答的位置。

      01從幕后到臺前:當張予彤有了確定性新角色

      前段時間,張予彤首次以“Kimi總裁”的身份出現在真格基金于清華大學舉辦的一場交流會上。對外界而言,這是她近年來少有的公開亮相;而對Kimi來說,這一幕發生的背景并不輕松——在過去一年里,這款曾被視為AI原生應用代表的產品,行業聲量已經明顯回落。

      據悉,張予彤將全面負責Kimi的整體戰略與商業化,包括融資決策,并直接參與部分新產品的開發。在當前行業語境下,能夠同時覆蓋融資、商業化與產品決策的角色,本身就意味著公司對下一階段結果的集中預期。

      在走向臺前之前,張予彤經歷了并不平靜的一年。過去一年間,她深陷與老東家金沙江創投、月之暗面相關的仲裁糾紛,截至目前,雙方仍存在尚未了結的法律爭議。

      而幾乎在同一時間,Kimi也從曾經的行業焦點,逐步退居到討論邊緣——技術競賽降溫、用戶注意力轉移、市場節奏變化,使這家公司不得不重新思考自己的位置。


      圖/Xsignal

      業內對張予彤并不陌生,作為金沙江創投的管理合伙人,主要負責早期科技項目的投資與戰略判斷,她曾主導了對小紅書、無問芯穹等科技公司的投資。

      值得注意的是,張予彤與月之暗面的“深度綁定”早已有了跡象。從2023年起,張予彤就曾參與Kimi的多輪融資,包括2024年幫助月之暗面完成了阿里超10億美金融資。

      此前楊植麟就多次表現出對張予彤的信任,包括肯定其在Kimi業務、戰略以及多場融資戰役中對公司做出了重要貢獻。圍繞相關仲裁糾紛,金沙江創投合伙人朱嘯虎更是曾直言:“我們不理解為什么現在這個公司這么保護張予彤。”

      某種程度上,這一表述更像是對她角色變化的側面注解——張予彤早已不只是一個站在Kimi外部的投資人。

      以總裁身份走到臺前,張予彤本身代表的也是一種對資本節奏、商業路徑和資源配置更為敏感的能力類型。

      但如果只從“能力匹配”來理解這次履新,仍然是不夠的。時間點本身更值得被放大。

      技術競賽降溫之后,市場不再持續為“參數”、“算力”買單,用戶注意力開始向更具場景綁定能力的產品集中。

      更大的背景是,AI行業整體已進入商業兌現期。與此同時,圍繞Kimi的IPO預期也在形成窗口,市場對公司治理結構、管理層穩定性以及商業化路徑提出了更明確的要求。放眼同類公司,各大廠也在過去一年中不斷強化負責商業化與執行的核心角色。

      擺在張予彤面前的問題,也已經足夠清晰。

      增長層面,一方面直面DeepSeek沖擊,另一方面投流也打不過元寶、豆包,Kimi的月活相比去年更是大幅下滑。去年底,Kimi月活一度突破3600萬,而據QuestMobile數據,截至今年9月,這個數據已下滑至967萬。同一張榜單上,豆包、DeepSeek已然破億。


      圖/QuestMobile

      商業化層面,Kimi的收入仍以訂閱模式為主,整體付費率處于較低水平,尚未形成多元化、可復制的收入結構。競爭層面,用戶注意力被新興模型產品與大廠生態持續分流,在同類應用中的平均使用時長出現下滑,一些核心使用場景已被重新占據。

      攤在Kimi桌面上的問題清單并不少,在技術紅利逐步收斂、市場開始要求結果的當下,Kimi需要有人站出來,為下一階段的方向和兌現承擔責任。

      張予彤的出現,正是在這樣的語境中發生的。

      02月活暴跌70%背后,Kimi的戰略收斂

      某種程度來說,Kimi早期的爆火可以說是國內AI創業公司第一次真正破圈。

      憑借超長上下文能力和相對克制的產品體驗,它一度登頂國內AI原生App的第一梯隊,被視為最有可能跑通C端模型價值的樣本。

      融資到位后的Kimi一度燒錢燒到眼紅,去年10月,Kimi 20天就投了一個多億。刺激用戶增長,拉高行業聲量,這種打法在當時確實奏效,也直接促進了AI產品間的營銷投放大戰。

      然而,一年多過去,行業節奏驟變:DeepSeek開辟AI深度思考浪潮,大廠模型借助生態反攻,獨立AI應用的窗口迅速收窄。Kimi的聲量開始變小,而關于“下一步怎么辦”的問題,變得越來越尖銳。

