AI創(chuàng)投圈近期迎來新一輪上市熱潮，月之暗面成為備受矚目的焦點。據(jù)《華爾街日報》援引知情人士消息，這家AI初創(chuàng)企業(yè)正在洽談新一輪融資，金額或達數(shù)億美元，估值有望突破40億美元，并計劃于明年下半年啟動IPO。盡管月之暗面尚未對此作出官方回應，但結(jié)合“AI六小龍”中智譜AI、MiniMax已先后推進上市進程，其緊隨其后的動作并不令人意外。

作為“AI六小龍”之一，月之暗面曾因推出國產(chǎn)大模型應用Kimi而受到資本市場青睞。天眼查數(shù)據(jù)顯示，自2023年6月以來，該公司已完成5輪融資，累計融資額超30億元，投資方包括紅杉中國、今日資本、真格基金等知名機構(gòu)。然而，距離上一輪融資已過去一年多，公司內(nèi)部暗流涌動。2024年底，金沙江創(chuàng)投前主管合伙人張予彤被曝在月之暗面創(chuàng)立時未披露利益關(guān)聯(lián)，并以極低成本獲得14%股份，引發(fā)仲裁糾紛?？萍疾┲鰽I Dance透露，自2025年春節(jié)以來，月之暗面已有三位產(chǎn)品經(jīng)理離職。創(chuàng)始人楊植麟在談及“AI人才回流大廠”現(xiàn)象時表示，這是正?，F(xiàn)象，公司會主動調(diào)整業(yè)務方向。

更大的沖擊來自競爭對手DeepSeek的崛起。2025年春節(jié)期間，DeepSeek憑借低成本、高性能的開源模型，在無推廣的情況下兩周內(nèi)用戶規(guī)模破億，超越ChatGPT成為全球增速最快的AI應用。這一現(xiàn)象引發(fā)行業(yè)對激進投放策略的反思，月之暗面也被質(zhì)疑是否被資本裹挾。楊植麟曾提到，公司首輪融資窗口期極短，2023年2月啟動融資時若延遲至4月便可能錯失機會。這種緊迫感促使月之暗面在技術(shù)、產(chǎn)品和商業(yè)化上設(shè)定高目標：技術(shù)上聚焦無損長文本、視頻生成和多階段推理；產(chǎn)品上追求日活躍用戶增長；商業(yè)化上加大投入。其中，用戶規(guī)模被視為關(guān)鍵指標。APPGrowing數(shù)據(jù)顯示，自2024年3月起，Kimi每月廣告投放超千萬元，10月至11月更突破2億元。大規(guī)模投流效果顯著，Kimi在當月月活超過文小言，成為原生AI應用榜首。但隨投流暫緩，用戶開始流失。QuesMobile數(shù)據(jù)顯示，2025年9月，Kimi月活降至967萬，而豆包和Deepseek已破億，差距迅速拉大。

資金推動的用戶增長被證明是“虛假繁榮”。面對互聯(lián)網(wǎng)大廠在資金、產(chǎn)品和生態(tài)上的全面壓制，月之暗面勝算渺茫。以豆包為例，其依托字節(jié)跳動的資金支持和覆蓋娛樂、社交、工具等多場景的產(chǎn)品生態(tài)，用戶可在閉環(huán)內(nèi)自然增長。字節(jié)的社交基因讓豆包更貼近用戶需求，新功能如監(jiān)督寫作業(yè)、讓照片動起來等頻繁在抖音、小紅書等平臺被用戶自發(fā)分享，形成流量裂變。相比之下，月之暗面作為初創(chuàng)企業(yè)，在生態(tài)協(xié)同和用戶理解上明顯處于劣勢。

