今天小编分享的财经经验：Kimi“登月”为何离不开张予彤，欢迎阅读。
文 | 万点研究
近日国内 AI 大模型领網域，因为月之暗面的一系列风波，再次站上舆论风口。
12 月 6 日晚，月之暗面创始人杨植麟发文回应近期一系列风波。杨植麟表示，自己已经离开循环智能重新创业，并获得了每一位董事的签字同意和所有必要手续，他本人感恩所有循环智能投资人和月之暗面投资人支持早期创业梦想，相信分歧会有合理的解决方式。
回顾此次月之暗面舆论风波，争端起于 11 月 11 日，36 氪旗下暗涌 Waves 一则消息，该报道显示，月之暗面创始人杨植麟、联合创始人兼 CTO 张宇韬，近日被循环智能投资人在香港提起仲裁，相关电子仲裁申请书也已递交香港国际仲裁中心，指控两人未经循环智能投资人同意，就启动融资并成立月之暗面。
2024 年，作为国内大模型赛道现象级产品，月之暗面旗下 Kimi 的横空出世，也让循环智能一众老股东们认为是公司原有成果被摘 " 桃子 "。你来我往的舌战之间，双方谁对谁错？带着这个问题，跟随万点脚步一起来聊聊事件背后的是非曲直。
双方纠纷的关键在哪？
公开资料显示，循环智能成立于 2016 年，是一家 AI 企业服务公司。曾推出 NLP 平台 - 自然语言平台，意在智能化赋能企业解决客户沟通及企业内部管理方面的痛点。公司成立以来获得了博裕资本、红杉中国、金沙江创投、靖亚资本、万物资本、华山资本等多家知名创投大佬融资背书。
2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出的人工智能语言处理工具—— ChatGPT 快速带火大模型赛道之后。随着人工智能赛道不断升温，2023 年 3 月，杨植麟成立月之暗面公司，月之暗面来源于著名摇滚乐队 PinkFloyd 的专辑《TheDarkSideoftheMoon》。
2024 年 10 月，月之暗面推出了语音大模型明星产品 Kimi。这也是引发本次仲裁的直接原因，金沙江创投、万物资本、靖亚资本、华山资本和博裕资本等循环智能投资方认为，杨植麟、张宇韬在未获得同意豁免书之前，便已经开始融资并成立了月之暗面。
12 月 5 日，金沙江创投主管合伙人朱啸虎在朋友圈发文称，月之暗面本来就是循环智能内部已经开发 2 年的项目。但分拆过程中存在问题，尤其是董事会决议拖延到 2024 年 1 月才签字，但由于存在张予彤对自己重大利益冲突的隐瞒，可以被认为无效。
朱啸虎认为，金沙江创投前主管合伙人张予彤离职时向金沙江创投、循环智能投资人及股东隐瞒了重要事实，即张予彤在分拆后的月之暗面免费获取了占比初始股份 14% 的 900 万股权，而循环智能仅从中分得了 9.5%。
一波未平一波又起，剧情反转也让吃瓜群众有些猝不及防。
12 月 5 日，朱啸虎朋友圈再次更新了一条信息表示：虽然我们对大模型有不同的理解，但是我们愿意豁免 Kimi，张宇韬以及月之暗面公司，支持年轻人追求 AGI 梦想，在张宇韬全职加入月之暗面的补偿上没有分歧。但是这个支持不代表可以容忍违背商业伦理道德甚至法律，我们完全不理解 Kimi 为什么一定要绑定张予彤，一个有严重利益冲突，并且违背受托责任，还一直不承认加入月之暗面的人？
天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往。
循环智能投资方，并非仅是气不过张予彤持巨量免费股，更为重要的是金沙江创投、博裕资本、万物资本、靖亚资本、华山资本这些公司错过了月之暗面估值狂欢盛宴。
具体来看，2023 年 6 月，月之暗面完成了 20 亿元天使轮融资，由循环智能时期的老投资人红杉中国、真格基金等主导，今日资本等参与融资。上述仲裁的五家循环智能老股东完美错过了月之暗面估值暴涨的升值机会。
