文 | 周鑫雨
編輯 | 蘇建勳
一條名為“Kimi”的鯰魚，將大模型公司捲到了長文字的新戰場。
這款來自AI獨角獸月之暗面的大模型對話產品，最大的標籤就在於“長”。上下文視窗的大小，代表著一個模型的記憶力。視窗越長，模型單次可處理的文字就越長。對使用者而言，模型能讀懂的文字越多，在學習、工作等場景下就越有用。
深諳營銷之道的月之暗面，是國內乃至全球範圍內，第一家將“長文字”作為標籤的大模型公司。2023年10月30日，打著“全球首個支援輸入20萬漢字”名號的Kimi Chat就快速在一堆卷榜單、卷引數的模型中，擁有了辨識度。
Kimi有多火？國信證券的調研顯示，從2023年10月到2024年3月，Kimi的DAU從10萬攀升到了300多萬，翻了30倍。自春節起大規模投放廣告後，SimilarWeb資料顯示，Kimi的訪問量在2月增長了107.6%，僅次於百度的文心一言和阿里的通義千問。3月21日，無法承接過多使用者的Kimi App和小程式一度宕機，使用者需要排隊才能正常使用。
Kimi的爆火，還直接牽動了股市——一些與月之暗面有合作傳聞的上市公司，被冠以“Kimi概念股”之名，股價飆升。後續紛紛出來闢謠的海天瑞聲、中廣天擇，已經先吃上了Kimi的紅利，在3月20日應聲漲停。這段時間，滬深互動平臺最多的問題是“公司是否與Kimi助手有合作”，又或是“公司有接入Kimi嗎”。
網上流傳的“Kimi概念股”名單。
在2024年3月24日的一場使用者活動上，月之暗面的幾位產品負責人直言：“我們不敢說太多，仍是希望大家關注產品本身。”
而一場對Kimi的長文字圍剿戰，也已經在大廠中打響。3月23日，360 AI 瀏覽器宣佈內測500萬字長文字處理功能。百度的文心一言也被曝將在4月開放長文字功能，長度在200萬-500萬。阿里的通義千問則一口氣免費開放了1000萬字的長文件處理功能，坐上了“全球第一長”的寶座。
可炮製的技術，被驗證的需求Kimi帶起的長文字之火，無外乎兩個原因：技術門檻不高，市場需求已經被月之暗面初步驗證。
2023年10月9日，Kimi帶著“全球首個支援輸入20萬漢字”的標籤走進大眾視野。彼時，這一上下文視窗長度達到了Claude-100K（約8萬字）的2.5倍，GPT-4-32K（約2.5萬字）的8倍。
不外，多名從業者對36氪表示，長文字處理的技術壁壘並不高。長文字建模的方案，主要有外部召回（藉助外部工具處理長文字或者利用外部記憶儲存上下文向量）、模型最佳化、注意力計算最佳化三種，而每一種都有公開的研究論文和技術方案。
很快，Kimi“20萬字”的記錄就被他人打破。2023年10月30日，Kimi首發僅過了21天，王小川的百川智慧就推出了上下文視窗達192K的大模型Baichuan2-192K，單次能處理35萬個漢字。11月，王座再次易位，李開復成立的零一萬物，又釋出了能夠處理約40萬字的大模型Yi-34B，是Kimi的約2倍。
長文字帶來的模型競速，最根本的原因，仍是在於看到了龐大的消費群體。
“C端使用者對大模型的需求無外乎兩種，一是提效工具，二是娛樂工具。”一名AI從業者告訴36氪。他認為，目前AI對短文字的理解和生成能力，還沒完全超過人類，比如看諮詢、寫短文案，“人用在修改AI生成的文案的時間，其實不比自己從頭想來的少。”
但大模型相較於人的競爭力，恰恰在於理解長文字的效率。“10萬字的論文，一般人讀完起碼要30小時，仍是在不休息的情況下，但大模型只要幾分鐘。”
一名法律行業AI產品經理向36氪提及，問答機器人、模擬法庭等AI產品在專業度高、實踐性強的法律行業都跑不通，唯一能跑通的只有對判決文書等長文字的總結，而“Kimi是目前律師等法律專業使用者認可度最高的一款AI產品”，不少律師用Kimi來總結資料，輸出法律文書。
Kimi的火爆，是苦於C端變現途徑的大廠所垂涎的。在大模型落地的打法上，體系龐大的大廠們，採用的基本是模型+雲服務、AI功能+原有產品的保守打法。在B端，這樣的打法初見成效。百度在2023年的財報中，強調了大模型對雲等B端業務的推動。
