文源 | 源媒汇

作者 | 谢春生

编辑 | 苏 淮

最近,国内AI行业被两记大额融资的消息刷屏。

据综合报道,深度求索(DeepSeek)传出将启动首轮融资,目标金额高达500亿元(人民币,如无特殊注明,下同),投后估值高达3500亿元。几乎在同一时段,月之暗面(Kimi)也传出将完成20亿美元融资,投后估值突破200亿元美元,累计融资已超376亿元,是目前国内大模型创业公司中融资最多的一家。

从地理位置上看,上述两家公司都位于北京市海定区知春路一带,相距不到2公里,步行仅需十来分钟。过去一年里,它们的技术迭代、论文发布节奏相近、前后脚更新。步入2026年,这份“默契”再度上演——月之暗面发布Kimi K2.6仅4天,DeepSeek便无预警上线V4版本。

图片来源:月之暗面Kimi与DeepSeek的官方发布

如今,融资时间点的再度重合,却折射出两家企业截然不同的发展路径与战略逻辑。

过去一年半,Kimi走过了一段从低谷逆势重生的蜕变之路。这段故事里没有太多戏剧性的转折,倒是有一个很有意思的细节:当DeepSeek意外爆火、抢走了几乎所有人的注意力时,Kimi内部不但没有人埋怨,反而真心觉得DeepSeek应该被感谢。

因为DeepSeek替整个行业证明了两件事:开源这条路能走通,大模型的突围也绝非只有“堆算力”这一座独木桥。这也为蛰伏期的Kimi指明了后续迭代与商业化的主要方向。

01.

“知耻而后勇”

2025年初,DeepSeek R1横空出世,迅速登顶国产AI标杆,一时风头无两。与之相对,Kimi则陷入了成立以来最黯淡的境地,“Kimi掉队”的质疑声此起彼伏。彼时的月之暗面,没有急于发声辩解,而是选择静心深耕技术。

行业的反转发生在2025年年中。当时Kimi正式推出K2模型——国内首个万亿参数开源基座大模型,首次大规模落地验证二阶优化器Muon的实用价值,凭硬核技术完成一场漂亮的翻身仗。这一突破被《自然》杂志称为“又一个DeepSeek时刻”,就连马斯克也在社交平台公开点赞。Kimi算是走出了舆论阴霾。

技术上的突破完成后,Kimi的钱包也跟着鼓了起来。2025年最后一天,杨植麟在内部信中透露,公司账上趴着超过100亿元现金,并直言,B轮C轮的融资量比绝大多数IPO募资都大。他还判断,相比二级市场,公司从一级市场还能拿到更多资金,所以短期内并不急着上市。

此外,凭借K2模型的SOTA表现,2025年9月至11月,kimi海内外付费用户数平均月环比增长超过170%。同期,K2 Thinking的发布也显著拉动了API收入,海外API收入增长了4倍。这也算是摆脱了国产大模型“有技术、无营收”的行业通病。

不过,真正让Kimi强势重返聚光灯下的,是2026年春节后的那场“龙虾热”。开源AI智能体框架OpenClaw一夜爆火,而Kimi K2.5被开发者社区公认为它的“最佳大脑”。两者配合之下,一个普通用户就能让AI全天候接管手机和电脑干活。

然后Kimi做了一件很聪明的事——直接把龙虾装进自家产品里,上线“Kimi Claw”一键部署功能,不用买服务器、不用写代码。效果立竿见影,K2.5模型在OpenRouter调用榜上干掉了Gemini 3和Claude Opus 4.6,冲上第一。更让人惊艳的是收入数据:今年一月底以来,Kimi仅用将近 20天的收入便超过了2025年全年总和。其中,一二月份的支付订单数分别环比增长超8000%、120%。

截图来源于Kimi官网

整个AI圈都闻到了“龙虾肉”的香味。阿里、网易等大厂也纷纷下场开抢,但Kimi已占住了先机。这波红利的含金量,在此后两个月里被进一步验证。据美团龙珠合伙人王新宇对媒体透露,kimi的ARR(年度经常性收入)在3月突破1亿美元后,4月又增至2亿美元。

所以当5月7日月之暗面那笔20亿美元的融资落定,市场对此已没有太多惊讶。

天眼查显示,月之暗面公司估值自2025年11月的43亿美元到现在超200亿美元,半年翻了将近5倍。这个增速放在整个行业里都是让人惊艳的。

图片来源:天眼查

02.

与DeepSeek“惺惺相惜”

相较于Kimi实打实的营收增长与商业化落地,DeepSeek的融资故事更具行业话题性。这家几乎无显性营收、全程开源代码的企业,凭什么撑起3500亿元的超高估值?资本市场的答案十分明确:极致的底层技术信仰,以及国产算力替代的无限想象空间。

2026年4月24日,DeepSeek V4正式上线,再度刷新行业技术标准:直接把百万token上下文做成标配,还把推理成本压缩到V3.2的27%。更让市场兴奋的是,DeepSeek首次在官方技术报告里公开验证了华为昇腾950PR芯片的适配能力,摆明了要从英伟达生态转向国产算力。这意味着中国AI第一次有了脱离CUDA的现实路径。

