Kimi爆火一周后,从业者走向冷静:厉害,但没有“杀疯了”

2024-04-23 09:04 栏目: 行业动态 查看()

最近,Kimi Chat在AI圈里爆火,这背后的原因是什么?当大家都在长文本处理进行探索和深耕时,为什么Kimi可以获得更多关注?在这背后,我们或许需要更纵深地思考大模型的未来。

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比数据量,布局比较泛,产品线的实用性和宣传的预期差让很多用户感到不好用。有点儿像我们今天的新能源车的发展,上来就是堆各种技术指标参数,不考虑用户是否真的能用到。而月之暗面的产品线就比较专注,按照互联网端产品开发的逻辑来说,首先在定位上,月之暗面和大厂们就有很多不一样的地方。” AI 领域连续创业者、上市公司公共关系顾问王伟男向知危表示。

定位垂直,就赢在了起跑线上。下一步,在技术攻克上,Kimi 虽没有极强的过人之处,但起码技术水平基本与大厂持平。

路奇智能 GenAI 技术产品顾问连诗路对知危分析,“ 从模型的参数技术上来看,Kimi在行业内属于第二梯队,比百川智能、讯飞星火好一些。但Kimi大模型参数的量还是比通义千问、文心一言、混元大模型要弱。”

Kimi 的文本处理长度是 200 万字,长达 80 集的《 甄嬛传 》剧本、几十万字的德州扑克教程、90 万字的《 三体 》,Kimi 都能很快提炼、理解,甚至给出方法论。

听起来确实很恐怖,但实际上 200 万在行业内是个基础水平,阿里、360、百度等互联网大厂能处理的长文本文字范围都在 200 万以上,百度方面称其长文本功能的文字范围会高达 500 万,通义千问则最高可达 1000 万。

可以这样理解,Kimi 火热的背后,没有极其未来感的技术神话。Kimi 更像是个 “ 更会学习的好学生 ”,在如今长文本应用层赛道的混战中,首先要把成绩拉到和大厂这类优等生持平,然后再通过 “ 偏科能力 ” 提升辨识度。更何况,Kimi 主攻 C 端用户,一个能获取大量民心的好学生,不可能当不上班长。

跳出产品本身,月之暗面也无疑是一家会营销的公司。

不久前,有 AI 领域投资人透露,目前 Kimi 投放广告的获客成本约在 10 元,如果算上拉新后用户问答互动产生的算力成本,每个用户的获客成本达到 12-13 元。按照近期的下载计算,Kimi 每天的获客成本至少要花 20 万元。

连诗路也表示,月之暗面确实是在营销上下了功夫,这也是其优势之一。“ 去年 10 月,Kimi 就已经推出了。但早期月之暗面和杨植麟本人都是闷头在研发上,没做什么推广。” 连诗路说,去年下半年,他参与了 Kimi 的小规模试用,“ 那时候的话仅仅就是在 AI 行业圈子内让大家用一用,没有对外推,直到今年 3 月份才开始发力营销。”

所以,在行业人士看来,Kimi 是一条鲶鱼,但不是横空出世的紫薇星。

Kimi 的火爆更是天时地利人和的共同作用。一方面,大模型应用层鏖战已久,各家的技术水平都已经成熟,到了该跑出一款大热应用的时机。另一方面,Kimi 自己从初始定位,到技术深耕、产品打磨,再到舍得在营销上砸钱,这一系列动作环环相扣,跑出来也是必然。

二、成本和获客,不是Kimi最该操心的事情

定位 C 端、重前期营销,站在这两个让 Kimi 一战成名的制胜点上向后望,光景也许不太一样。

因为,C 端的定位有利有弊。不可否认的是,Kimi 的火爆证明了大模型在 C 端是有庞大真实需求的,只是过往没有被大厂们重点强调。大厂不缺技术,更不缺成熟的产品思维,也正因如此,大厂才会一直死磕 AI +产品的逻辑,技术能力上乍一听颇为性感,但在 C 端并没有建立起稳定的认知,所以才会被 Kimi 抢先。

王伟男举例,比如 Kimi 很早就提供了联网搜索功能,后来大家也都开始做了。“ 但实际上最开始的时候,很多大模型的这个应用定位上都是走大而全,而不是走那个最实用的路线。而且,如果不做一个垂直产品的话,就根本不会知道大模型这个新物种对于自己的意义是什么,自己的用户需求又是什么。

需求确实存在,但怎么做,还得摸索。月之暗面创始人周昕宇也曾表示:“ 如果要做 AGI 通⽤⼈⼯智能的话,需要与用户共创。如果只是闲聊的话,对模型的反馈会比较弱。所以我们希望 Kimi 可以帮⼤家来做很多对智商要求比较高的事情,这样模型的上限会更高。”

连诗路指出,“ 做 C 端是有可能盈利的,但是时间会比较长,不如 B 端可以通过直接赋能企业变现。” 再者,Kimi 也需要多次试错之后找到一个最适合自己的商业场景,毕竟仅仅靠与用户的一问一答,对于单款产品来说,变现的周期无法预估。

再说营销投入这一环。Kimi 每日获客成本要 20 万元的消息一出,引来了不少人的质疑。毕竟,前期为了铺开声量,烧钱投放还可以理解,但 AI 的特殊在于,每一个用户进入之后,还要产生源源不断的算力成本,月之暗面能承担得起吗?

