第一批AI大模型独角兽，创始人已经开始套现了？

自AlphaGo起至今，AI已在资本市场浮沉近10年。围绕这一概念展开的资本游戏亦愈发扑朔迷离。

拿新一批正在接受资本洗礼的AI独角兽来说，刚刚成立一年出头的月之暗面，在新一轮融资结束并以25亿美元估值站稳第一梯队后不久，被曝创始人大笔套现。

据界面新闻报道，月之暗面（Moonshot AI）创始人杨植麟在上一轮融资完成后，通过售出个人持股已套现数千万美金。

消息曝出后不久，月之暗面回应称，上述消息不实，月之暗面此前已公布员工激励计划。

月之暗面的回复不够强硬，而且其特别提到了将于2024年底开启的ESOP（员工持股计划），似是希望将业内舆论引导向“创始人为团队激励卖老股”。

而据多位业内人士透露，套现一事并非空穴来风。

在AI一级市场遇冷的当下，创始人套现的动作怎么都算不上好看。况且，相对市场对月之暗面本身的质疑而言，更具杀伤力的是对整个AI赛道商业化的担忧。

被放大的不安

投资AI是门苦差事，作为当下最为前沿的硬科技，高风险、高投入以及未知的回报周期都在强化整个投资格局的马太效应，存在巨大不确定性，因而波动剧烈。

这也是为什么当月之暗面融资10亿美元的消息出来后，二级市场会出现所谓的“Kimi概念股”。这10亿美元好比对逐渐冷静下来的AI赛道的一针强心剂。知名新冠抗原检测龙头九安医疗，因为参与了月之暗面的投资而摇身一变成AI概念股，市场热情可见一斑。

这也一定程度上放大了月之暗面这次创始人套现风波的影响，多个社交媒体与投资社区中随处可见唱衰之声。

从月之暗面创始人杨植麟的经历看，作为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，顶着“学院派”创业者光环——不过再亮的光环也难以掩盖其相对缺乏资本市场经验，让不少人将套现解读为是“改善生活的昏招”。

但是从账面上看，数千万美元相比月之暗面创立至今已高达13亿美元上下的融资总额而言并不算大。而且在科技创业语境中，让创始人卖掉少量老股从而追求一些短期回报的做法并不鲜见。

众所周知，接受融资一般意味着创始人与上一轮投资人的股份被稀释，而且资本完全进入公司账目。

在此情况下，出售少量老股不仅可以获取较高的短期回报，也能一定程度上对冲股份稀释的问题。

一众大模型创业者拍马追赶的OpenAI就是卖老股的“熟手”。4月11日，有媒体报道称其在估值上升至860亿美元的情况下筹备新的售股计划，甚至已离职员工也可以借此机会出售股份。OpenAI CEO山姆·奥特曼每年都会发起新的融资，推高估值只是其一，更重要的是员工可以通过卖老股来兑现期权，这意味着对人才的绝对吸引力。

我们需要认清一个事实，那就是前沿创业公司套现不应该是什么稀奇事儿。

相比投资人而言，创业团队及人才更需要实打实的回馈。只不过在愈发内卷的AI投融资中，老股套现的时间节点被提前了，频率也被山姆·奥特曼加快到了一年一轮——如果不是因为去年的内部宫斗，上述售股计划应该发生在2023年。

至于创始人售股是否会影响决策与控制力，3月融资时的10亿美元已占月之暗面估值的40%，为了保证创始人团队保有绝对的决策权和控制权，月之暗面做了AB股处理。天眼查亦显示杨植麟在北京月之暗面科技有限公司中持股比例达78.968%。

不能变现的期权只是废纸一张。显然，人才密集型的AI赛道绝不能“害怕兄弟开路虎”。

没有护城河

相比市场情绪，月之暗面更大的危机在于其赖以生存的长板已逐渐有了被攻破的迹象。

月之暗面之所以是资本市场的重要标的，在于其亮相时的与众不同——没有写诗作画，不写代码程序，而是用旗下支持20万汉字超长文本输入的产品Kimi啃下了一本《三体》。这不仅在当时的国内玩家中难逢敌手，放眼海外，GPT-4的上下文长度也才堪堪达到约6000个单词。

对于大模型商业化而言，长文本的重要性不言而喻。在企业客户死攥内部数据不放的情况下，长文本是跑通B端商业化的重要一环；对用户侧而言，提取文本关键词并整理归纳的能力也可以极大提高个人效率。