对于朱啸虎一方的解绑要求，据《每日经济新闻》消息，月之暗面内部的态度是不会与张予彤解绑，并表示 14% 还给少了。对于张予彤本人为何能够获得如此大比例的股份，月之暗面内部表示，都源于张予彤对公司的贡献，例如将 Kimi 月活用户提升到 3600 万、帮助月之暗面进行多轮融资等。
据 " 暗涌 Waves" 消息，2024 年 2 月，" 月之暗面 " 完成新一轮超 10 亿美元融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里等老股东。本轮融资后，月之暗面估值已达约 25 亿美元，一跃成为国内大模型领網域的头部企业之一。
在这次融资中，阿里巴巴投资 8 亿美元，综合多家信源报道来看，张予彤是促成阿里投资的关键人物，强大的 " 找钱 " 能力或许是月之暗面不愿与张予彤 " 解绑 " 的关键原因。
有钱了之后，麻烦也随之而来，据《科创板日报》消息，仲裁发起方要求的补偿数额将近一亿美元，从时间点来看，循环智能老股东仲裁时间，与阿里巨额时间到账的时间相互重叠。
Kimi 迈出 " 登月 " 第一步
有了钱之后，月之暗面的日子并不能轻松多少。AI 大模型火热发展 2 年之后，大模型的发展可以用重度 " 烧钱 " 来形容。
据外媒消息报道，作为全球 AI 大模型领军者，2024 年 OpenAI 或将面临高达 50 亿美元亏损。预估数据显示，OpenAI 今年运营总成本可能将达 85 亿美元。其中，推理和训练成本分别高达 40 亿和 30 亿美元。
公开资料显示，截至 2024 年上半年，OpenAI 已经累计完成了 135 亿美元融资，即便拥有了巨额资金，但是高达 50 亿美元亏损，对于 OpenAI 而言也将是一个严峻的考验。推理成本方面，2024 年 OpenAI 花费近 40 亿美元租用微软的伺服器集群来支持 ChatGPT 及其底层大模型的运转。
由总成本与亏损额推导，OpenAI 全年收入预估至少将达到 35 亿美元。相比已经实现稳定收费的 OpenAI，目前国内 AI 大模型正在因为行业内卷加剧，而被一点点拖入 " 免费 " 时代。
2024 年 5 月 15 日，字节跳动发布豆包大模型，打响了国内 AI 大模型价格战首枪。随后引发了阿里通义千问主力模型火速跟随降价，百万 tokens 调用花费最低已经降到 0.5 元。百度更是宣布文心大模型的两款主力模型全面免费，即刻生效。
激烈的行业价格战无疑将恶化 AI 大模型损益表，盈亏平衡没有明确时间表预期之下，AI 大模型企业将更加看重 " 找钱 " 能力。即便是拿到了 10 亿美元的融资，月之暗面对于资金依然有着高度需求，Kimi 也需要更大规模的伺服器来支撑产品迭代。
说到 AI 大模型技术迭代问题，当下行业已经形成了一定共识。未来 AI 大模型发展将主要集中在满足多样化的应用需求，提升语言理解能力的长文本处理能力。而计算能力更高效的长文本处理能力，也将成为检验 AI 大模型公司产品含金量的关键指标。
对此，杨植麟也曾表示，无损的长上下文将会是一个很关键的基础技术，长文本将是公司 " 登月 " 的第一步，历史上所有的模型架构演进，本质上都是在提升有效的、无损的上下文长度。
2024 年 3 月，香港《南华早报》消息，月之暗面宣布旗下大模型 Kimi 已经能够处理 200 万汉字的无损上下文，相比去年 10 月时 20 万汉字的水平有了明显突破。
月之暗面的宣布随后也引发其他竞争对手的快速跟进，阿里巴巴宣布通义千问产品达到了令人瞩目的 1000 万字长文本处理规模，百度也表示即将开放长文本处理能力，预计文字处理范围将在 200 万至 500 万字之间。360 则表示，360 智腦正在进行 500 万字长文本处理功能的内测，并将很快集成至 360AI 浏览器中。
