前言：

Kimi智能助手作為AGI進(jìn)程中的又一關(guān)鍵節(jié)點，象征著大模型技術(shù)正式邁入“長文本時代”的重要里程碑。

2024年將成為AI應(yīng)用的元年，應(yīng)用端的商業(yè)化進(jìn)程將持續(xù)加速，推動行業(yè)向前發(fā)展。

作者 | 方文三

圖片來源 |  網(wǎng) 絡(luò) 

產(chǎn)品力是Kimi脫穎而出的關(guān)鍵

根據(jù)Similarweb提供的數(shù)據(jù)，Kimi網(wǎng)頁版日活躍用戶數(shù)已連續(xù)數(shù)日超過20萬，峰值日活躍用戶數(shù)更是達(dá)到了34.6萬。

與此同時，其周活躍用戶數(shù)據(jù)環(huán)比增長率高達(dá)45%，持續(xù)創(chuàng)造新高。

此外，根據(jù)七麥數(shù)據(jù)，截至3月19日，Kimi智能助手的累計下載量已突破50萬次大關(guān)。

值得一提的是，3月18日，該應(yīng)用的研發(fā)公司月之暗面宣布Kimi智能助手啟動了200萬字無損上下文內(nèi)測。

公司指出，通過Kimi，用戶現(xiàn)在只需10分鐘就能接近任何一個新領(lǐng)域的初級專家水平，而過去則需要10000小時的專業(yè)學(xué)習(xí)。

目前，Kimi已支持400萬token的上下文輸入，相比之下，其他主流大模型的支持情況如下：谷歌的Gemini 1.5 pro支持100萬token輸入，Claude3支持20萬token輸入，GPT-4 Turbo支持12.8萬token輸入。

Kimi最新的更新后支持的200萬字上下文意味著模型的文本理解容量有了本質(zhì)的變化，預(yù)計其應(yīng)用落地場景也將進(jìn)一步擴(kuò)大。

月之暗面表示，大模型無損上下文長度的數(shù)量級提升將進(jìn)一步激發(fā)用戶對AI應(yīng)用場景的想象力，包括完整代碼庫的分析理解、可以自主完成多步驟復(fù)雜任務(wù)的智能體Agent、不會遺忘關(guān)鍵信息的終身助理以及真正統(tǒng)一架構(gòu)的多模態(tài)模型等。

月之暗面創(chuàng)始人楊植麟強(qiáng)調(diào)，在通用人工智能（AGI）中，無損的長上下文將是一個至關(guān)重要的基礎(chǔ)技術(shù)。

從word2vec到RNN、LSTM，再到Transformer，歷史上所有的模型架構(gòu)演進(jìn)都是在提升有效的、無損的上下文長度。

經(jīng)過公司的初步評測，Kimi的中文處理能力已接近ChatGPT 4 Turbo。

Kimi風(fēng)迅速席卷資本市場

Kimi在二級市場受到廣泛歡迎，因其卓越的使用體驗被投資者所青睞。

自3月21日起，多家炒股軟件紛紛將Kimi概念納入其平臺，并推出相應(yīng)的Kimi概念指數(shù)，首日表現(xiàn)極為搶眼。

以Kimi概念股為代表的AI應(yīng)用板塊強(qiáng)勢上揚，包括華策影視、讀客文化、城市傳媒、中廣天擇、安諾其、中科金財、浙文互聯(lián)等多支股票漲停。

相較于世紀(jì)天鴻的明確表態(tài)，華策影視與Kimi的關(guān)系尚顯模糊，但這并未阻礙其股價的上漲趨勢。

自3月20日至22日，華策影視連續(xù)三日實現(xiàn)20%的漲停，股價翻倍。掌閱科技也明確表示已接入月之暗面旗下的AI對話助手產(chǎn)品Kimi，其股價亦連續(xù)漲停，4天內(nèi)漲幅超過44%。

中信建投預(yù)測，Kimi有望憑借其長文本的優(yōu)異表現(xiàn)，在極短時間內(nèi)成為國內(nèi)領(lǐng)先的C端AI應(yīng)用。

