本文来自微信公众号：葬 AI，作者：葬愛咸鱼，题图来自：AI 生成

AI 产品天天发布，大模型版本月月更新。评测与 PPT 太多，邀请码并 Agent 齐飞。然而，除了 AI 自媒体无人关心。

还有无人记得，杭州六小龙之前，上一代版本神是 AI 六小虎。

有鉴于此，我准备挨个锐评一遍 AI 六小虎，整点真实。

今天是 Kimi。

Kimi 最近的动作是在做 Agent。

再往前，Kimi 还尝试过社区，一家大模型公司，在主营业务明显落后竞争对手、用户增长遇到瓶颈，接二连三开拓新业务。

就像王小川做医疗大模型，主业没做明白，想靠垂直应用来实现所谓的 " 弯道超车 "。

Kimi 是一个 FOMO、金钱与欲望交织在一起的老故事。

从后往前看，"FOMO" 贯穿了 Kimi 的全部历史：因为 FOMO 崛起为 30 亿美金的独角兽；因为 FOMO 没有处理好与老股东的条款；因为 FOMO 想要复刻移动互联网不计血本地投流——最终又被 FOMO 反噬。

两年前的这个时刻，杨植麟以 " 天才少年 " 的人设横空出世，卡耐基梅隆博士、对 AGI 有坚定信仰，从一开始就选了当时看来颇具前瞻性的切入点—— Long Context 长文本处理。

杨植麟把长文本比作 AI 的 " 新的计算机内存 "，认为是实现 AGI 个性化互动的关键 ，是 " 登月第一步 "。

成立不到一年，2023 年内，公司完成了两轮融资，金额近 20 亿人民币。

真正将 FOMO 情绪推向高潮的，是阿里的入局。2024 年初，阿里以近 8 亿美元巨资下注月之暗面，让估值大幅飙升到 30 亿美金。

至此，在 FOMO 情绪的催化下，集万千宠爱的 Kimi 登上了舞台中心。

但莫名其妙的，Kimi 开始大规模投流，找了一些实习生拍甜宠短剧、和《咸鱼之王》抢用户留存，把大模型变成电子榨菜。

至今不知道是谁选择了这样的投流策略。投流决策实在太投资人，也太移动互联网了。这种不计成本换取用户增长的打法，让我想起了当年的 "ofo" 单车投放，它们背后也都是金沙江。

支撑这个激进策略的，还是整个投资圈对 " 飞轮效应 " 和 "Scaling Law" 的迷信。

Kimi 的早期投资人很喜欢鼓吹所谓的 " 数据飞轮 " 理论，认为用户越多，产生的数据就越多，模型能力就越强；一直到去年底，杨植麟本人还认为原来用静态数据集去训练，现在则要用新的方式来 Scale。

2024 年 11 月，技术圈完全风向转变，OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 等一批顶尖 AI 科学家，公开质疑 Scaling Law 的局限性，指出简单地堆砌算力、喂更多数据，不能保证模型能力持续突破。

而 DeepSeek 推出的两款新模型，直接挑战了 Scaling Law ——进一步提升模型能力，需要转换为强化学习的新技术路线，而不只是堆砌数据和算力。

大的也来了。

2024 年 11 月 11 日，Kimi 大股东阿里巴巴最重要的日子，杨植麟被其前公司循环智能及部分老股东在香港提起了仲裁，叠加过往的创始人套现，让 Kimi 陷入商业伦理争议，很大程度击碎了 " 天才少年 " 和 " 技术理想主义 " 的叙事光环。

Kimi 结局会是如何？

（本文由 Gemini 2.5 Pro 辅助写作。）

本文来自微信公众号：葬 AI，作者：葬愛咸鱼