但大模型對App、搜尋等C端產品營收的助推，依然是個謎。百度財報顯示，2023年12月，百度App的月活達6.67億，同比增長了3%——然而，這個數字與9月的6.63億基本持平，不及6月的6.77億。
而Kimi證明了，不採用和其他產品的“打包”模型，大模型本身也有拉新造血的潛力。透過月之暗面這個對手，大廠們完成了對長文字的市場驗證。
Kimi的難題是商業模式，大廠的難題是獲客但要讓長文字真正造血，廠商們擔心的仍然是高昂的成本。
日前，Kimi的獲客成本就引發了討論。據新浪科技獲得的資料，算上廣告投放和算力成本，Kimi每個使用者的獲客成本達12-13元，按照近一個月17804的日均下載量計算，Kimi每日的獲客成本高達20萬元。
Kimi在B站投放的廣告。
每日20萬元的獲客成本，加之隨著引數規模水漲船高的大模型研發費用，對尚未商業化造血的月之暗面而言，燒錢的局面依然要維持一段時間。
初創公司的另一難題，則在於如何運營如斯龐大的使用者群體，並提供穩定的服務。2024年3月21日下晝，由於使用者數超出負荷，Kimi的App和小程式一度無法正常使用，使用者需要排隊等待。
但月之暗面的困境，對於作為後來者的大廠們而言並非難題。億歐智庫2022年3月的資料顯示，中國網際網路企業的平均獲客成本在380-580元之間。
可以說，Kimi人均不到20元的獲客成本，對於大廠而言，反倒是用更低的獲客成本，找到了新的流量入口。
而在服務質量上，算力資源、人力資源充足的大廠，更容易輸出穩定的服務。而在技術上，一名AI從業者告訴36氪，將可以處理1000萬字的通義千問後和Kimi比較，可以發現同等文字的解讀，通義千問的總結完成度略高一籌。甚至於，360的長文字功能，增加了摘要和思維導圖的能力。
但後來者的劣勢，也恰恰在於失去了先發優勢和辨識度。
當面向龐大的C端使用者，亮眼的營銷手段顯得格外重要。被當成過河搭石的Kimi，勝在有一個別出心裁的亮相，早早就貼上了“長文字”的標籤，在一眾大模型模糊的面孔中打出了差異化。至少提到“長文字”，使用者腦海中最先跳出的，大機率是月之暗面的Kimi。
而大廠的包袱，還在於要為使用者提供更完整、更復雜的產品體系。不少體驗過各家大模型產品的使用者都告訴36氪，大廠模型產品的UI設計、外掛生態很複雜，功能過多，導致使用者的需求要經過多步操作解決。但Kimi的介面很簡潔，對於使用者而言，使用門檻反而降低了。
Kimi首頁。
Kimi的爆火已經為商業化創造了時機。月之暗面表示，有使用者反映是否可以用付費解決等待的問題，今年公司會有初步的商業化方案。
只是找到合適的商業模式，證明自身的造血能力，是月之暗面接下來面臨的考題。面對異軍突起長文字之戰，當Kimi在使用者前構築了一道付費牆，能否貼牢“長文字第一家”的標籤，還未可知。
歡迎交流
文 | 周鑫雨
編輯 | 蘇建勳
一條名為“Kimi”的鯰魚，將大模型公司捲到了長文字的新戰場。
這款來自AI獨角獸月之暗面的大模型對話產品，最大的標籤就在於“長”。上下文視窗的大小，代表著一個模型的記憶力。視窗越長，模型單次可處理的文字就越長。對使用者而言，模型能讀懂的文字越多，在學習、工作等場景下就越有用。
深諳營銷之道的月之暗面，是國內乃至全球範圍內，第一家將“長文字”作為標籤的大模型公司。2023年10月30日，打著“全球首個支援輸入20萬漢字”名號的Kimi Chat就快速在一堆卷榜單、卷引數的模型中，擁有了辨識度。
Kimi有多火？國信證券的調研顯示，從2023年10月到2024年3月，Kimi的DAU從10萬攀升到了300多萬，翻了30倍。自春節起大規模投放廣告後，SimilarWeb資料顯示，Kimi的訪問量在2月增長了107.6%，僅次於百度的文心一言和阿里的通義千問。3月21日，無法承接過多使用者的Kimi App和小程式一度宕機，使用者需要排隊才能正常使用。
Kimi的爆火，還直接牽動了股市——一些與月之暗面有合作傳聞的上市公司，被冠以“Kimi概念股”之名，股價飆升。後續紛紛出來闢謠的海天瑞聲、中廣天擇，已經先吃上了Kimi的紅利，在3月20日應聲漲停。這段時間，滬深互動平臺最多的問題是“公司是否與Kimi助手有合作”，又或是“公司有接入Kimi嗎”。