隨著內(nèi)測的不斷推進(jìn)，更多更復(fù)雜的應(yīng)用場景有望落地，為AI應(yīng)用帶來良好的發(fā)展機(jī)遇。

然而，隨著Kimi用戶數(shù)量的不斷增加，已出現(xiàn)短暫的算力支持不足情況。

考慮到后續(xù)的模型訓(xùn)練和推理需求，預(yù)計算力需求將進(jìn)一步提升，從而帶動算力產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

總體來看，A股市場對ChatGPT、Kimi等大模型相關(guān)概念的炒作，對于大模型產(chǎn)業(yè)的實體發(fā)展推動作用可能相對較小，而更多地體現(xiàn)在二級市場股價的上漲對上市公司大股東利益的提升上。

Kimi智能助手因其良好的使用效果受到二級市場投資者的廣泛關(guān)注。

然而，鑒于其技術(shù)門檻相對較低，后續(xù)競爭可能日趨激烈。

盡管如此，Kimi在短短一年時間內(nèi)已贏得如此級別的市場信任，對于初創(chuàng)公司而言實屬不易。

這無疑為月之暗面公司贏得了VC界的廣泛贊譽(yù)，可稱為今年的VC之光，為投資信心的恢復(fù)注入了新的活力。

背后Moonshot AI的產(chǎn)品融資節(jié)奏把控

月之暗面在技術(shù)開發(fā)與使用效果上展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，這一點得到了Kimi智能助手大量用戶反饋的支持，并與其他AI對話產(chǎn)品形成了有力競爭。

即便與業(yè)內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)的產(chǎn)品相比較，月之暗面亦能展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。公司對于融資與宣發(fā)節(jié)奏的把控，表現(xiàn)得極為穩(wěn)健與高效。

在產(chǎn)品特色與落地時間方面，月之暗面與融資策略緊密銜接，確保了公司發(fā)展的順暢與穩(wěn)定。值得一提的是，月之暗面成功契合了楊植麟現(xiàn)階段所倡導(dǎo)的理想主義理念。

公開資料顯示，月之暗面（Moonshot AI）自2023年3月成立以來，始終致力于探索能源轉(zhuǎn)化為智能的最佳路徑。

通過產(chǎn)品與用戶共創(chuàng)智能的方式，該公司在2023年10月成功推出了全球首個支持輸入20萬漢字的智能助手產(chǎn)品Kimi。

月之暗面的創(chuàng)始團(tuán)隊成員在Google Gemini、Google Bard、盤古NLP、悟道等多個大模型的研發(fā)過程中積累了豐富經(jīng)驗，其核心技術(shù)已被Google PaLM、Meta LLaMa、Stable Diffusion等主流產(chǎn)品所采用。

據(jù)券商中國報道，月之暗面在成立僅三個月的時間內(nèi)便完成了首輪融資，融資金額超過2億美元。投資方包括紅杉中國、真格基金和礪思資本等知名風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)。

2023年10月，月之暗面完成了第二輪融資，獲得了紅杉中國、今日資本、礪思資本等投資機(jī)構(gòu)近20億元人民幣的投資。

此輪融資后，月之暗面的估值達(dá)到了約25億美元，進(jìn)一步鞏固了其在國內(nèi)大模型領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

今年2月，月之暗面成功完成了第三輪融資，融資金額超過10億美元，創(chuàng)下了國內(nèi)AI領(lǐng)域最大單筆融資紀(jì)錄。

此次融資得到了紅杉中國、小紅書、美團(tuán)、阿里巴巴等知名企業(yè)和投資機(jī)構(gòu)的參與。

語料版權(quán)與盈利預(yù)期等風(fēng)險尚待觀察

大模型實現(xiàn)智能化輸出需要算力、算法和豐富語料，后者涉及版權(quán)保護(hù)問題。

法國監(jiān)管機(jī)構(gòu)對谷歌處以2.5億歐元罰款，因其AI聊天機(jī)器人Bard未經(jīng)許可使用出版商和新聞機(jī)構(gòu)的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練，違反了歐盟知識產(chǎn)權(quán)規(guī)則。