于是，以独特功能打响差异化的月之暗面似坐火箭般在短短一年内完成估值三连跳，成为AI独角兽中的头部玩家。

时至今日，在Scaling Laws的助推下， Kimi现已支持200万字的无损上下文输入，但对手们的进展似乎更快。

国内玩家中，阿里巴巴的通义千问开放了1000万字的长文本处理能力、360 智脑开始内测 500 万字的长文本处理、百度免费开放了200万~500万字的长文本处理能力。如果说上述长文本能力的稳定性存疑的话，海外的Gemini 1.5 Pro则一次性将文本输入长度拉到百万tokens，相当于一本《红楼梦》，而且这是在跨模态前提下的稳定表现。

面对长文本的确定性需求，一众厂商的发力不容小觑。他们在迅速追平甚至超过Kimi立下的里程碑的同时，还打破了其在这一差异化领域的独家优势。事实上，随着业内对长文本的深入研究，长文本这项技术也已有了被祛魅的迹象。

一位开发者表示，长文本处理无非两种方法：其一是通过切片等形式对上下文进行有损压缩，其二是极致的工程化。前者已有谷歌方面发布论文称在加入记忆模块的情况下，有损输入的文本理论上可以无限拉长，而后者则需要时间与算力，势必将竞争拉回一年前的“大力出奇迹”时代。

业内对大模型的输入输出的优化从未停止，在Kimi的长文本能力一鸣惊人的同时，RAG（检索增强生成）这个“外挂”与向量数据库也在同步发展。

既然长板的领先地位不保，月之暗面能否掏出下一张差异化的牌？

自不少使用者的反馈来看，Kimi的情况不容乐观。首当其冲的是“长文本”标签下，其输出依赖模型之外的数据源，无论是用户自行输入的文本还是站外搜索，而且在数学、代码等功能上表现稍弱，好比是一个偏科的“文科生”。另一方面，这也自侧面暴露了其模型训练阶段的数据不足、数据集质量等问题。

面对确定的需求与被炮制的卖点，月之暗面即将踏入一条名为内卷的河流。然而更大的拷问还在于其可持续性未知的商业模式。

独角兽也缺钱

除了长文本外，将月之暗面与去年高唱定制化与行业大模型的同行区分开来的一个鲜明标签是to C。对于技术派杨植麟而言，AGI与to C天然是相互吻合的发展方向。

正因如此，无需深耕定制化与BD的月之暗面至今仍能保持一个较小的团队规模。但在走向超级应用的道路上，月之暗面的付出似乎还没有什么实质性的回报。

不似老牌厂商一般试图以AI重构多个既有C端产品，战线从未拉长的月之暗面借助长文本、投融资等爆点迅速起势。据aicpb.com统计，Kimi在2024年2月的访问量达305万，1月的访问量达142万，连续两个月均仅次于文心一言和通义千问，在大模型创业公司产品中居于首位。在3月21日发布200万字长文本能力后，Kimi顺势登顶iOS效率榜榜首。

然而这个成绩的背后是高昂的营销获客成本，据新浪科技报道，算上广告投放和算力成本，Kimi每个用户的获客成本达12-13元，每日的获客成本高达20万元。另一方面，用户的疯狂涌入也导致Kimi的营运成本高企——3月21日后，Kimi已连续紧急扩容5次。

在月之暗面为Kimi筑起付费墙之前，上述营运情况很可能愈演愈烈。更重要的是，其用户增长的势头正在逐渐减弱。截至发稿前，Kimi在iOS效率榜上的排名已回落至11名。相比之下，更偏向情感陪伴与娱乐的抖音豆包，则把持效率榜第二的位置。

就应用逻辑来看，效率类应用无论是在拉新拓客还是在变现上都相对弱于娱乐类应用。从商业模式看，在对手们纷纷推出长文本功能后，Kimi刚刚打下的消费者心智能守住多久尚是未知数，纯粹面向C端的商业化也不知何时才能谈起。

好似数年前的工具类应用一般先做大DAU，再谈营收，杨植麟曾多次公开表示将以长文本为抓手，通过AI原生应用打开新的流量入口，成为超级应用后再说其他。但商业化就像一把高悬头顶的达摩克利斯之剑，纵使从移动互联网初期长跑至今的多个工具应用，在升格为聚合平台后还在头疼进一步商业化的问题。

长期保持纯投入的姿态，杨植麟登月的漫漫长路需要钱，更需要资本市场的等待。从某种角度来说，这次套现风波实际上也是一次对AI赛道和资本市场的双向压测。目前看来，Kimi有望带着行业回到过去那个可以通过期权跨越阶层甚至改命的年代，但资本市场的耐心显然是经不起考验的。

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