爆火的Kimi，抢了谁的生意？

爆火的Kimi，抢了谁的生意？
一个仅成立一年的创业公司，一群顶着名校光环的90后，做出了一款效果出众的大模型产品，让整个AI圈震动。
自从妙鸭相机短暂出圈后，国内的大模型行业，已经很久没出现爆款产品，Kimi填补了这一空白。
最让人意外的是，A股股民也来凑热闹，各大炒股群讨论Kimi概念股，流量激增导致Kimi服务器宕机。
如今一个多月过去了，虽然热度减退，但身边依然有人在讨论Kimi。
北京一所高校的在校大学生告诉「定焦」，近期学校组织了学习会，安排老师学习Kimi，老师给学生布置作业，要求学习、训练Kimi。
在网络上，时不时能看到有人推荐Kimi，这其中有一些可能是定向投放的广告推文，但也不乏一些自来水。
Kimi带给人们的一个认知冲击是，AI发展太快了，创业公司也可以在短时间内做出让人眼前一亮的产品，相比之下，那些号称做了十几年、砸下千亿资金的科技大厂，不过如此。
Kimi抢走了科技大厂的风头，未来还可能抢走他们的用户。问题是，火爆能持续吗？
谁在用Kimi？
Kimi是一个面向C端用户的智能助手，善于读长文、搜网页，主打功能包括整理资料、解读文件、辅助编程、文案写作等，被网友称为ChatGPT中文平替。
因为有ChatGPT在前边教育市场，还有文心一言、通义千问、讯飞星火等大厂推出的产品相互内卷，Kimi提供的这些功能，其实很多人之前或多或少了解过。
但对比之下，像Kimi一样让很多人自发使用，不只是厂商自吹自擂，还能让2亿A股股民狂欢的国产大模型产品，此前没有过。
Kimi呈现给用户的东西很简单：一个像百度搜索一样的搜索框，“文件，拖进来；网址，发出来”，然后用户可以直接针对发给它的文件或网址提问，让它帮忙总结归纳、分析数据、全网搜索。
最大的亮点是它支持超长文本输入，一开始是20万字，后来增加到200万字，而当时纵观全球范围内的大模型，没有一个能超过10万字的。
这在用户体验上最大的变化是，你给大模型投喂资料，不用再把文件拆分成好几个了，直接丢进去就行，它都能很快读懂，还能“大海捞针”定位其中的信息，告诉你某个信息出现在哪一页。
看到这，Kimi的用途很明确了——长文本阅读和分析概括，可以理解为AI搜索+文档总结。它是一个生产力工具，帮助我们处理信息，偏实用导向，不是用来吟诗作画、聊天娱乐的。
这个定位，决定了Kimi的使用者主要是打工人。Kimi官方介绍文档中提到了六类人群：学术科研人员、互联网从业者、程序员、自媒体与内容创作者、金融和咨询分析师、法律从业人员。他们有个共性：要处理大量文档信息。
一位非诉律师对「定焦」说，之前经常用ChatGPT整理法律政策，利用它写报告、总结，但ChatGPT有个问题是每次输入的信息不能太长，比如一份1万字的材料，需要分成好几份，分批发给它才能进行分析。Kimi的长文本特点，解决了这个问题。现在他是两款产品同时在用。
一位自媒体从业者告诉「定焦」，他会用大模型分析上市公司财报信息，查询一些财务数据，在对比了文心一言和Kimi之后，他觉得Kimi更好用。“Kimi的功能很直接，简单好上手，总结归纳能力很强。”
不过，他们都表示，目前使用频率不高，更多是尝鲜、试用，因为AI生成的内容质量不稳定，有时候会出现胡说八道的情况，“可以参考，但不能全信。”
Kimi的开发者，是一个叫作月之暗面的创业公司，去年3月成立。Kimi去年10月第一次亮相，从一开始就主打长文本，对外宣传的噱头是“完整吃下了一本《三体》”。
亮相之后的半年内，Kimi迭代了三次。识别扫描件、上架小程序、联网搜索，以及将支持的上下文长度升级到200万字。
3月18日的200万字升级是一个转折点。在那之前，Kimi还是在互联网圈、大模型从业者，以及小范围的AI爱好者中传播，升级之后，Kimi成功引起了2亿股民的注意，出现一批Kimi概念股，Kimi APP和小程序宕机上了热搜，进一步传播出圈。
如今来看，Kimi能火，是多个因素共同促成的。首先是产品确实还不错，这是前提；其次恰到好处的营销，2月中旬月之暗面那笔10亿美金、号称国内AI大模型公司单轮最大金额的融资，极大增加了关注度；此外，Kimi概念股的发酵，来自2亿股民的神助攻，最后一举将Kimi送上了微博热搜和Appstore总榜前十。