《紐約時報》指控OpenAI和微軟未經(jīng)授權(quán)使用其數(shù)百萬篇文章訓(xùn)練ChatGPT等聊天機(jī)器人，以創(chuàng)造替代品與其競爭。

我國于2023年8月起施行《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，規(guī)定了訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要合法來源的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型，不得侵犯他人知識產(chǎn)權(quán)。

另需注意的是，目前大模型相關(guān)技術(shù)發(fā)展尚未完全成熟，仍面臨著監(jiān)管政策、市場預(yù)期、商業(yè)化落地變現(xiàn)、知識產(chǎn)權(quán)等風(fēng)險，相關(guān)概念股投資仍需謹(jǐn)慎以待。

另外，人工智能領(lǐng)域競爭激烈，相關(guān)公司如若無法保持競爭優(yōu)勢，其市場份額隨時可能被取代。

如果Kimi只停留在這個進(jìn)度，即便稱得上叫好又叫座，但較高貴的A股概念可能還有點距離。

盤點過去A股的概念，大概可以分成賽道、政策、地域、大廠等不同類別，并且從機(jī)構(gòu)、游資到散戶，概念得有不同層級的投資者愿意買單才行。

大廠或者說鏈主概念最典型的如華為，可以說沾之即漲，根源是投資者對華為的信任投射。

此外，考慮到短期內(nèi)如Llama3、Grok等海外通用開源語言大模型在技術(shù)、資金等方面可能持續(xù)領(lǐng)先于國內(nèi)大模型；

以及InsightGPT優(yōu)先選擇開源大模型與自有行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行訓(xùn)練的情況，是否與Kimi等國內(nèi)閉源語言大模型嘗試深入合作尚需進(jìn)一步論證。

GPT4閉源后，國內(nèi)競爭視角發(fā)生變化

長期來看，AI是異質(zhì)化的，不同人面對的AI維度不同。

AI模型的自建也不存在超越與否的問題，因為不同工具在不同場景上的優(yōu)勢也不同。

雖然底層大模型競爭激烈，但中國仍有機(jī)會。

AI賦能下，垂直領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)顛覆性變革，組織形式、用戶入口和人機(jī)界面都將發(fā)生革命性變化。

目前，大模型企業(yè)間缺乏明確的對比項目，主要通過打榜來展示實力。

OpenAI將GPT4閉源后，國內(nèi)廠商與其差距仍較大。

中國廠商與硅谷廠商在通用大模型方面的差距有被拉大的風(fēng)險，這主要受到人才密度和資源問題的制約。

2023年，中國初創(chuàng)公司用一千張卡的資源對標(biāo)ChatGPT3.5，今年則用萬張卡級別資源對標(biāo)ChatGPT4，而硅谷已考慮使用十萬級甚至百萬級的卡。

相對而言，多模態(tài)生成式領(lǐng)域的對比差距較小，創(chuàng)業(yè)公司通過早期融資可實現(xiàn)該領(lǐng)域的模型和資源需求。

在這個差距較小的領(lǐng)域，中國企業(yè)應(yīng)優(yōu)先考慮如何在產(chǎn)業(yè)化方面做好產(chǎn)品迭代和商業(yè)化，從這些角度看，中國廠商有可能比國外企業(yè)更快更敏捷。

結(jié)尾：

國內(nèi)大模型領(lǐng)域尚處于探索和發(fā)展階段，眾多領(lǐng)域尚未得到充分開拓。

例如，大模型如何與實際應(yīng)用場景相結(jié)合，特別是在“最后一公里”方面的應(yīng)用；

大模型的商業(yè)模式尚未形成明確的框架和路徑；

同時，如何提升交付能力，以及如何推進(jìn)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化，這些方面均處于起步階段，但已經(jīng)展現(xiàn)出蓬勃的發(fā)展勢頭。

未來，需要在這些領(lǐng)域進(jìn)行更深入的研究和實踐，以推動大模型領(lǐng)域的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨科創(chuàng)丨Kimi動態(tài)引爆相關(guān)概念股，盈利預(yù)期能否持續(xù)？