Kimi智能助手凭借其长文本能力从一众新兴AI大模型初创公司中脱颖而出。其所擅长的长文本能力突破无疑为生成式人工智能技术拓展了新的应用场景，但究竟是继续迭代模型能力，还是专注应用场景，Kimi显然选择了后者。
2024年2月，月之暗面科技有限公司（以下简称“月之暗面”）成功完成了10亿美元融资，投资方包括红杉中国、美团和阿里巴巴等知名机构，融资后公司估值达到25亿美元。而随着近期最新一轮融资的完成，月之暗面的估值进一步攀升至33亿美元（约人民币236亿元），在大模型初创企业五虎（智谱 AI、百川智能、月之暗面、零一万物及Minimax）中居首位。
Kimi智能助手在2024年3月宣布支持200万字的无损上下文输入，该量级的文本处理能力是当时尚未上线的GPT-4.5 Turbo的10倍。根据AI产品榜aicpb.com统计，目前国内访问量前十的产品中，Kimi智能助手在2024年3月以12.61M的访问量、环比321.58%的增长排在第二，仅次于文心一言。
无论是在融资规模、文本处理能力还是月活数据上，Kimi智能助手都已崭露头角。月之暗面究竟做对了什么，采取了哪些关键策略，使得其能够在一年不到的时间内实现出道即顶峰？
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长文本模型起步
月之暗面科技有限公司成立于2023年，虽起步较晚，但月之暗面凭借其技术实力迅速崛起。在成立不到半年的时间内，推出了首款支持20万汉字输入的智能助手Kimi Chat，以其处理超长文本的能力在生成式AI市场中脱颖而出。截至2024年4月，公司团队规模已超百人，核心成员多来自清华大学，且吸纳了多位曾参与谷歌“双子星”（Gemini）等大模型研发的顶尖人才。创始人杨植麟及联合创始人周昕宇、吴育昕在人工智能领域均有显著贡献，核心成员在人工智能领域丰富的工作实践经验为月之暗面的快速突破提供了坚实支撑。
Kimi智能助手发展历程
起步：长文本模型
2024年3月，Kimi宣布开启200万字无损上下文内测，凭借超长文本处理能力，Kimi在众多生成式AI产品中脱颖而出，更使其一度成为业内顶流。
关于长文本处理能力，月之暗面公司认为，当前大模型输入长度的限制对AI技术应用产生了显著制约。长文本处理能力不足可能会导致AI在多轮对话中遗忘关键信息，迫使用户在多轮对话后需要重新开始对话，这与人工智能提升效率的初衷背道而驰。对于大模型开发者而言，输入Prompt的长度限制也会严重制约大模型的应用场景和功能发挥。
Kimi的问世开创了大模型在长文本处理领域的新篇章，这也使得诸多竞争对手开始发力超长文本能力。例如，阿里通义千问已经将长文本处理规模升级至1000万字；百度文心一言在2024年4月升级的版本中开放了200万至500万字的长文本处理能力。原本使Kimi智能助手脱颖而出的长文本优势在不到一年的时间内逐渐失去了独特性。在这种竞争日益激烈的环境下，Kimi智能助手应该如何保持其差异性呢？这也一度成为业界关注的焦点。
演进：注重实用创新
纵观Kimi智能助手的发展历程，早期的Kimi智能助手模型版本更新节奏较为频繁，几乎每月都会对模型版本进行迭代升级。然而，月之暗面在2024年2月完成新一轮融资后，模型版本迭代的速度明显放缓，Kimi智能助手的基础模型版本自2024年4月以来未再更新。近期推出的功能主要聚焦于文件与文本处理能力的优化，进一步增强了Kimi智能助手在文本分析和处理领域的性能表现，致力于提升办公学习效率。
由此可见，Kimi智能助手在完成多轮融资后，逐渐淡化了对长文本处理能力的竞争，转而将重心放在实用功能的创新上，通过优化用户体验，打造更贴近实际应用场景的功能，以此来提升Kimi智能助手在日常办公和学习中的实用性，为日后能够在To C领域中实现商业变现打基础。
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聚焦长文本智能化应用