Kimi的确是出圈了，这跟此前国产大模型只在业内人中传播不一样。不过，从总量上看，实际使用Kimi的人数还是有限，Similarweb监测到Kimi网页版的日活用户数峰值在三四十万的水平，全网日活峰值在百万水平。
对于一家创业公司而言，这个成绩相当不错。问题是，为什么做成这件事的是一家创业公司？
Kimi做对了什么？
月之暗面不是国内最早那批做大模型的公司，在它之前，百度的文心一言作为ChatGPT之后第一个亮相的国产大模型，被认为最接近ChatGPT。此外，阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火、智谱GLM，都已迭代了好几轮。
但除了厂商们的主动发声，国内一直没有出现C端用户真正认可、愿意自发为之宣传的产品。
一大乱象是卷参数、刷榜单。几乎每家在发布产品时，都要把GPT拉出来对比一波，找到几个指标把GPT超越——比如，中文能力。GPT成了靶子，被国产大模型轮番吊打。但业内人都知道，论综合能力，国内没有一个大模型能超越GPT4。
“刷榜”是大模型行业公开的秘密。国产大模型乐于刷榜，经常在各种榜单上排名第一。但多位做榜单测评的业内人士告诉「定焦」，大部分排名没有太大参考意义，跟“刷题”一样，不代表真实能力。
普通用户感到很迷惑，“你说你很强，榜单上有你，媒体推荐你，博主夸赞你，我就信了你，但用完之后，一言难尽……”一位试用过多款国产大模型的用户说。
国内做大模型的公司很有意思，有些是为了拉股价，有些是蹭热点，还有的就是想圈钱，动机很不单纯。稍微好点的，是为了赶超对标OpenAI，是为了要赢。
即便是把长期主义挂在嘴边的大厂，很多也是为了打赢对手，而不是想着怎么满足用户需求。
最典型的是阿里和360。Kimi宣布支持200万字超长无损上下文之后，因流量激增服务器崩溃上了热搜。然后第二天，阿里通义千问宣布免费开放1000万字长文档处理功能，号称“全球文档处理容量第一”，紧接着360 AI浏览器宣布内测500万字长文本处理功能。
好吧，大厂又“赢”了，他们又“第一”了。
有人点评：“既然你（阿里、360）知道长文本好，而且你也能实现，早干嘛去了？这是来给用户提供便利的，还是来蹭流量的？”
除了大厂，还有大佬。去年Kimi刚发布不久，李开复成立的零一万物，发布了大模型Yi-34B，能处理约40万字，是Kimi的约2倍，声称问鼎了多项全球英文和中文能力测试排行榜第一。但马上就有业内人指出，“Yi系列”的模型架构与Meta的开源大模型LLaMA相比，只改了两个张量（tensor）的名字，让其陷入套壳争议。
在这样的大模型创业生态中，其实只要产品稍微好一点，营销巧一点，时机把握好，很容易脱颖而出。
今年3月，AI创业者华融琦利用Kimi，写了一个《Kimi最全指南》的云文档，传播很广。他对「定焦」说，Kimi做长文本很早，从一开始就拿这个点做单点突破，给人留下了根深蒂固的印象，而长文本是一个通用性的功能，Kimi相当于是以功能和场景出圈。另外，创始人杨植麟超级学霸、AI大牛、90后的人设自带滤镜，在感性层面获得了外界更多支持，用户出于认可自发的宣传也给Kimi增添了不少流量和好感。
产品定位决定了市场策略。在国内大模型产品中，Kimi是少有的从一开始就明确只做to C，不做to B的产品。Kimi发布的第一天，杨植麟就说过，希望先提升模型能力，同时也会聚焦C端超级应用，通过产品连接技术与用户，Kimi是第一个产品尝试。
对C端用户的看中，决定了Kimi的产品体验不会差。无论是200万字的超长文本，还是拖拽文件的无门槛操作，以及简洁的页面设计，都能体现这家公司的用户思维。
BAT等大厂的大模型，做的很早，想要的也很多。在“做给谁用”这个问题上，大厂是典型的既要还要，既要吸引C端用户，又想让B端客户付钱，所以大厂基本都是把大模型跟云服务打包在一块，C端B端两手抓。
智谱AI是清华系的创业公司，全面对标OpenAI，公认技术实力强悍。智谱也有面向C端的产品，但落地方向以to B为主——智谱在机场广告牌上打的大屏广告，“助力千行百业加速迈向通用人工智能时代”，明显是给企业看的。
相比之下，Kimi是少有的从用户需求出发打造的产品。这不是说月之暗面的动机多么高尚，只是从结果来看，用户认可度更高。