文源 | 源媒匯

作者 | 謝春生

編輯 | 蘇 淮

最近，國內AI行業被兩記大額融資的消息刷屏。

據綜合報道，深度求索（DeepSeek）傳出將啟動首輪融資，目標金額高達500億元（人民幣，如無特殊注明，下同），投后估值高達3500億元。幾乎在同一時段，月之暗面（Kimi）也傳出將完成20億美元融資，投后估值突破200億元美元，累計融資已超376億元，是目前國內大模型創業公司中融資最多的一家。

從地理位置上看，上述兩家公司都位于北京市海定區知春路一帶，相距不到2公里，步行僅需十來分鐘。過去一年里，它們的技術迭代、論文發布節奏相近、前后腳更新。步入2026年，這份“默契”再度上演——月之暗面發布Kimi K2.6僅4天，DeepSeek便無預警上線V4版本。

圖片來源：月之暗面Kimi與DeepSeek的官方發布

如今，融資時間點的再度重合，卻折射出兩家企業截然不同的發展路徑與戰略邏輯。

過去一年半，Kimi走過了一段從低谷逆勢重生的蛻變之路。這段故事里沒有太多戲劇性的轉折，倒是有一個很有意思的細節：當DeepSeek意外爆火、搶走了幾乎所有人的注意力時，Kimi內部不但沒有人埋怨，反而真心覺得DeepSeek應該被感謝。

因為DeepSeek替整個行業證明了兩件事：開源這條路能走通，大模型的突圍也絕非只有“堆算力”這一座獨木橋。這也為蟄伏期的Kimi指明了后續迭代與商業化的主要方向。

01.

“知恥而后勇”

2025年初，DeepSeek R1橫空出世，迅速登頂國產AI標桿，一時風頭無兩。與之相對，Kimi則陷入了成立以來最黯淡的境地，“Kimi掉隊”的質疑聲此起彼伏。彼時的月之暗面，沒有急于發聲辯解，而是選擇靜心深耕技術。

行業的反轉發生在2025年年中。當時Kimi正式推出K2模型——國內首個萬億參數開源基座大模型，首次大規模落地驗證二階優化器Muon的實用價值，憑硬核技術完成一場漂亮的翻身仗。這一突破被《自然》雜志稱為“又一個DeepSeek時刻”，就連馬斯克也在社交平臺公開點贊。Kimi算是走出了輿論陰霾。

技術上的突破完成后，Kimi的錢包也跟著鼓了起來。2025年最后一天，楊植麟在內部信中透露，公司賬上趴著超過100億元現金，并直言，B輪C輪的融資量比絕大多數IPO募資都大。他還判斷，相比二級市場，公司從一級市場還能拿到更多資金，所以短期內并不急著上市。

此外，憑借K2模型的SOTA表現，2025年9月至11月，kimi海內外付費用戶數平均月環比增長超過170%。同期，K2 Thinking的發布也顯著拉動了API收入，海外API收入增長了4倍。這也算是擺脫了國產大模型“有技術、無營收”的行業通病。

不過，真正讓Kimi強勢重返聚光燈下的，是2026年春節后的那場“龍蝦熱”。開源AI智能體框架OpenClaw一夜爆火，而Kimi K2.5被開發者社區公認為它的“最佳大腦”。兩者配合之下，一個普通用戶就能讓AI全天候接管手機和電腦干活。

然后Kimi做了一件很聰明的事——直接把龍蝦裝進自家產品里，上線“Kimi Claw”一鍵部署功能，不用買服務器、不用寫代碼。效果立竿見影，K2.5模型在OpenRouter調用榜上干掉了Gemini 3和Claude Opus 4.6，沖上第一。更讓人驚艷的是收入數據：今年一月底以來，Kimi僅用將近 20天的收入便超過了2025年全年總和。其中，一二月份的支付訂單數分別環比增長超8000%、120%。

截圖來源于Kimi官網

整個AI圈都聞到了“龍蝦肉”的香味。阿里、網易等大廠也紛紛下場開搶，但Kimi已占住了先機。這波紅利的含金量，在此后兩個月里被進一步驗證。據美團龍珠合伙人王新宇對媒體透露，kimi的ARR（年度經常性收入）在3月突破1億美元后，4月又增至2億美元。

所以當5月7日月之暗面那筆20億美元的融資落定，市場對此已沒有太多驚訝。

天眼查顯示，月之暗面公司估值自2025年11月的43億美元到現在超200億美元，半年翻了將近5倍。這個增速放在整個行業里都是讓人驚艷的。

圖片來源：天眼查

02.

與DeepSeek“惺惺相惜”

相較于Kimi實打實的營收增長與商業化落地，DeepSeek的融資故事更具行業話題性。這家幾乎無顯性營收、全程開源代碼的企業，憑什么撐起3500億元的超高估值？資本市場的答案十分明確：極致的底層技術信仰，以及國產算力替代的無限想象空間。

2026年4月24日，DeepSeek V4正式上線，再度刷新行業技術標準：直接把百萬token上下文做成標配，還把推理成本壓縮到V3.2的27%。更讓市場興奮的是，DeepSeek首次在官方技術報告里公開驗證了華為昇騰950PR芯片的適配能力，擺明了要從英偉達生態轉向國產算力。這意味著中國AI第一次有了脫離CUDA的現實路徑。