尽管Kimi智能助手凭借其长文本处理能力脱颖而出，即使其他大模型厂商在提升长文本处理能力方面不断加码，Kimi智能助手并未陷入性能竞赛的旋涡，而是以长文本能力为基础，围绕用户需求和体验进行功能创新。
专注生产力场景，提升效能
Kimi智能助手不仅在上下文理解和指令执行上展现出更高效的表现，还能够应对用户日益多样化、复杂化的需求，为用户提供更智能、更高效的交互体验。月之暗面创始人杨值麟曾在采访中提到Kimi智能助手的发展重心将进一步聚焦于生产力场景，通过深度融合产品与技术，推动AI技术在实际应用中的效能提升。
Kimi智能助手近期的创新焦点集中于文件处理能力的扩展。在产品推出初期，Kimi智能助手基于其长文本处理能力， 能够一次性处理超过500个文件，涵盖PDF、DOC、XLSX、PPT、TXT等多种文件格式。依托强大的模型性能与长文本处理能力，Kimi智能助手能够在极短时间内对上传文件进行精准的概括和总结，为用户提供快速且高效的信息处理服务。
此外，Kimi智能助手于2024年7月推出的一键PPT转换功能，进一步提升了其在办公场景中的效率表现。该功能允许用户上传各种格式的文件，用户可以选择合适的PPT模板，Kimi智能助手能够自动识别文件内容，并将其结构化、可视化地转化为PPT演示文稿。这项功能在办公和学习场景中具有极高的实用性，大幅减少了用户在排版与格式调整上的时间投入。
加速AI形态探索，打造智能体商店
2024年4月29日，Kimi网页版正式推出了Kimi+智能体商店，涵盖五大类目，包括官方推荐、办公提效、辅助写作、社交娱乐及生活实用，共计23款智能体。目前推出的23款智能体大多集中于文字内容生成领域，表明Kimi智能助手依旧以其长文本处理能力为核心，不断进行功能的拓展和探索。
Kimi+智能体种类
月之暗面创始人杨值麟曾分享过他对AI行业发展的见解。他指出，智能体很可能成为未来的超级应用，其核心价值在于推动生产效率的显著提升。智能体也将是各类生成式AI的抓手，专注解决各种细分场景的问题，同时也将使得生成式AI更具灵活性。
智能体的概念接近于通用人工智能（AGI），两者都旨在实现跨多领域的任务处理。然而，由于当前技术的局限，智能体更类似于更加专业化的聊天机器人（Chat Bot），在特定任务中发挥专业作用。但与传统Chat Bot不同，AI智能体在垂直领域展现出更高的专业性，能够根据用户的具体需求，提供高度定制化的精准服务，满足用户日益复杂的需求。
2024年4月，Kimi大模型正式入驻字节跳动旗下的扣子（Coze）平台，成为该平台首个引入的第三方大模型。扣子平台是字节跳动面向用户推出的AI应用端产品，旨在为用户提供一个便捷的AI应用开发平台，帮助开发者构建各类业务场景下的智能体，以支持多样化的AI应用场景。扣子平台为用户提供了实时测试和对比不同AI模型性能的环境，这也能帮助Kimi大模型了解到自身模型在不同应用领域中的不足。
无论是Kimi+智能体商店的发布，还是进驻其他智能体开发平台，都彰显了月之暗面加速探索AI形态的战略意图。Kimi+的推出不仅有助于收集更多用户反馈，还能够在吸引用户流量的同时，为产品开拓商业化路径。在面向C端的应用场景中，通常涉及众多细分且复杂的需求场景，智能体的引入将拓展Kimi智能助手的应用范围，推动其形态逐步向通用人工智能演进。
通过API建设生态，布局B端市场
在C端持续推进功能创新的同时，月之暗面也在积极优化面向B端的产品功能。Kimi智能助手的长文本能力显然为开发者开辟了更广阔的应用领域，然而，API调用成本仍是开发者关注的核心问题，月之暗面则针对这一问题引入了Context Caching上下文缓存技术。