面對壓力，“AI六小龍”開始分化：百川智能轉(zhuǎn)向醫(yī)療垂類，零一萬物聚焦ToB領(lǐng)域，MiniMax深耕視頻/語音賽道，智譜AI專注金融政企市場。月之暗面則選擇“踩著Deepseek過河”，堅定自主研發(fā)基座模型。Kimi研究人員杜羽倫表示，DeepSeek的出現(xiàn)讓團隊更堅定長期主義視角。楊植麟做出三大決策：集中資源投入新模型K2；調(diào)整商業(yè)化模式，轉(zhuǎn)向代碼能力與通用Agent，聚焦專業(yè)用戶；開源模型。今年初，月之暗面大幅縮減廣告投放，停止更新K1系列模型，全力投入K2研發(fā)。7月發(fā)布的K2模型是全球首個萬億參數(shù)、320億激活的MoE架構(gòu)模型，在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等基準測試中達到開源模型最高水平，編程能力僅次于Claude 4 sonnet，智能體能力僅次于Claude 4和GPT-4.1，數(shù)學推理能力在多項測評中得分領(lǐng)先。

調(diào)整商業(yè)化策略后，月之暗面同步開源K2模型，并強化代碼與Agent能力。楊植麟認為，Agent產(chǎn)品若僅能閑聊或查天氣，商業(yè)價值有限，而面向?qū)I(yè)用戶的生產(chǎn)力工具更具潛力。11月發(fā)布的K2 Thinking模型在推理和編碼能力上保持領(lǐng)先，訓練成本據(jù)CNBC報道為460萬美元，低于DeepSeek V3的560萬美元。楊植麟否認這一數(shù)字，稱訓練成本包含大量研究和實驗，難以量化。但K2 Thinking的API調(diào)用成本確實具有優(yōu)勢：輸入和輸出成本分別為0.15美元/百萬Token和2.5美元/百萬Token，與DeepSeek R1持平，僅為GPT-5、Claude 4的四分之一到六分之一。在一些開源模型排行榜上，K2 Thinking更超越GPT-5登頂全球第一。這種“開源換擴散”策略旨在通過口碑吸引用戶，專業(yè)用戶更愿意為優(yōu)質(zhì)工具付費，開發(fā)者與重度用戶市場被視為更具“錢景”的方向。

月之暗面選擇堅守To C市場并非固執(zhí)，而是基于技術(shù)理想與商業(yè)現(xiàn)實的平衡。長文本能力是公司內(nèi)部共識，要求底座模型對“密集中間推理”與“記憶一致性”完全可控。若不做基座模型，難以穩(wěn)定把控復雜工作流的端到端體驗。然而，這條路充滿挑戰(zhàn)。首先，K2模型雖推理成本下降，但開源路線意味著算力與服務調(diào)用成本仍高，用戶規(guī)模和轉(zhuǎn)化效率能否支撐商業(yè)模式需市場驗證。其次，追求技術(shù)極致需犧牲短期流量增長，Kimi用戶基礎(chǔ)可能持續(xù)流失，心智尚未成熟，流量入口被搶占后，再好的技術(shù)也可能缺乏受眾。競爭對手持續(xù)迭代，AI技術(shù)是場沒有終點的長跑，月之暗面需兼顧“輸血”與“造血”。過去一年，公司調(diào)整商業(yè)模式，重新出海成為關(guān)鍵。此前，月之暗面曾在海外推出角色扮演應用Ohai和AI生成視頻工具Noisee，但效果不佳。今年9月，公司上線Multi-Agent產(chǎn)品“OK Computer”，并推出會員訂閱計劃：海外分19/3、199美元三檔，國內(nèi)分49/99/199元三檔，圍繞K2 Turbo模型、深度研究和OK Computer服務。據(jù)中華財經(jīng)網(wǎng)消息，內(nèi)部人士透露公司預期一年內(nèi)通過國內(nèi)外C端市場實現(xiàn)約1億美元收入。

月之暗面還在探索法律、金融、科研等需要快速分析長篇文檔的領(lǐng)域，例如與財新傳媒合作提供財經(jīng)信息服務。但這些賽道競爭激烈，除字節(jié)、阿里等國內(nèi)大廠及OpenAI、谷歌等全球巨頭外，“AI六小龍”在各自垂類領(lǐng)域也占據(jù)優(yōu)勢。月之暗面若想突圍，注定面臨艱難挑戰(zhàn)。直指技術(shù)最高處需做好不被市場理解的準備，在IPO曙光前，能否在成本與技術(shù)間找到平衡點，將決定其能否成為中國大模型賽場的長跑選手。畢竟，比賽成敗往往取決于能否戰(zhàn)勝自己。