2024 年 3 月，国内多家头部 AI 大模型公司宣布上线长文本功能后，行业也出现了对长文本处理能力的质疑声音。认为该技术并不是真正的长文本技术，而是 RAG 技术。对此，月之暗面相关人士表示，Kimi 的长文本是无损压缩技术的长上下文，RAG 是有损压缩技术。
公开资料显示，RAG 是一种被称为检索增强生成的技术，这种技术可以从文档中搜索出相关内容，并把这些内容给到大模型做推理。具体来讲，如果将 200 万字比作一本书，无损压缩技术好比是将这本书通读一遍之后进行归纳分析。相比之下，RAG 技术只读每页第一行后，就进行总结分析。相比 " 一目十行 " 的处理技术，全篇通读之后的分析逻辑性与权威性更胜一筹。
相比一目十行的处理方式，全篇通读对于大模型计算资源需求大，复杂的计算和分析对 CPU 和 GPU 有着更高的需求，也意味着企业需要投入更大的资源去搭建计算平台，其背后的资源消耗问题也将日益加剧。
不要小视大模型背后的能源消耗成本，据国外权威机构报告，ChatGPT 每天要响应大约 2 亿个请求，在此过程中消耗超过 50 万度电力，每天用电量相当于 1.7 万个美国家庭的用电量。
除此之外，并不仅仅是人类说话 " 废水 "。AI 大模型在与人类的对话过程中也需要大量的水资源，原因在于 AI 数据处理中心还需要大量水资源来散热。未来随着长文本处理能力不断更新，数据处理对于电力与水资源需求也将不断上升，与环境承载力之间的矛盾也将愈发突出。
除了硬體不断更新带来资源与资金挑战，在软实力方面，企业也需要研发出更高效算法和架构，以减少资源消耗应对上述问题。复杂的模型结构和算法，除了能够降低企业硬體使用成本之外，也能理解更复杂的语言逻辑，提高模型文字处理的准确性，来满足客户更复杂的文字需求。
对于一款产品而言，只有解决了客户复杂多元化差异性需求，才能有更高的概率去实现商业应用。相比短文本处理能力，发展长文本能更好形成产品差异化优势，更贴合于产业应用，更有利于产品商业化落地，这也头部企业不断加码长文本赛道的重要逻辑。
登月第二步，C 端商业化还有多远？
虽然依靠阿里融资，Kimi 一跃成为 AI 大模型 C 端赛道现象级产品，但 C 端市场内卷加剧也导致商业化目标遥遥无期。
对于国内 AI 大模型企业而言，发展道路上最为关键的一个选择便是 "To B 或 To C"，对于 C 端市场而言，消费者群体巨大但是商业化难度较大，需要企业拥有强大找钱能力去熬过一轮又一轮行业洗牌，才能最后看到商业化曙光。
相比之下，大模型在 B 端市场的商业化应用要容易很多。月之暗面的前身循环智能便是一个服务 B 端的人工智能企业。
近日，零一万物 CEO 李开复接受媒体采访时表示，大模型竞争已进入 " 落地为王 " 阶段。这意味着市场对于大模型的盈利预期也将进一步加大，未来 C 端企业融资的难度也要大于 B 端企业。
李开复认为，" 一个大模型公司同时做 to B、to C 是很辛苦的，需要多元化的管理方式。选择在国内做 to B，是因为我们找到了一些破局的空间，比如用数字人来做零售、餐饮等，能做一个完整的解决方案。我觉得这样的 to B 只能在中国做，to B 就做有利润的解决方案，而不只是卖模型，不只是做项目制 "。
目前国内 C 端用户没有很强的付费需求和意愿，C 端大模型产品更大的机会主要还是在海外市场。作为 Kimi 登月第二步，月之暗面走得并不顺利。
据晚点 LatePost 报道，月之暗面几位出海产品负责人已于近期离职创业。报道称今年 9 月，月之暗面决定停止更新两款已上线的出海产品—— Ohai 和 Noisee，暂时收缩了出海 to C 应用。
另据《科创板日报》，月之暗面的出海项目在今年 6 月就已经撤掉，原因则是出海业务盈利不及预期。
综合多家信源消息来看，Kimi 出海计划可能遭遇种种不顺，正所谓人红是非多。月之暗面与张予彤互相捆绑之下能走多远？时间将告诉我们答案。