上下文缓存（Context Caching）是一种高效的数据管理技术，旨在优化系统对频繁访问数据的处理效率。该技术通过预先将预期高需求的数据或信息存储在快速访问的缓存中，使得在后续请求时能够直接从缓存中迅速提取，避免了重复的计算或从原始数据源中检索数据的过程，有效减少了时间与资源的消耗。Kimi开放平台是国内率先面向开发者提供上下文缓存API的大模型平台，可为开发者降低最高 90% 的长文本旗舰大模型使用成本，并且显著提升模型的响应速度。
上下文缓存技术尤其适合于那些涉及对大量初始上下文数据进行频繁和重复请求的应用场景，例如文档的多次检索。这项技术不仅能够协助开发者降低成本并提高处理速度，而且还能够扩展Kimi智能助手模型的应用范围，使其能够更有效地服务于更广泛的业务需求。
2024年8月初，月之暗面推出了Kimi企业级API，旨在提供符合企业级严苛标准的模型推理服务，这一举措意味着月之暗面开始进军B端市场。而在拓展B端市场的进程中，不可避免地将面临来自行业领先云服务提供商的激烈价格竞争。自2024年5月起，诸如阿里云、百度智能云、字节跳动旗下的火山引擎以及智谱AI等主要竞争者均宣布了显著的价格下调策略，部分服务的价格降幅达到了惊人的99%。
为进一步提高市场竞争力，在Kimi企业API发布5天后，月之暗面将Kimi开放平台的上下文缓存（Cache）存储成本进行了显著下调，费用减少了50%，从原先的10元/1M tokens/分钟降至5元/1M tokens/分钟，这一调整也为开发者带来了更为实质性的利益。
Kimi面向开发者提供上下文缓存Cache服务的定价
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场景开发，着力商业化突围
在成功构建良好的产品口碑并吸引大量用户流量之后，如何实现商业变现以确保高估值和投资获得合理回报，也是月之暗面现在面临的关键问题。月之暗面曾在接受采访时解释称，专注To C应用开发是因为模型能力还在快速迭代中，过早布局To B市场可能导致大量人力和物力资源的低效消耗。如今，Kimi智能助手的模型能力已趋于成熟，在寻求C端变现路径的同时，公司也在积极探索B端市场的应用场景。
初探C端付费意愿
2024年5月，Kimi智能助手推出了付费“打赏”功能，初步试探C端付费意愿，用户可以通过支付一定金额获得在高峰期优先使用的特权。付费金额从5.2元到399元不等，对应的高峰期优先使用时长分别为4天、8天、23天、40天、93天以及365天。
Kimi智能助手打赏价格
如果用户选择不进行打赏，他们仍可在高峰期之后使用服务。这种策略的谨慎和保守反映了C端用户普遍较低的付费意愿和忠诚度有限。当前，国内各个大语言模型之间的差异并不显著，面对不同需求场景时各有优劣，若是直接进行订阅收费模式，可能会导致大量潜在用户的流失。现如今生成式AI用户的行为习惯大多不是长期绑定，切换生成式AI平台过程中所消耗的沉没成本几近为零，平台的低用户黏性很难带来C端的利润变现。
在C端市场中，各AI大模型的商业化策略通常受限于较为单一的收入模式。除定期订阅费用这一直接收益外，其他潜在盈利模式在实际落地过程中面临诸多挑战。回顾Kimi智能助手近期在C端推出的功能，大多聚焦于办公和学习场景。可见月之暗面仍希望通过增强产品的差异化优势，提升产品用户的黏性和依赖度，以此推动C端商业化模式落地。
企业协作共同打造智能办公场景
Kimi智能助手不仅在C端持续开发针对办公场景的功能，在B端市场也正加速推进其在实际办公场景中的落地应用，致力于实现Kimi智能助手与办公场景的深度融合。月之暗面创始人兼CEO杨植麟对外接受采访中曾提到，月之暗面将持续推动产品往通用人工智能（AGI）方向发展，办公场景的应用或许是月之暗面在AGI探索中的初步尝试与重要切入点。
在2024年6月的“Make 2024钉钉生态大会”上，钉钉宣布对多个大模型厂商开放，月之暗面携手其他五家大模型厂商，与钉钉达成了深度合作。基于此次合作可以推测，Kimi最新发布的企业级API或许有望在钉钉平台上实现业务落地。
