每經(jīng)記者 陳婷  楊昕怡    每經(jīng)編輯 劉雪梅

當OpenAI的文生視頻模型Sora給世界帶來新一波的沖擊時，國內對人工智能領域的投資熱情也再次被點燃。

2024開年，有市場消息稱，AI創(chuàng)業(yè)公司“月之暗面”已完成新一輪超10億美元融資，投資方包括紅杉中國、小紅書、阿里，老股東跟投。美團也曾參與了該公司上一輪融資。本輪融資后，月之暗面估值達25億美元。

若以10億美元的融資規(guī)模來計，該輪融資是自ChatGPT掀起人工智能熱潮后，國內AI大模型公司迄今獲得的單輪最大金額融資。

為什么月之暗面能成為一眾資方的追逐焦點？英諾天使基金合伙人王晟告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者，對于早期投資的AI項目，考察的核心因素主要還是團隊。

月之暗面方面在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示，目前團隊超80人，其中大部分是技術人員，“每個月都有在全球某個領域有著顯著影響力的人加入。”

“歷史上所有的架構演進本質上都是在提升有效的context length（文本長度）。”在產(chǎn)品方面，像創(chuàng)始人楊植麟在今年2月對媒體表述的這樣，月之暗面現(xiàn)已推出的產(chǎn)品Kimi智能助手正是以領先的長文本處理能力受到了外界和資本的關注。未來，月之暗面還想在大模型領域做出To C的超級應用。

月之暗面的Kimi智能助手以領先的長文本處理能力受到了外界關注 圖片來源：月之暗面官方微信號

為何是月之暗面？

很難想象，作為國內AI領域最大單筆融資的獲得者，這家創(chuàng)業(yè)公司還未滿一周歲。

2023年3月1日，年輕的“天才AI科學家”楊植麟創(chuàng)辦了他的第二家AI公司月之暗面。和這家明星創(chuàng)業(yè)公司一樣，楊植麟有著似乎和年紀不太匹配的學術成就和創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。

2015年從清華計算機系畢業(yè)后，楊植麟前往美國卡內基-梅隆大學攻讀博士，師從蘋果AI研究負責人Ruslan Salakhutdinov和谷歌首席科學家William Cohen，并與多位圖靈獎得主合作發(fā)表論文。

月之暗面向《每日經(jīng)濟新聞》記者介紹，楊植麟是Transformer-XL與XLNet兩篇重要論文的第一作者,兩者均為大語言模型領域的核心技術。同時，他也是中國35歲以下NLP（自然語言處理）領域引用最高的研究者。

記者從業(yè)內人士處了解到，2016年，楊植麟曾參與創(chuàng)立循環(huán)智能（Recurrent AI），2021年12月，循環(huán)智能宣布完成由博裕投資和紅杉中國聯(lián)合領投的3800萬美元新一輪融資，老股東金沙江創(chuàng)投、靖亞資本、真格基金、萬物資本等跟投。報道顯示，循環(huán)智能的技術團隊曾與華為云聯(lián)合發(fā)布了國內首個千億中文語言模型“盤古NLP大模型”。

此外，月之暗面的兩位聯(lián)合創(chuàng)始人周昕宇和吳育昕，也均出身清華，擁有Meta、曠視科技等知名科技公司的工作經(jīng)驗。

關于現(xiàn)有團隊規(guī)模，月之暗面方面表示，目前團隊超80人，其中大部分是技術人員，囊括了NLP、CV（計算機視覺）、RL（強化學習）、Infra（基礎架構）方面的新生代人才，“每個月都有在全球某個領域有著顯著影響力的人加入。”

英諾天使基金合伙人王晟在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者采訪時表示，對于早期投資的AI項目，考察的核心因素是團隊，“我們對項目的收入、利潤沒有什么要求，最重要的本質還是人。”

考慮到月之暗面的核心成員參與過Google Gemini、Google Bard、盤古NLP、悟道等多個大模型的研發(fā)項目，它成為資本的爭搶對象也不奇怪了。

有大模型創(chuàng)業(yè)公司CTO對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，早在楊植麟創(chuàng)立循環(huán)智能和研發(fā)華為盤古模型的時候，便對其團隊有所關注。

企查查顯示，月之暗面在2023年6月首獲超2億美元融資，投資機構包括真格基金和紅杉中國，彼時估值3億美元。8個月后，月之暗面斬獲超10億美元融資，估值躍至25億美元。

