如果参照 MiniMax 与智谱在招股书中披露的数据，以大模型公司每年约 20 亿元研发投入作为基准测算， 月之暗面的现金流，理论上仍可支撑五年。这也意味着，月之暗面拥有一段相对宽裕的时间，但它需要在 五年内尽快找到足够成熟的商业模式。虎嗅获悉，Kimi内部已经明确两个方向，由模型驱动海内外付费用 户及API收入的增长，这也是Kimi未来商业化的两大抓手。 另有消息人士向虎嗅透露，月之暗面将于2026年完成"借壳上市"，目前已经在香港选定合适标的。就此消 息，虎嗅向相关方核实，有知情人士对此予以否认。 无论该消息真假，从实际上市进度看，目前月之暗面 的节奏，仍然慢了智谱和 MiniMax 一步，也因此无缘争夺"大模型第一股"的名号。 在成立之初，杨植麟便明确提出，月之暗面是一家面向 C 端的大模型公司。此后两年，公司始终将重心押 注在C端产品 Kimi和基座模型训练上。2024 年，月之暗面在 Kimi 上采取了激进的投流与投放策略，一度 将其推至国内通用 chatbot月活前三的位置。 出品｜虎嗅科技组 作者｜宋思杭 编辑｜苗正卿 头图｜视觉中国 2025年的最后一天，月之暗面在内部信中公布了其今年完成的融 ...

每经记者｜李宇彤 每经编辑｜段炼 陈俊杰 大模型行业的生存竞赛，已悄然进入新阶段。 12月31日，《每日经济新闻》记者获悉，月之暗面（Moonshot AI）"90后"创始人杨植麟发布内部信，其透露："公司近期完成了5亿美元C轮融资且大幅超 募，当前现金持有量超过100亿元。" 图片来源：视觉中国（资料图） 2025年底，行业正驶入快车道，上市潮起之际，月之暗面却明确表示不急于叩响资本市场大门。杨植麟在信中称："相比于二级市场，我们判断还可以从 一级市场募集更大量资金。事实上，我们B/C轮融资金额就超过绝大部分IPO募资及上市公司的定向增发。所以我们短期不着急上市，也不以上市为目 的。" 就在2025年12月中旬，大模型独角兽智谱AI与MiniMax已相继通过港交所聆讯。两家企业近两日先后开始招股，预计分别于2026年1月8日、1月9日登陆香 港交易所。 对月之暗面旗下的Kimi来说，2025年是技术持续演进的一年。杨植麟在内部信开头即祝贺团队取得"SOTA成绩"（业界顶尖水准）。他写道，K2和K2 Thinking的发布标志着公司在AGI道路上走出重要一步，并列举了"中国首个万亿参数基座模型""第一个开源的 ...

融资与估值 - 公司于2025年12月31日完成5亿美元C轮融资，约合35亿人民币，投资方包括阿里、腾讯、王慧文等且均超额认购，投后估值约43亿美元 [1] - 公司近期融资大幅超募，当前现金持有量超过100亿元人民币 [8] - 公司B轮和C轮融资金额已超过绝大部分IPO募资及上市公司的定向增发，因此短期不着急上市，未来将择机把上市作为加速AGI的手段 [8] 技术进展与目标 - 2025年是公司技术突破的一年，K2和K2 Thinking模型的发布标志着在AGI道路上迈出重要一步 [1] - K2系列是公司重要节点，其中K2 Thinking是开源长思考模型，核心创新为交错推理与工具调用，支持200-300步连续工具调用，在Humanitys Last Exam基准测试中达到44.9%，超过GPT-5和Claude Sonnet4等顶尖闭源模型 [3] - K2模型是中国首个万亿参数基座模型，也是第一个开源的Agentic Model，在最核心的benchmark上超越OpenAI取得sota成绩 [4] - K2系列模型让公司从中国走向世界，在硅谷及全球技术圈产生重大影响力，并获得多位知名技术领袖的高度评价 [4] - 公司最重要的目标是超越Anthropic等前沿公司，成为世界领先的AGI公司 [5] - 2026年，K3模型将通过技术改进和进一步扩展，提升等效FLOPs至少一个数量级，在预训练水平上追平世界前沿模型 [5] 商业化表现 - 在C端，2025年9月至11月，海外和国内付费用户数平均月度环比增长超过170% [1] - K2 Thinking的发布显著带动了API收入增长，2025年9月至11月海外API收入增长4倍 [1] - 公司商业模式主要由C端订阅付费与B端API调用两部分组成 [7] - 公司API的工具调用能力在金融研报等需要数百步完成的复杂任务上具备优势，已成为多家国内金融研报AI工具的默认内置模型 [7] - 公司计划在产品和商业化上聚焦agent，不以绝对用户数量为目标，追求智能上限，创造更大生产力价值，并实现营收规模的数量级增长 [5] 公司发展与资金用途 - 公司产品从2025年5月开始高频推出新的agent功能，发布了Researcher、OK Computer、PPT、KimiCode等新品 [7] - 融资资金将用于更加激进地扩增显卡，加速K3模型的训练和研发 [8] - 部分资金将用于2026年的激励计划和期权回购计划 [8] - 2025年，基于sota结果产出，公司通过调薪、期权奖励、现金奖励等措施累计激励324人次 [8] - 2026年春节前将确定K2 Thinking及后续模型和产品发布的奖励方案并发放，预计2026年公司的平均激励是2025年的200%，同时计划大幅上调期权回购额度 [8]

行业格局与公司处境 - 2025年末AI赛道呈现冰火两重天局面，智谱、MiniMax冲刺“AI大模型第一股”，而月之暗面则因用户活跃度下滑陷入舆情漩涡 [2] - 月之暗面Kimi的周活跃用户数跌至450万，排名从一年前的第二降至第七，被豆包、DeepSeek、元宝、蚂蚁阿福、阿里千问等超越 [2][4] - 公司当前处境被形容为“进退两难”，做大模型创新提升不易，转向做应用又会牺牲高估值，这映射了AI创业群体的共同处境 [14][15] 用户与市场数据表现 - 据QuestMobile报告，在最新统计周期（2025.12.08-12.14）内，豆包周活用户为15520万，DeepSeek为8156万，元宝为2084万，而Kimi仅为450万 [4] - Kimi的月活跃用户规模从2025年第二季度的1407.2万下降至第三季度的992.6万，环比下降约30% [6] - 自2025年4月以来，Kimi整体下载量出现大幅度下滑，且长期维持在较低水平 [2][6] 增长模式与成本分析 - 月之暗面在获得阿里等机构超10亿美元融资后，采取了激进的营销策略，单月广告投放金额最高时接近2亿元 [3] - 这种“烧钱换增长”的模式曾在2024年10月左右将Kimi月活用户推至3600万以上 [3] - 在投流激进时，Kimi每获取一个用户的综合成本约在12-13元，若每日新增20万用户，一天需烧掉约250万元 [10] - DeepSeek凭借技术突破实现“7天用户破亿”的爆发式增长，宣告了“烧钱换增长”模式的低效与难以持续 [9] 技术优势与竞争态势 - 2024年初，Kimi凭借出色的长文本处理能力构建起阶段性领先优势，并因此获得资本追捧 [3][9] - 其长文本处理技术优势很快被字节、阿里等头部大厂突破并超越，技术壁垒被攻破 [9] - 行业投资人指出，长文本处理技术并不罕见，最初只有Kimi去突破是因为其对算力消耗极大、成本太高 [9] - Kimi虽通过发布K2等新模型短暂建立技术优势，但很快被OpenAI、谷歌以及DeepSeek、阿里、智谱等玩家迅速抹平甚至超越 [9] 商业模式与产品挑战 - 公司C端主要通过Kimi智能助手打赏、订阅收费，B端主要通过大模型API调用收费 [12] - 在C端，Kimi收费项中的功能在豆包、夸克、千问、灵光等产品上均可免费获得，导致其付费用户难以长期留存 [12] - 在B端，公司在定制化开发、大客户合作推进方面的进展，部分弱于字节、阿里等大厂，较智谱等创企也存在差距 [12] - 公司产品形态与头部互联网大厂存在较高重合度，缺乏像百川智能聚焦医疗、智谱发力B/G端、零一万物拥抱其他厂商那样的差异化战略 [13] 行业观点与建议 - 有观点认为，伴随scaling law见顶，AI大模型能力瓶颈明显，行业已进入“明牌”阶段，大厂比小厂更具优势 [12] - 创业者应找到细分的强场景领域，做AI应用的全流程闭环产品，而非大而全的产品 [12] - 建议月之暗面及早避开巨头主航道，选择更加垂直、聚焦的场景做出特色功能，或更早地进行全球化以进入更广阔的市场 [16]