      新玩家虎視眈眈,為了留住用戶,Kimi嘗試了多種外部刺激手段以保持曝光:在小紅書發起了“21天打卡挑戰”、推出砍價挑戰活動、內測“社區”產品……


      圖/小紅書

      這些動作,并沒有改變Kimi所處的競爭位置。同期,豆包正在教用戶手捏智能體、Manus讓普通受眾開始關注到AI Agent。

      當資源過度傾向流量和營銷時,關鍵技術迭代便也被迫延后,比如字節已然構筑成的“豆包+扣子+即夢”矩陣,而包括多模態能力、視頻理解等關鍵方向,Kimi都沒有及時跟進。

      仍依賴單一文本交互的Kimi,早期的技術護城河也慢慢被侵蝕掉了。

      這些嘗試并非錯誤,而是賽道試錯的必然結果。在技術紅利收斂、用戶注意力分散的情況下,任何創業團隊都必須通過外部手段測試邊界、保持增長。然而,Kimi的案例也顯示了過度依賴外部刺激的局限:短期拉新無法解決長期增長和商業化問題,高頻嘗試甚至可能消耗有限資源,掩蓋了AI 產品真正的競爭力——底層技術與復雜任務處理能力。

      正是在這種背景下,張予彤以總裁身份走到臺前,指出Kimi下一階段戰略方向。

      在清華校園的演講中,她強調,即便公司資金不到海外頂尖模型的1%,人員投入只有對手10%,通過底層算法與基礎設施的協同優化,也能實現“單位算力產出最高的智能價值”。包括Day-0 Co-Design、Muon二階優化器,以及從預訓練階段就定義Agent產品體驗的方法,背后已是清晰的價值主張:實現技術與產品的深度融合,將模型能力轉化為用戶可感知的實際價值,而非依賴短期流量或噱頭。

      Kimi K2模型的迭代也佐證了這一策略:在基準測試中超越 GPT-5、Sonnet 4.5 等頂尖閉源模型,刷新 SOTA,支持長鏈路、多步驟任務執行,為用戶提供深度生產力場景能力。


      圖/真格基金

      同時推出Agent 模式OK Computer,目前已經支持包括圖片生成、音頻生成在內的20多種工具,提供的能力不僅僅是寫代碼,還包括設計、產品定義、后續開發,以及把它部署成可用的服務。

      從這幾方面看來,Kimi的下一步更像是在回答如何在有限資源下做出差異化選擇。

      Kimi的“收心”,映射出整個國內AI賽道的新規則:技術紅利不再自動換來用戶和收入,短期流量和花式嘗試解決不了核心問題。伴隨張予彤的上任,Kimi開始把精力放回模型迭代和Agent落地上。未來,如何在有限資源下,把技術優勢轉化為用戶價值和商業回報將是Kimi,也是整個AI行業的新命題。

      03

      過去兩年,國內AI賽道經歷了明顯的階段性變化。從2023年的野蠻生長到2025年,“百模大戰”漸漸落幕,市場上活躍的獨立AI應用數量開始收斂。

      一方面,早期涌入的創業團隊大多完成融資、產品驗證;另一方面,用戶注意力和流量逐漸向大廠生態集中,主角回歸到頭部科技公司手中。與兩年前相比,AI創業的門檻和風險都顯著上升:資本、算力和生態資源不再均等分布,行業的舞臺越來越傾向于具備長期執行力和資源整合能力的玩家。

      與此同時,競爭標準也在悄然改變。早期市場熱議的是模型參數、算力規模和創新算法本身;如今,投資人和行業觀察者更關注AI能否深度嵌入實際業務,以及是否能提供不可替代的價值。

      商業化和投資流向也隨之調整。

      早在去年下半年紅杉資本合伙人Pat Grady就指出,紅杉資本在人工智能領域的投資重心正在向應用程序開發傾斜。他表示,紅杉資本預計未來數十億美元級的人工智能公司大多數將來源于應用層,而非傳統的基礎模型構建。

      資本開始更青睞那些能夠把技術落地到核心業務、形成可量化經濟價值的項目;在市場上,單純靠參數、算力和流量擴張的應用生存空間正在被壓縮。另一方面,垂直化、深度綁定業務流程的解決方案,尤其是能夠整合多工具、多步驟任務的智能Agent和生產力工具,更容易獲得投資關注。這也意味著,創業公司在有限資源下的戰略選擇必須更精準:要么專注于深度技術與業務結合,要么被市場淘汰。

      在這樣的行業坐標中,獨立AI應用還能為自己保留多大的空間?當舞臺逐漸回到大廠主導、市場關注點從技術參數轉向落地能力時,誰能在資源有限的情況下,把技術優勢轉化為用戶價值和可持續回報?這是整個行業目前必須面對的核心問題。

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