網上流傳的“Kimi概念股”名單。
在2024年3月24日的一場使用者活動上，月之暗面的幾位產品負責人直言：“我們不敢說太多，仍是希望大家關注產品本身。”
而一場對Kimi的長文字圍剿戰，也已經在大廠中打響。3月23日，360 AI 瀏覽器宣佈內測500萬字長文字處理功能。百度的文心一言也被曝將在4月開放長文字功能，長度在200萬-500萬。阿里的通義千問則一口氣免費開放了1000萬字的長文件處理功能，坐上了“全球第一長”的寶座。
可炮製的技術，被驗證的需求Kimi帶起的長文字之火，無外乎兩個原因：技術門檻不高，市場需求已經被月之暗面初步驗證。
2023年10月9日，Kimi帶著“全球首個支援輸入20萬漢字”的標籤走進大眾視野。彼時，這一上下文視窗長度達到了Claude-100K（約8萬字）的2.5倍，GPT-4-32K（約2.5萬字）的8倍。
不外，多名從業者對36氪表示，長文字處理的技術壁壘並不高。長文字建模的方案，主要有外部召回（藉助外部工具處理長文字或者利用外部記憶儲存上下文向量）、模型最佳化、注意力計算最佳化三種，而每一種都有公開的研究論文和技術方案。
很快，Kimi“20萬字”的記錄就被他人打破。2023年10月30日，Kimi首發僅過了21天，王小川的百川智慧就推出了上下文視窗達192K的大模型Baichuan2-192K，單次能處理35萬個漢字。11月，王座再次易位，李開復成立的零一萬物，又釋出了能夠處理約40萬字的大模型Yi-34B，是Kimi的約2倍。
長文字帶來的模型競速，最根本的原因，仍是在於看到了龐大的消費群體。
“C端使用者對大模型的需求無外乎兩種，一是提效工具，二是娛樂工具。”一名AI從業者告訴36氪。他認為，目前AI對短文字的理解和生成能力，還沒完全超過人類，比如看諮詢、寫短文案，“人用在修改AI生成的文案的時間，其實不比自己從頭想來的少。”
但大模型相較於人的競爭力，恰恰在於理解長文字的效率。“10萬字的論文，一般人讀完起碼要30小時，仍是在不休息的情況下，但大模型只要幾分鐘。”
一名法律行業AI產品經理向36氪提及，問答機器人、模擬法庭等AI產品在專業度高、實踐性強的法律行業都跑不通，唯一能跑通的只有對判決文書等長文字的總結，而“Kimi是目前律師等法律專業使用者認可度最高的一款AI產品”，不少律師用Kimi來總結資料，輸出法律文書。
Kimi的火爆，是苦於C端變現途徑的大廠所垂涎的。在大模型落地的打法上，體系龐大的大廠們，採用的基本是模型+雲服務、AI功能+原有產品的保守打法。在B端，這樣的打法初見成效。百度在2023年的財報中，強調了大模型對雲等B端業務的推動。
但大模型對App、搜尋等C端產品營收的助推，依然是個謎。百度財報顯示，2023年12月，百度App的月活達6.67億，同比增長了3%——然而，這個數字與9月的6.63億基本持平，不及6月的6.77億。
而Kimi證明了，不採用和其他產品的“打包”模型，大模型本身也有拉新造血的潛力。透過月之暗面這個對手，大廠們完成了對長文字的市場驗證。
Kimi的難題是商業模式，大廠的難題是獲客但要讓長文字真正造血，廠商們擔心的仍然是高昂的成本。
日前，Kimi的獲客成本就引發了討論。據新浪科技獲得的資料，算上廣告投放和算力成本，Kimi每個使用者的獲客成本達12-13元，按照近一個月17804的日均下載量計算，Kimi每日的獲客成本高達20萬元。
文 | 周鑫雨
編輯 | 蘇建勳
一條名為“Kimi”的鯰魚，將大模型公司捲到了長文字的新戰場。
這款來自AI獨角獸月之暗面的大模型對話產品，最大的標籤就在於“長”。上下文視窗的大小，代表著一個模型的記憶力。視窗越長，模型單次可處理的文字就越長。對使用者而言，模型能讀懂的文字越多，在學習、工作等場景下就越有用。
深諳營銷之道的月之暗面，是國內乃至全球範圍內，第一家將“長文字”作為標籤的大模型公司。2023年10月30日，打著“全球首個支援輸入20萬漢字”名號的Kimi Chat就快速在一堆卷榜單、卷引數的模型中，擁有了辨識度。