文章核心观点 - 中国AI应用市场竞争格局发生显著变化，传统互联网大厂凭借资金、生态和全栈能力优势，在AI赛道的主导地位日益增强，而初创公司面临更深度竞争压力[1][4] - 行业竞争焦点已从早期的模型能力比拼，全面转向应用开发和场景落地的深水区，大厂在此阶段优势明显[4] - AI应用发展呈现“通用胶着，垂类突围”态势，垂类应用成为构建竞争护城河的关键[9][10] - 用户对AI产品的诉求正从“对话”（Chat）转向“办事”（Act），推动企业向具备全栈能力和多元化产品矩阵的方向发展[14] - 行业仍处发展上半场，竞争远未终局，大厂与初创公司均有机会[15] 大厂引领，“双雄”格局初现 - 市场感知上，大厂AI声量在2025年持续走高，而初创公司早期凭借灵活打法实现的用户增长优势面临挑战[4] - 竞争本质变化：AI行业竞争从模型能力炫技转向应用开发和场景落地，这正是在中国市场深耕多年的大厂的优势主场[4] - 资源投入对比：头部初创公司受限于高研发成本和不成熟的商业化，发展速度受融资和现金流制约[5]；而大厂主营业务能自行“造血”，资金储备丰厚，且拥有“数据+场景+流量”生态协同能力，能承受试错成本和长期投入[5] - 大厂具体投入：字节宣布加码1600亿人民币用于算力采购和AI基础设施建设；阿里集团积极推进三年3800亿的AI基础设施建设计划；百度、腾讯也表态坚定投入AI领域[6] - 人才争夺白热化：字节、腾讯的专项计划“筋斗云”和“青云”开高价招聘AI人才；阿里系2026届秋招计划中，六成岗位与AI相关[6] - 生态积淀优势：大厂可在原有产品基础上进行AI升级，或凭借既往业务积累为AI原生应用提供天然入口和分发渠道，例如支付宝与蚂蚁阿福、抖音与豆包、微信与元宝[6] - 应用榜单表现：在a16z全球top 100消费级Gen AI应用榜单中，5款跻身全球前20名的中国产品为DeepSeek、夸克、豆包、Kimi和Qwen3[3]；QuestMobile 2025年第三季度AI应用月活前列分别是豆包、DeepSeek、元宝、即梦AI和AQ（蚂蚁阿福）[3] - 市场格局苗头：榜单上使用更广的AI应用主要来自互联网大厂，尤其是阿里和字节两家，呈现出“南北双雄”鼎力的苗头[3] AI应用大战：通用胶着，垂类突围 - 发展初期特征：通用型AI助手因广谱需求覆盖成为厂商必争之地，但核心功能集中在对话、内容生成、信息检索等方面，导致产品同质化问题逐渐显现[9] - 竞争策略演进：对于大厂，可行的思路是“通用打底、垂类应用打造护城河”[10] - 垂类应用兴起：由用户需求升级、变现路径清晰等因素驱动，在健康、金融、教育、情感陪伴等专业场景中蓬勃发展[10] - 阿里系产品矩阵案例：其内部生态已形成千问、夸克AI、蚂蚁灵光、蚂蚁阿福等产品协同“作战”的模式，通过前三者覆盖广泛需求，通过“蚂蚁阿福”在医疗健康垂类赛道建立高壁垒护城河，形成“广度+深度”双重竞争力[10] - 医疗垂类场景价值：行业存在资源分布不均、效率偏低等问题，期待AI将顶尖医生知识转化为智能工具，实现资源下沉、健康普惠并构筑高价值商业闭环，因此成为必争之地[10] - 蚂蚁阿福案例：基于蚂蚁过往十余年在医疗健康领域的积累推出，月活用户超过1500万，证明其在垂类AI领域的成功并非盲目跟风，且突破了医疗高门槛以构建高壁垒[11] - 