连诗路解释,运营投入实际上是有可控度的。“ 后续算力投入的话,主要分为两部分。一是购买算力本身,二是购买算力跑起来所需要的能源,也就是电力。长远来看,Kimi 的确需要更多的辅助。不过,现在 Kimi 已经接受了阿里的投资,而且这个投资不是以现金的形式进来的,而是以算力服务的方式进来的,这就是比较适合 Kimi,也比较漂亮的一次融资。

目前来看,Kimi 走的还是一条标准化的路子,危险系数也不高。面向 C 端的定位能更高效地切入行业,虽然变现效率不及 B 端,但长文本现在还算 C 端的 “ 大杀器 ”,或许足以支撑 Kimi 在实践中找到一个最佳的商业场景。成本更不太需要 Kimi 操心,备受瞩目的“清华系”出身,也能让月之暗面有更多故事可讲。

连诗路分析,Kimi 后期的运营将分为两个阶段。“ 第一个阶段,基础模型要做得比一般的模型好,因为对标国内大模型来说没有特别领先。第二个阶段是打磨产品,到底是学习、模仿并超过 ChatGPT,还是做一个 AI 搜索引擎,这些都需要团队更仔细地考虑。如果还要做 toB,对于 Kimi 这种 toC 出身的团队来说,基因不一样,那么就需要跨越行业的 Know-how,处理不同的数据集等等,这可能还需要重新搭建团队。

三、Kimi的未来,也是大模型的未来

更多时候,惯性思维还是会引导我们把大模型当作一个孤立的 “ 产品 ” 来看,讨论它怎么获客,怎么以传统的互联网产品逻辑变现。但如果跳出这个逻辑,大模型的发展空间肯定不仅仅是紧盯着一个两个用户的引入。

月之暗面创始人杨植麟就认为,长文本本身的可扩展空间非常大,他提到,不能只看数字,因为今天是几百万还是多少亿的窗口没有意义,要看的是 “ 它在这个窗口下能实现的推理能力、the faithfulness 的能力( 对原始信息的忠实度 )、the instruction following 的能力( 遵循指令的能力 )——不应该只追求单一指标,而是结合指标和能力。”

Kimi 的个体命运刚刚开始,长文本也是。或许在 AI 进入真正的成熟发展期之时,长文本早就是不被单独提及的技术壁垒了,它会在自我迭代和外部进程的双重作用下,产生更多价值。

想象空间更大的还在于长文本可能带来的商业机会。创业者们非常乐于看到 Kimi 的出现,说白了,Kimi 最直截了当地解决了长文本这一个痛点,让很多创业者都看到了新的应用方向。

作为创业者,王伟男也认为,Kimi 的影响更加纵深,大家因它而更加对 AI 应用的落地充满信心“ 以前互联网创业的逻辑是,做一个新的产品到互联网上获客,然后产生经济效益,这种创业生态已经非常卷,非常成熟了。经过一波厮杀,留下来赚到钱的人,接下来的课题无非就是提升生产效率和降低成本,大模型的本质就是在解决这些课题。我们的创业土壤的成熟度决定了,在某一个点,一定会有大模型爆发一个指数级增长。”

多位行业人士对 Kimi 的形容是 “ 万里长征才刚刚开始 ”,我们很难用过往的互联网经验看待大模型,看待看似朴素的 Kimi,就像我们很难在过去预知互联网的诞生,更无法预知短视频、直播电商一众新兴行业的崛起。

“ 去年开始,一些跟模型应用上下游相关的行业都在做同一件事,就是囤很多应用类人才和团队,因为当时大家所有的人都默认,谁掌握了平台生态,谁能快速构建起多场景落地能力,谁就会拿到晋级票。” 王伟男举例,类似于移动互联网的发展历程,一开始很多研发者聚集在平台里,做出了产品,拿到了流量,然后有了美团、腾讯、淘宝。后来在这些平台孤岛上,又有更简单的小程序出现了,一大部分研发生产力被释放,也让更多的创业机会涌入,“ 过去十年间在移动互联网发生的一切,也会在大模型的世界里重现。”

Kimi 的惊艳之处更多的在于,它的思路有可能在未来牵起某一种新产业,或者是在旧的产业中注入生机。只把 Kimi 当作一个 “ 工具 ” 或 “ 产品 ” 来看,获客成本、商业化能力肯定是最重要的,但假如把它当作一个类似 “ 互联网 ”的契机来看,意味完全不同了。

大厂卷 toB 应用场景未必是绝对正确的,万一 toC 才有更广阔的未来呢?

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