現階段，DeepSeek依靠母公司幻方量化的利潤支撐研發，賬面現金流穩定，看似并無融資需要。

但當下AI行業早已告別輕資產模式，進入高強度、高投入的重資產競爭階段，大模型訓練、迭代需要持續消耗巨額資金。更為重要的是，人才競爭日趨激烈，DeepSeek已有多位核心研發人員確認離職。

此番首輪外部融資，核心目的便是穩住人才團隊、筑牢研發底盤。據報道稱，DeepSeek本次500億元融資中，創始人梁文鋒個人出資200億元，占比40%，剩余300億元面向外部機構募資。另有市場傳聞稱，國家集成電路產業投資基金（大基金）有望拿下本輪第二大投資方席位。

外界常將Kimi與DeepSeek的同步迭代、同步融資，解讀為兩大國產AI巨頭的正面廝殺，但穿透表象來看，二者早已走出完全差異化、互補共生的兩條賽道。

DeepSeek的核心愿景是重構AI底層基礎設施，從mHC殘差連接優化，到百萬上下文成本革命，始終聚焦底層技術突破，試圖打破海外算力與模型架構的壟斷，為國產AI筑牢底層根基。

而Kimi的核心優勢在于應用落地，從K2、K2.5到K2.6，所有迭代始終圍繞“讓AI高效落地、真實解決復雜工作”展開。最新的K2.6版本，可調度300個子Agent并行協作，完成4000步超長復雜任務，絕非單純的技術炫技，而是實實在在拓寬了AI的能力邊界與商用場景。

截圖來源于Kimi官網

最難得的是，二者的競爭從未陷入零和博弈，反而形成了行業罕見的接力式共生迭代。Kimi K2模型吸納了DeepSeek驗證成熟的MLA注意力機制，DeepSeek V4則跟進采用Kimi落地驗證的Muon優化器。

兩家AI頭部企業，同城競技，在開源生態中互相借鑒、彼此賦能，以良性競爭推動整個國產大模型行業快速進階，詮釋了頂級玩家的“惺惺相惜”。

03.

只想為付費用戶服務？

2026年5月初，關于“豆包即將收費”的消息在網絡迅速發酵。有網友發現，豆包在App Store頁面悄然上線了付費版本的說明，分為標準版、加強版和專業版三檔，月費從68元到500元不等，年付最高達5088元。這也瞬間引發全網爭議，“免費不再就卸載”等聲音刷屏社交平臺。

輿論的沸騰并非偶然，它背后折射出國產AI行業一個共同的現實困境：高流量、高成本、低轉化。

圖片來源：小紅書用戶評論

對當下的中國AI行業而言，3.45億月活固然是龐大的用戶資產，但每日高達1.2億的算力消耗成本也讓平臺承壓巨大——免費算力的紅利時代，終究難以維系。

面對洶涌的輿論，豆包官方回應稱，平臺始終提供免費服務，并在此基礎上探索推出更多增值服務，相關方案細節目前仍處于測試階段。

豆包遭遇的用戶抵觸，恰恰反襯出Kimi商業化戰略的前瞻性與清醒度。

早在“龍蝦熱”爆發之時，Kimi就確立了清晰且堅定的付費規則：用戶想要使用核心Claw智能體功能，必須訂閱原價199元/月及以上的高端套餐。這個態度從K2時代延續至今，幾乎沒有任何動搖。在付費這件事上，Kimi從來沒有“扭捏”過，更沒有因為流量誘惑而動搖。

楊植麟的商業邏輯或許很簡單：Kimi要服務的不是所有人，而是那些真正愿意為生產力工具付費的人。回頭看Kimi自2025年11月以來的數據——海外付費用戶月環比增長170%，ARR從不足1億美元飆升到2億美元，這在一定程度上也驗證了其在商業化上的判斷。

圖片來源：相關公眾號推文下的用戶評論

當行業還在糾結“該不該收費”時，Kimi已經在回答“怎么讓付錢的人覺得值”了。這個分水嶺可能是中國AI商業化最值得被記住的一個鏡頭。豆包今天面對的用戶抵觸情緒，Kimi已經用產品價值進行了驗證。

而此次Kimi新一輪融資中，中國移動的入局顯得格外耐人尋味，其戰略意義甚至超越了領投方美團龍珠。運營商資本向來以穩健、長期主義為核心準則，從不追逐短期行業熱度與流量故事，只押注AI產業化、基礎設施化的長期確定性。

Kimi拿到了這筆錢，不是因為它變成了另一個DeepSeek，恰恰是因為它“變成了自己”。

2026年剛剛走到第五個月，中國AI的敘事已經換了好幾輪。年初是“龍蝦熱”帶來的“造富神話”；3月是各家公司財報和估值一起飆漲的“軍備競賽”；到了4月下旬，K2.6和V4一周之內相繼發布又引爆了技術討論。所有人的注意力都在追逐下一個爆點。

但慢下來看，Kimi這一年半走過的路，本身就是一個完整的商業故事：從被唱衰到技術重生，從“不差錢”的淡定到“龍蝦熱”后的營收井噴，再到如今站上200億美元估值的新起點。它沒有走捷徑，也沒有改變初心——就是做好模型，讓愿意付錢的人真正賺到便宜，然后拿賺到的錢繼續投到模型研發上。

這個循環看起來樸素，但可能是中國AI公司最健康的成長路徑。楊植麟在2025年底那封內部信里說“不急于上市，也不以上市為目的”。現在回頭看這句話，底氣不是來自賬上的百億現金，而是他相信這條慢路，終究會走得更遠。

畢竟，在一個人人都在沖刺的賽道里，知道該在什么地方慢下來，有時候比快更難。

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