健康需求高频化：蚂蚁阿福上线半年来，用户需求从核心医疗问题外延至减重、戒烟等健康相关“小事”，比例约为20%-30%，且仍有增长趋势，证明健康需求具备高频潜力[13] - 产品定位演进：蚂蚁阿福定位为懂医学的“朋友”，既能为严肃医疗需求匹配合适的医疗机构和医生，也能为日常健康问题提供帮助和直接解决方案[13] 用户想要“能办事”的AI与全栈能力布局 - 用户诉求演变：大众对AI产品的诉求正从“Chat”（对话工具）转向“Act”（超级助手），要求AI从前两年的陪聊、文生图等轻场景，转向更具功能性的“办事”环节，即转化为现实生产力[14] - 企业能力要求：这要求企业不仅具备C端AI应用开发能力，更要围绕全栈能力和多元化产品矩阵进行前瞻性卡位[14] - 全栈能力定义：需要企业在具备基础算力、模型能力的同时，完成应用开发、落地到真实世界场景的逻辑闭环，对资金、技术和资源整合能力要求极高[14] - 市场参与者：全球范围内仅谷歌等少数巨头能做到；国内被看好的有阿里和字节等大厂，以及一些具备潜力的黑马企业[14] - 核心布局逻辑：纵向上按照从底层硬件到上层应用的全栈布局，形成成本和体验协同效应；横向上靠C端产品流量与B端企业服务同步构建开放生态[15] - 路径分化：阿里系走重资产+软硬件一体路线，更重视实用和普惠，战略重点投入的健康和金融领域遵循“降低专业服务门槛”逻辑[15]；字节则以流量反哺+敏捷迭代见长，其陪伴和内容生态可能让AI更好融入内容消费、娱乐和办公等更轻盈的触点[15] - 市场契合证明：蚂蚁阿福每天回答用户的500多万个健康提问中，55%来自三线以下城市，侧面证明其普惠策略与国内市场偏好实用主义的思路相契合[15] 初创公司的机会与行业现状 - 初创公司机会：尽管大厂主导趋势明显，但初创公司仍可依托模型能力，或通过聚焦细分场景、依靠更快速的决策链条，为产品寻找新的生存空间[6] - 初创公司动态：从2025年下半年开始，多家头部AI初创企业接连发布新模型“杀回”赛场，例如MiniMax旗下“海螺”依靠视频生成出圈，月之暗面的K2、智谱的GLM-4.5等模型表现突出[7] - 竞争关键：在产品竞争白热化的背景下，破局的关键在于自身的专业壁垒是否足够高[8] - 行业阶段认知：已验证的成果和未解答的疑问表明，AI依旧在上半场，大战才刚开始[15]

中美AI竞争格局演变 - 中美AI竞争从单一技术比拼扩展到成本效益、用户偏好、生态系统和商业模式等多个新维度 [1][8][14] - 竞争格局体现为美国闭源模型与中国开源模型之间的路线差异 [8][14] 美国AI模型特点 - 以OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude为代表的美国模型采用闭源路线 [7] - 美国模型技术强大且精致，但使用成本高且生态相对封闭 [7][8][14] 中国AI模型优势 - 以DeepSeek、Kimi的K2和Qwen为代表的中国大模型走开源技术路线 [7][10] - 开源模式促进技术快速迭代并显著降低使用成本，Kimi的K2性能不错且比OpenAI和Anthropic产品便宜太多 [5][7] - 开源生态吸引更多参与者，为开发者和企业带来更多机会 [7][10][14] 市场反应与案例 - 美国知名投资人查马斯因Claude使用成本过高已将不少工作转移到Kimi的K2上 [1][5] - 用户选择AI产品时更注重成本效益，小企业和开发者更倾向选择开源解决方案 [8][10][11] 行业影响与发展趋势 - 中国大模型凭借开源优势和较低成本正挑战美国闭源模型的领先地位 [10][14] - 谷歌前CEO施密特认为中国大模型发展速度非常快 [14] - 竞争促使技术进步并使AI更好地服务于生活和工作 [14]