现阶段,DeepSeek依靠母公司幻方量化的利润支撑研发,账面现金流稳定,看似并无融资需要。

但当下AI行业早已告别轻资产模式,进入高强度、高投入的重资产竞争阶段,大模型训练、迭代需要持续消耗巨额资金。更为重要的是,人才竞争日趋激烈,DeepSeek已有多位核心研发人员确认离职。

此番首轮外部融资,核心目的便是稳住人才团队、筑牢研发底盘。据报道称,DeepSeek本次500亿元融资中,创始人梁文锋个人出资200亿元,占比40%,剩余300亿元面向外部机构募资。另有市场传闻称,国家集成电路产业投资基金(大基金)有望拿下本轮第二大投资方席位。

外界常将Kimi与DeepSeek的同步迭代、同步融资,解读为两大国产AI巨头的正面厮杀,但穿透表象来看,二者早已走出完全差异化、互补共生的两条赛道。

DeepSeek的核心愿景是重构AI底层基础设施,从mHC残差连接优化,到百万上下文成本革命,始终聚焦底层技术突破,试图打破海外算力与模型架构的垄断,为国产AI筑牢底层根基。

而Kimi的核心优势在于应用落地,从K2、K2.5到K2.6,所有迭代始终围绕“让AI高效落地、真实解决复杂工作”展开。最新的K2.6版本,可调度300个子Agent并行协作,完成4000步超长复杂任务,绝非单纯的技术炫技,而是实实在在拓宽了AI的能力边界与商用场景。

截图来源于Kimi官网

最难得的是,二者的竞争从未陷入零和博弈,反而形成了行业罕见的接力式共生迭代。Kimi K2模型吸纳了DeepSeek验证成熟的MLA注意力机制,DeepSeek V4则跟进采用Kimi落地验证的Muon优化器。

两家AI头部企业,同城竞技,在开源生态中互相借鉴、彼此赋能,以良性竞争推动整个国产大模型行业快速进阶,诠释了顶级玩家的“惺惺相惜”。

03.

只想为付费用户服务?

2026年5月初,关于“豆包即将收费”的消息在网络迅速发酵。有网友发现,豆包在App Store页面悄然上线了付费版本的说明,分为标准版、加强版和专业版三档,月费从68元到500元不等,年付最高达5088元。这也瞬间引发全网争议,“免费不再就卸载”等声音刷屏社交平台。

舆论的沸腾并非偶然,它背后折射出国产AI行业一个共同的现实困境:高流量、高成本、低转化。

图片来源:小红书用户评论

对当下的中国AI行业而言,3.45亿月活固然是庞大的用户资产,但每日高达1.2亿的算力消耗成本也让平台承压巨大——免费算力的红利时代,终究难以维系。

面对汹涌的舆论,豆包官方回应称,平台始终提供免费服务,并在此基础上探索推出更多增值服务,相关方案细节目前仍处于测试阶段。

豆包遭遇的用户抵触,恰恰反衬出Kimi商业化战略的前瞻性与清醒度。

早在“龙虾热”爆发之时,Kimi就确立了清晰且坚定的付费规则:用户想要使用核心Claw智能体功能,必须订阅原价199元/月及以上的高端套餐。这个态度从K2时代延续至今,几乎没有任何动摇。在付费这件事上,Kimi从来没有“扭捏”过,更没有因为流量诱惑而动摇。

杨植麟的商业逻辑或许很简单:Kimi要服务的不是所有人,而是那些真正愿意为生产力工具付费的人。回头看Kimi自2025年11月以来的数据——海外付费用户月环比增长170%,ARR从不足1亿美元飙升到2亿美元,这在一定程度上也验证了其在商业化上的判断。

图片来源:相关公众号推文下的用户评论

当行业还在纠结“该不该收费”时,Kimi已经在回答“怎么让付钱的人觉得值”了。这个分水岭可能是中国AI商业化最值得被记住的一个镜头。豆包今天面对的用户抵触情绪,Kimi已经用产品价值进行了验证。

而此次Kimi新一轮融资中,中国移动的入局显得格外耐人寻味,其战略意义甚至超越了领投方美团龙珠。运营商资本向来以稳健、长期主义为核心准则,从不追逐短期行业热度与流量故事,只押注AI产业化、基础设施化的长期确定性。

Kimi拿到了这笔钱,不是因为它变成了另一个DeepSeek,恰恰是因为它“变成了自己”。

2026年刚刚走到第五个月,中国AI的叙事已经换了好几轮。年初是“龙虾热”带来的“造富神话”;3月是各家公司财报和估值一起飙涨的“军备竞赛”;到了4月下旬,K2.6和V4一周之内相继发布又引爆了技术讨论。所有人的注意力都在追逐下一个爆点。

但慢下来看,Kimi这一年半走过的路,本身就是一个完整的商业故事:从被唱衰到技术重生,从“不差钱”的淡定到“龙虾热”后的营收井喷,再到如今站上200亿美元估值的新起点。它没有走捷径,也没有改变初心——就是做好模型,让愿意付钱的人真正赚到便宜,然后拿赚到的钱继续投到模型研发上。

这个循环看起来朴素,但可能是中国AI公司最健康的成长路径。杨植麟在2025年底那封内部信里说“不急于上市,也不以上市为目的”。现在回头看这句话,底气不是来自账上的百亿现金,而是他相信这条慢路,终究会走得更远。

毕竟,在一个人人都在冲刺的赛道里,知道该在什么地方慢下来,有时候比快更难。

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