Kimi有多火？國信證券的調研顯示，從2023年10月到2024年3月，Kimi的DAU從10萬攀升到了300多萬，翻了30倍。自春節起大規模投放廣告後，SimilarWeb資料顯示，Kimi的訪問量在2月增長了107.6%，僅次於百度的文心一言和阿里的通義千問。3月21日，無法承接過多使用者的Kimi App和小程式一度宕機，使用者需要排隊才能正常使用。
Kimi的爆火，還直接牽動了股市——一些與月之暗面有合作傳聞的上市公司，被冠以“Kimi概念股”之名，股價飆升。後續紛紛出來闢謠的海天瑞聲、中廣天擇，已經先吃上了Kimi的紅利，在3月20日應聲漲停。這段時間，滬深互動平臺最多的問題是“公司是否與Kimi助手有合作”，又或是“公司有接入Kimi嗎”。
網上流傳的“Kimi概念股”名單。
在2024年3月24日的一場使用者活動上，月之暗面的幾位產品負責人直言：“我們不敢說太多，仍是希望大家關注產品本身。”
而一場對Kimi的長文字圍剿戰，也已經在大廠中打響。3月23日，360 AI 瀏覽器宣佈內測500萬字長文字處理功能。百度的文心一言也被曝將在4月開放長文字功能，長度在200萬-500萬。阿里的通義千問則一口氣免費開放了1000萬字的長文件處理功能，坐上了“全球第一長”的寶座。
可炮製的技術，被驗證的需求Kimi帶起的長文字之火，無外乎兩個原因：技術門檻不高，市場需求已經被月之暗面初步驗證。
2023年10月9日，Kimi帶著“全球首個支援輸入20萬漢字”的標籤走進大眾視野。彼時，這一上下文視窗長度達到了Claude-100K（約8萬字）的2.5倍，GPT-4-32K（約2.5萬字）的8倍。
不外，多名從業者對36氪表示，長文字處理的技術壁壘並不高。長文字建模的方案，主要有外部召回（藉助外部工具處理長文字或者利用外部記憶儲存上下文向量）、模型最佳化、注意力計算最佳化三種，而每一種都有公開的研究論文和技術方案。
很快，Kimi“20萬字”的記錄就被他人打破。2023年10月30日，Kimi首發僅過了21天，王小川的百川智慧就推出了上下文視窗達192K的大模型Baichuan2-192K，單次能處理35萬個漢字。11月，王座再次易位，李開復成立的零一萬物，又釋出了能夠處理約40萬字的大模型Yi-34B，是Kimi的約2倍。
長文字帶來的模型競速，最根本的原因，仍是在於看到了龐大的消費群體。
“C端使用者對大模型的需求無外乎兩種，一是提效工具，二是娛樂工具。”一名AI從業者告訴36氪。他認為，目前AI對短文字的理解和生成能力，還沒完全超過人類，比如看諮詢、寫短文案，“人用在修改AI生成的文案的時間，其實不比自己從頭想來的少。”
但大模型相較於人的競爭力，恰恰在於理解長文字的效率。“10萬字的論文，一般人讀完起碼要30小時，仍是在不休息的情況下，但大模型只要幾分鐘。”
一名法律行業AI產品經理向36氪提及，問答機器人、模擬法庭等AI產品在專業度高、實踐性強的法律行業都跑不通，唯一能跑通的只有對判決文書等長文字的總結，而“Kimi是目前律師等法律專業使用者認可度最高的一款AI產品”，不少律師用Kimi來總結資料，輸出法律文書。
Kimi的火爆，是苦於C端變現途徑的大廠所垂涎的。在大模型落地的打法上，體系龐大的大廠們，採用的基本是模型+雲服務、AI功能+原有產品的保守打法。在B端，這樣的打法初見成效。百度在2023年的財報中，強調了大模型對雲等B端業務的推動。
但大模型對App、搜尋等C端產品營收的助推，依然是個謎。百度財報顯示，2023年12月，百度App的月活達6.67億，同比增長了3%——然而，這個數字與9月的6.63億基本持平，不及6月的6.77億。
而Kimi證明了，不採用和其他產品的“打包”模型，大模型本身也有拉新造血的潛力。透過月之暗面這個對手，大廠們完成了對長文字的市場驗證。
Kimi的難題是商業模式，大廠的難題是獲客但要讓長文字真正造血，廠商們擔心的仍然是高昂的成本。
日前，Kimi的獲客成本就引發了討論。據新浪科技獲得的資料，算上廣告投放和算力成本，Kimi每個使用者的獲客成本達12-13元，按照近一個月17804的日均下載量計算，Kimi每日的獲客成本高達20萬元。