行业投资评级 - 计算机行业评级为"推荐"，预期未来3-6个月内该行业指数涨幅超过基准指数5%以上 [2][48] 核心观点 - AI Agent加速规模化落地成为行业下一阶段核心方向，全球厂商正密集推出性能更强、功能更综合的模型和Agent产品 [5][9] - AI搜索龙头Perplexity年化收入达1.5亿美元，同比增长328.57%，并拟以345亿美元收购谷歌Chrome浏览器 [9] - 随着半年报披露和NVIDIA H20芯片解禁，下半年AI商业化落地有望进一步加速，建议关注国产算力和AI应用赛道 [9] 行业表现数据 - 计算机行业总市值48,264.12亿元，占A股4.51%；流通市值41,731.45亿元，占4.96% [2] - 近1个月绝对收益9.3%，跑赢基准4.6个百分点；近12个月绝对收益67.9%，跑赢基准52.6个百分点 [3] - 本周计算机指数上涨6.31%，跑输创业板指2.27个百分点，涨幅前三个股为*ST汇科（53.56%）、华胜天成（45.62%）、中电鑫龙（42.97%） [8][15] AI Agent技术进展 - 通过规划、工具调用和记忆三大能力实现自主运作，形成Reflection/Tool Use/ReAct/Planning/Multi-Agent五种进阶模式 [10][24] - Google开源Gemini CLI支持60次/分钟调用和1M Token上下文记忆，实现自然语言指令触发全流程开发任务 [11][29] - ChatGPT Agent在Humanity's Last Exam测试中获43.1分，BrowseComp测试达68.9分SOTA水平 [11][33] - Claude Opus 4.1无害响应率提升至98.76%，SWE-bench解题数增至18.4项，恶意请求处理能力提升25% [11][36] 重点公司数据 - 寒武纪2025年预测营收63.53亿元，归母净利润16.19亿元，对应PE 239倍 [14] - 金山办公2025年预测营收61.33亿元，归母净利润19.24亿元，对应PE 70倍 [14] - 科大讯飞2025年预测营收280.96亿元，归母净利润9.74亿元，对应PE 116倍 [14] 投资建议方向 - 企业服务：金山办公/合合信息（办公）、卓易信息/普元信息（编程）、金蝶国际/用友网络（ERP）等 [12][38] - 应用场景：东方财富/恒生电子（金融）、科大讯飞/视源股份（教育）、阿里健康/卫宁健康（医疗）等 [12][38]

GPT-5发布预期 - OpenAI官方暗示GPT-5可能即将发布 通过将"LIVESTREAM"中的"S"替换为数字"5" [1] - OpenAI CEO奥尔特曼表示GPT-5大概率会在今年夏天发布 并可能推出mini和nano版本 [2] - 预计GPT-5将通过API向外部开放 [2] GPT-5技术特点 - GPT-5将是一套集成大量技术的系统 包含o3推理能力 而非独立模型 [2] - 模型将整合GPT系列基础模型 o系列推理模型 4o全模态模型三方能力 [3] - 下一代模型有望以2-3倍规模实现近10倍智能水平 推理性价比提升一倍 [3] 行业竞争格局 - 谷歌推出通用型世界模型Genie 3 能以每秒24帧速度实时生成动态世界 [3] - Kimi发布拥有更强代码能力的K2 智谱发布GLM-4.5 [3] - OpenAI昨日发布GPT-oss-120b和GPT-oss-20b两款开放权重大模型 [2] 技术发展趋势 - 下一代模型将实现逻辑推理 原生多模态 记忆系统等关键能力突破 [3] - Agent和多模态两大主线有望持续引领产业发展 [3] - 模型能力提升将带动推理端算力需求增长 [3] 商业化前景 - 技术突破将加速高价值复杂行业场景应用落地 [3] - 推理性价比改善将提高应用盈利潜力 [3] - GPT-5等将成为新一代AI应用发展基石 [3]

