国产大模型持续发力。7月29日，据知情人士透露，月之暗面处Kimi已完成F轮融资，融资金额超35亿美元，投后估值涨至350亿美元。因超目标金额3倍多，本轮融资提前关闭。原定8月开始的G轮（Pre-IPO轮）已提前开始，投前估值升至500亿美元。

这相当于，成立仅三年时间，月之暗面估值翻了100多倍。红杉中国、真格基金、阿里、腾讯、美团龙珠、中国移动、国家人工智能产业投资基金等头部机构悉数入局，月之暗面已成为国内大模型创业公司中累计融资最多、估值增长最快的玩家。

据此前报道，月之暗面已向投资人发送上市议案，预计最快6个月内有望完成港股上市。

全球资本为何如此疯狂？

这源于7月16日月之暗面投下的那枚“技术核弹”——Kimi K3。该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数规模达到2.8万亿，是全球首个开源的3万亿级别模型。原生视觉理解能力，100万Token上下文窗口。在第三方权威评测Frontend Code Arena榜单中，Kimi K3以1679分登顶榜首，成为首款在前端代码能力上全面超越GPT、Claude头部闭源旗舰产品的开源大模型。用户请求量远超预估，月之暗面一度逼近算力极限。

先看一个概念：开源模型好比公开菜谱，像K3、DeepSeek，个人开发者和普通企业都能免费下载、自己“下厨”；闭源模型好比米其林餐厅，像ChatGPT、Claude，配方保密、按份收钱。K3把“米其林级菜谱”白送给全球。华尔街瞬间慌了。K3发布后首个交易日，英伟达蒸发1111亿美元；开源后再蒸发2500亿。72小时，美股AI板块合计蒸发4700亿美元。

恐慌核心是成本。K3运行成本只有Fable 5的1/2到1/3，如果特定查询被缓存，成本甚至可以降低至十分之一。用更少的钱办更多的事——这套“足够好+足够便宜”的组合拳，直接动摇了闭源厂商“稀缺性溢价”的根基。

而这并非孤例：全球最大开源AI模型平台报告显示，中国开源模型下载量已占全球41%。7月27日K3全链条开源后，迅速登顶Hugging Face全球趋势榜，创下平台历史最快热度攀升纪录。中国已成为全球AI开源生态的核心供给方。

继DeepSeek之后，中国公司再次用“开源”冲击全球AI前沿水准。Kimi K3相较其他AI大模型优势在哪里？为何能在短时间内不断迭代升级？

上海人工智能研究院研究员彭嘉昊分析指出，K3的核心优势在于代码能力，其生成的代码质量较高，对开发者而言具备直接生产力价值。这一能力对普通用户可能感受不深，但专业开发者能够直观感知其提升。

K3采用混合专家（MoE）架构。传统大模型采用密集参数激活方式，所有参数在处理任务时均被调动；而K3每次仅调用与任务最相关的专家模块，其他模块保持待命。这一设计在保持大规模模型知识容量的同时，显著降低了单次推理的计算开销。这也解释了K3的快速迭代能力。传统模型的升级需要全参数重新训练，而K3的专家架构允许针对特定领域进行定向强化，相较全面重训效率大幅提升、成本显著降低。月之暗面能够在较短时间内完成从K1到K3的快速演进，正是基于该架构的灵活性。

彭嘉昊同时指出，当前整个大模型赛道，无论是开源还是闭源，多数企业仍面临短期内实现盈亏平衡的挑战。率先实现业务突破并获得资本支持、率先建成生态系统以覆盖长期研发成本，将成为决定企业生存的关键因素。

Kimi K3的连续突破，让中美AI领域间的“掰手腕”变成了“公开叫板”。

美国政界先乱了阵脚。白宫科技政策办公室主任克拉齐奥斯指控月之暗面通过“蒸馏”美国模型开发K3——所谓蒸馏，就是参考一个模型的输出训练另一个模型，是AI界常规技术手段——他称此举“大规模、秘密进行工业级蒸馏”。财政部长贝森特威胁动用制裁和“实体清单”。但商务部长明显更谨慎，白宫内部至今没有统一立场。

不过，科技界几乎是针锋相对。7月24日，黄仁勋在社交平台上转发了一封题为《开放权重与美国AI领导力》的公开信。信中直言：“世界既需要前沿的闭源模型，也需要前沿的开源模型”。联署名单最初有英伟达、微软、Meta、IBM等25家公司和机构，随后迅速扩展——OpenAI、谷歌、AMD、思科等先后加入。截至7月28日，签署机构已扩展至133家。

彭博社全球科技执行主编埃尔斯特罗姆分析认为，这款模型在多项参数指标上已经超越了绝大多数前沿大模型，算力表现十分强劲，成本低得多，可广泛对外提供服务。这对原本打算靠前沿模型收取高额溢价的美国企业来说是实打实的严重冲击，他们的定价空间会面临明显压力，这也给近期计划上市的OpenAI和Anthropic带来不小挑战。

业内人士指出，短期来看，K3未必能撼动Anthropic和OpenAI的全球领先地位，但在亚洲市场、中文场景已形成局部优势。正如商务部所言，美国企业同样在“蒸馏”中国模型。长远看，中美AI竞争不是“谁取代谁”，而是在各自优势领域推动全球生态多元化。

彭嘉昊进一步指出，开源与闭源之争表面是技术路线分歧，实质是产业主导权的竞争。基础设施的普及程度决定标准的定义权，未来竞争的核心将从单一模型的性能指标，转向生态系统厚度与应用场景渗透深度的综合较量。他以手机操作系统的发展轨迹作为参照：iOS以封闭模式提供优质体验，Android以开放模式构建庞大生态，最终后者在市场份额上胜出。相似格局正在AI领域重现——开源模型凭借更低的适配门槛和更高的部署灵活性，天然适合多样化场景的规模化落地。

更深层的博弈将集中在规则层面。从芯片出口管制到“蒸馏”指控，美方可能的后续措施包括数据流通限制、开源许可证的政治化解读等。但规则博弈存在内在悖论——越施加限制，对手越倾向于采用开源方案，而当前领先的开源模型恰恰来自中国。

应对策略层面，彭嘉昊建议继续坚持开源路线，以技术创新应对封锁，充分发挥中国在应用场景方面的规模优势。技术围堵难以真正遏制具备持续创新能力的主体，而全球人工智能发展的技术节奏与产业重心，正在发生结构性偏移。

看看新闻记者: 崔信淑 阮丽 陈昱卉

编辑: 阮丽 陈昱卉

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