AI分岔路：熱鬧向左，深度向右

最近總有人說Kimi雖然技術很強，但APP月活卷不過自帶入口和有“鈔能力”的大廠們。

其實人家根本沒在APP流量賽道上死磕。

流量指標不是全部

只顧著看APP月活怎么樣，其實是人們陷入了互聯網時代的思維慣性，習慣用APP日活、下載量等傳統互聯網指標丈量一切，但AI時代衡量標準已經變了，正從“用戶廣度”轉向“價值深度”。

量子位智庫數據顯示，11月，Kimi以約8.5分鐘的平均訪問時長領跑全行業，Kimi web端11月相比10月還漲了48.6%。

這意味著，用Kimi的人，是真的在用它干活。不是隨便問個問題就關掉，而是會花將近十分鐘去完成一個具體的任務。

知乎上就有教研人員分享，不管是帶學生做創作項目，還是自己查資料、寫教案，Kimi都很好用。

“我們讓學生用Kimi配合Cherry Studio進行創作，結果幾周時間，學生就直接和平臺簽約了。小朋友給它一個幾萬字的設定文檔，它能精準地接續劇情，還能保持人物性格統一。現在這學生靠著Kimi輔助能日更萬字，不僅沒上課玩手機更文，還能穩定拿全勤獎賺零花。”

這位教研人員還表示，借助Kimi對復雜提示詞的強理解與執行能力，他們教研組的老師只需給出提示詞規則和示例，就能快速做出定制化教學輔助Agent，提升教研效率。

還有職場人分享自己用Kimi看上市公司財報的體驗，它能快速梳理出公司的核心經營狀況和財務數據，遇到英文或繁體字財報，還能同步輸出簡體中文翻譯；碰到不懂的行業專有名詞，不用跳轉其他平臺搜索，在Kimi里就能直接查詢。

事實上，Kimi并非做不到流量，它是主動放棄了APP流量戰。

這背后其實是兩種截然不同的發展路徑選擇：

一種走的是娛樂化路線，吸引的是泛用戶，主打日常聊天、刷段子，拉新很快，但因為缺乏深度用途，用戶粘性往往不高。

另一種則聚焦專業場景，深耕深度研究、數據分析、長文本處理等高價值任務，核心用戶沉淀為學生、研究人員、內容創作者及專業人士等生產力人群。這些人的使用目的，是為了完成實際工作，因此會反復回來用。

這種“生產力護城河”，是單純流量難以換來的，只能靠技術去一磚一瓦地構筑。

硅谷大佬都在力挺

而Kimi構筑這一切的根基，正在于模型底層的硬核創新能力。

Kimi總裁張予彤最近在清華演講時提到，Kimi剛創業時，行業里全是質疑，“沒百萬張GPU，怎么跟大廠比？”大家都默認模型越強，越要砸天價錢買算力。

但Kimi沒跟著這個思路走，他們在訓練萬億參數的K2模型時，用上了之前沒人敢在這么大模型里用的Muon二階優化器，實現了至少兩倍的token效率提升。

簡單說，花同樣的訓練數據，能得到更多的智能。

張予彤表示，“我們不是說今天就已經做到世界上最好的模型，但這是我們接下來非常重要的戰略目標。而我們今天已經能夠做到的，是在單位算力上產出最高的智能價值。”

市場的認可，是技術最好的試金石。今年11月上線的K2思考模型，在“人類最后的考試”等多項基準測試中，表現對標全球頂尖模型；在斯坦福大學HELM綜合評測中，K2模型獲得非思考模型最佳成績。

目前，在第三方盲測平臺LMArena和AI分析機構Artificial Analysis的評估中，K2思考模型均為開源模型全球第一。

這份扎實的技術成績單，也贏得了全球頂尖用戶的力挺。

全球最大的AI模型平臺OpenRouter的創始人，將它作為最常用的模型；

a16z創始人、“硅谷風投教父”馬克·安德森公開表示，中國有很多卓越的AI模型，尤其是DeepSeek、Qwen和Kimi。

諾貝爾化學獎得主邁克爾·萊維特“每天用Kimi做科研”；硅谷著名投資人查馬斯則將大量工作負載遷移至Kimi K2，理由是性能更強、成本更低。

除此之外，微軟、谷歌、亞馬遜三大云平臺均已全線接入；全球最大的AI搜索應用、估值超過1000億的Perplexity，也將其作為唯一接入的中國模型。

這些大佬不看日活、月活等流量指標，只看能不能解決問題、能不能省錢，Kimi顯然通過了他們嚴苛的商業測試。

AI的更大價值是替人干活

在AI行業，找準價值方向，哪怕不追流量，也能走出一條路，我們更應看清健康AI生態該有的樣子：

既要有豆包、元寶這樣覆蓋廣泛用戶的普及型產品，也要有Kimi這樣專注專業任務的深度產品，二者共同推動行業進步。

我們也必須正視Kimi所代表路線的稀缺性與戰略意義。

對國家來說，在AI這一全球關鍵競爭中，能夠與國際頂尖企業在底層技術上競爭并獲得認可的企業，是減少技術制約、爭取產業話語權的必要力量。

對產業來說，Deepseek、Kimi這樣的公司可以通過工程與算法的持續創新，在巨頭競爭中找到自己的位置，這為更多專注硬核技術的創業者提供了一種可行路徑。

對用戶來說，它保證了市場上有能解決復雜問題的可靠工具，避免整個行業陷入低水平娛樂化和同質化競爭。

所以，我們真該換一套符合AI時代的評判方式，不能刻舟求劍，還拿老一套的流量標尺去量所有企業。除了看流量，更該看它手里有沒真東西，能解決哪些核心問題，以及在產業里能走多遠、做多久的貢獻。

AI從來不是用來湊流量的工具，而是擴展人類能力的放大器，是探索智能可能的鑰匙。探索智能的上限，遠比緊盯流量更有意義。

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