此次合作也意味着Kimi智能助手能够更深入地融入钉钉所覆盖的各种业务场景，并与用户的工作流程紧密结合。通过与钉钉系统的紧密集成，Kimi智能助手将能够积累和运用企业特有的知识资产，从而提高Kimi大模型在工作流程中的准确性和效率。
此外，2024年9月，Kimi智能助手宣布与用友YonSuite正式达成合作，双方将依托YonSuite平台推动在财务管理、税务管理、费用控制、银企一体化管理、电子会计档案等多领域的管理创新，携手开启全面数智化转型的新篇章。本次合作再次印证了Kimi智能助手将长期专注于生产力场景，通过已有成熟模型应用于自身企业内部，深入学习并不断优化Kimi大模型在办公场景中各个流程的应用效果。
长文本赋能各类场景拓展
月之暗面已与多家企业达成技术接入层面的合作，且大多集中在传媒行业。据报道，Kimi智能助手与华策影视已完成了模型接入层面的合作，公司内部to B系统已经接入了Kimi智能助手，目前取得了良好的应用效果，双方正在进一步洽谈，以期拓展更广泛的合作领域。
Kimi智能助手与华策影视的战略合作主要聚焦于充分发挥Kimi智能助手的超长文本处理能力。两家公司通过合作，利用Kimi智能助手的人工智能技术推动华策影视在剧本创作、内容评估及视频检索等方面的创新发展。华策影视能够借助Kimi智能助手在长文本处理、互动对话等方面的技术优势，优化其内容生产流程，提高创作效率，并探索新的影视内容创作和分发模式。
此外，Kimi智能助手也与掌阅科技达成了合作，旨在共同探索人工智能在数字阅读领域的应用潜力。掌阅科技自身也正在努力将人工智能大模型与阅读应用程序深度融合，力图开发国内首款集成AI技术的阅读应用，旨在通过AI大模型的推荐和分析能力，增强用户的阅读体验，并提高阅读效率，让更多的用户通过AI大模型发现阅读的乐趣。Kimi智能助手的长文本处理能力与数字阅读领域高度契合，这一技术优势在此次合作中尤为关键。
同时，Kimi智能助手在金融领域也有所布局。2024年3月29日，月之暗面与深圳市银之杰科技股份有限公司正式签订大模型战略合作。双方将基于循环智能的行业大模型解决方案以及全栈AI技术，结合银之杰在金融行业多年的经验与资源，共同开发适用于金融行业的大模型与应用。
此次合作将深耕万亿级金融市场，为证券、银行、保险等细分领域的客户提供高度定制化的行业专属大模型及相关应用，提升个人及企业征信服务的效率和精准性。双方还将联手探索全新的商业场景和创新服务产品，推动金融机构在金融产品设计、服务渠道拓展以及盈利模式变革方面实现创新突破，共同打造金融垂直领域的智能化产品。
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小结
从Kimi智能助手的模型迭代及功能演进来看，Kimi智能助手虽然放缓了模型迭代的速度，但其始终围绕其长文本能力针对产品功能不断推陈出新，这也说明了Kimi智能助手始终没有放弃C端变现的想法，而是持续致力于优化用户体验，以巩固和扩大其用户基础。
而随着模型能力日渐成熟，Kimi智能助手也正在积极布局B端市场。无论是在企业合作还是功能扩展上，都显现出Kimi智能助手将以办公场景为主要突破口，充分发挥其长文本生成能力在办公场景中的智能化应用。此外，Kimi智能助手也在积极拓展传媒与金融领域，通过多元场景的业务扩展，致力于推动Kimi智能助手在不同产业中的智能化应用，进一步深化B端市场的战略部署。
在一年的时间跨度内，Kimi所取得的成就值得肯定，无论是其功能特点或是发展速度在业界均引起了广泛关注。尽管对于Kimi未来的发展走向我们还无法做出确切的预测，但其目前所展现的潜力和创新能力，在人工智能领域已经有了一个不错的开局。
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本文编辑：王佳梁
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