公司发展历程 - 1996年悦达集团访问韩国并引进起亚Pride生产技术 1997年首辆悦达普莱特下线[1] - 2001年东风公司 悦达投资和现代起亚集团三方组建东风悦达起亚合资公司[2] - 2016年悦达起亚达到年销量65万辆的巅峰 2017年销量断崖式下跌至36万辆 同比降幅45%[3] - 2021年东风集团退出合资公司 悦达集团全资持股悦达起亚[3] - 2023年上半年悦达起亚累计销量12.4万辆 同比增长13.2% 其中出口6.3万辆占比50%[3] 新能源汽车转型 - 2017年高合汽车母公司华人运通在盐城成立 获得地方政府资金和资质支持[3] - 2019年华人运通通过长期租赁方式接手悦达起亚第一工厂并获得造车资质[4] - 高合首款车型HiPhi X定价57-80万元 2021-2023年年销量维持在三四千台水平[4] - 2024年初高合停工停产 债务规模达228亿元[4] - 悦达起亚推出EV6和EV5纯电车型 2023年悦达集团向一汽奔腾投资1.66亿元持股1.9741%[5] - 一汽盐城基地2023年5月投产 主要生产奔腾小马等新能源车型 预计2024年底产能达15万台[5] 行业合作模式 - 悦达早期通过YQZ6370客车代码规避轿车生产资质限制[2] - 地方企业通过引入大型汽车集团获取轿车生产资质 包括一汽入股海马 上汽入股奇瑞等案例[2] - 盐城地方政府通过东海岸基金 悦达集团和盐城国投共同出资支持华人运通[4]

中国开源大模型竞争格局 - 北京、上海与杭州形成三城演义格局 在AI开源领域展开激烈竞争[1] - 美国对中国开源技术栈日益忌惮 表现为白宫调整开源策略及OpenAI推迟开源模型发布[1] - 全球开源模型性能榜单头部已被中国模型霸占 包括K2、Qwen3-2507系列、Qwen3-Coder、Wan2.2、Step-3等[1] 杭州开源生态建设 - 阿里巴巴密集推出多款开源模型 包括Qwen3-Coder(4800亿总参数/350亿激活参数)、Qwen3-2507系列、Qwen VLo多模态模型及全球首个开源MoE视频生成模型[3] - 开源模型定价具备显著优势 Qwen3-Coder价格仅为Claude 4的1/3[3] - 采用差异化产品策略 区分非思考版Instruct与推理版Thinking模型以贴近社区需求[5] 技术创新突破 - Wan2.2首次将MOE架构引入视频生成 在推理成本不变前提下提升总参数规模[4] - K2采用重述法训练提升学习效率 效果比同一内容重复训练高出约5个百分点[9] - Step 3采用AFD技术实现注意力模块与前馈神经网络解耦 优化硬件适配效率[10] - GLM-4.5实现高效能输出 生成速度达100tokens/s且总参数量3550亿中仅激活320亿参数[11] 企业竞争动态 - DeepSeek引发行业飞轮效应 推动开源模型价格战与技术迭代[2] - 月之暗面发布K2模型并采用自研MuonClip优化器与QK-Clip技术[9] - 阶跃星辰推出Step 3多模态推理模型 总参数3210亿且具备视觉能力[10] - 智谱开源GLM-4.5系列模型 采用MIT许可证支持商业用途[11] 产业生态发展 - 阿里云通过开源策略扩大生态影响力 Qwen系列累计下载超4亿次衍生模型超14万个[13] - 开源成为人才吸引与文化构建方式 DeepSeek证明华人团队在AGI领域的创新贡献[14] - 上海大幅提升智算规划规模 从2025年30EFLOPS提升至2027年200EFLOPS(增长6倍)[15] - 腾讯加入开源竞争 在WAIC上开源混元3D世界模型并公布系列开源计划[16] 地缘战略意义 - 中国通过WAIC展示开源AI部署决心 提出打造跨国开源社区应对美国AI行动计划[16] - 开源模型成为国际软实力新杠杆 新加坡明确欢迎中国高性价比模型覆盖东南亚多语言市场[16] - 中国建立开源技术栈目标明确 力求在token经济层面与美国闭源模型竞争[19]