為何另辟蹊徑定位To C？

除了“頂配”的創(chuàng)業(yè)團隊，月之暗面也交出了外界看來還算出色的研發(fā)答卷。

2023年10月，月之暗面推出了首款大模型產(chǎn)品Kimi智能助手。月之暗面方面介紹，與其他大模型產(chǎn)品相比，該產(chǎn)品的主要技術優(yōu)勢在于超長的無損上下文處理能力和卓越的指令遵循能力。

據(jù)了解，Kimi智能助手支持輸入20萬漢字，按OpenAI的計算標準約為40萬token（模型可以理解和生成的最小意義單位），是彼時全球大模型產(chǎn)品中所能支持的最長上下文輸入長度。同期大模型Claude支持的最大長文本為10萬token。

“在投資機構和大廠的內部綜合評測中，Kimi智能助手的中文實力直追OpenAI，在理解和生成中文內容方面表現(xiàn)出色。”月之暗面方面向記者強調了該產(chǎn)品的中文處理能力優(yōu)勢。

“AI產(chǎn)品榜(aicpb.com)”統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，Kimi智能助手在2024年1月的訪問量達142萬，在大模型創(chuàng)業(yè)公司的“AI ChatBots”產(chǎn)品中居于首位，月環(huán)比增長率為94.1%，增長速度也在大模型創(chuàng)業(yè)公司中排名第一。

另外值得關注的是，不同于市面上大多數(shù)大模型公司選擇做B端產(chǎn)品，Kimi智能助手的定位關鍵詞之一是“to C”。

楊植麟曾向媒體表示，AI Native的產(chǎn)品會在to C領域產(chǎn)生新的流量入口，成為AI時代的超級App，“這是一個非常大的機會”，他說，“To C就是一個自然而然的選擇”。

為什么選擇做To C領域，月之暗面向《每日經(jīng)濟新聞》記者解釋，因為模型的能力還在快速迭代中，國內市場的B端產(chǎn)品往往需要私有化部署和定制化開發(fā)，而基于現(xiàn)有模型的某個版本做私有化部署和定制化的開發(fā)，將會導致B端產(chǎn)品的能力和用戶體驗完全跟不上模型能力的快速提升，很快就會被淘汰，最終浪費大量的人力、物力和財力資源。

王晟也對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，投資人去年都在投資算力、芯片等基礎設施，今年會更關注AI能力的大幅度增長和成本的下降，應用端也會有機會開始出現(xiàn)，尤其是Agent（智能體），“因為Agent是和過去移動互聯(lián)網(wǎng)完全不一樣的東西，大家會率先開始在Agent中找相關的應用落地。”

同時，To C領域也是一眾互聯(lián)網(wǎng)大廠的AI探索方向。

AI與電商的結合是阿里巴巴當前的加碼重點。記者了解到，2024年起，淘寶天貓將全量向商家陸續(xù)發(fā)布十款智能工具和服務。淘寶還發(fā)布了“AI生態(tài)伙伴計劃2.0”，提供1億元計算資源補貼、接口費用減免以及免傭等激勵政策，進一步豐富并擴大AI開放生態(tài)。

此外，阿里云目前已在IaaS+PaaS層形成完善的AI基礎設施，有觀點認為，阿里云已經(jīng)立志從為大模型提供云計算能力中找到機會。

而據(jù)去年5月消息，小紅書從該年3月份起籌備了獨立的大模型團隊，核心員工來自廣告業(yè)務的NLP技術團隊。然而，小紅書在大模型上并沒有明確進度，只在電商業(yè)務上加快步伐。不過，去年底，小紅書在主APP中內測了一個名為“Davinic”（達芬奇）的AI聊天功能。

去年12月，小紅書COO柯南在一次媒體對話中提到，去年比較意外的一個發(fā)現(xiàn)就是搜索價值，大量的新用戶因為搜索而進入小紅書。她表示，接下來，如何用AI更好地驅動搜索非常重要。

月之暗面真正的價值何在？

技術的突破造就了ChatGPT的一炮而紅，對于以技術為主打的創(chuàng)業(yè)公司而言，技術始終是其能否保持長期領先優(yōu)勢的關鍵。

長文本，是月之暗面選擇的突破方向。

楊植麟在2023年11月的一次外部演講中認為，如今基于Transformer架構的大模型，是“新時代的計算機”，參數(shù)數(shù)量決定計算復雜度，上下文長度決定內存大小——因此，上下文長度是毫無疑問的關鍵所在。

他認為，規(guī)?；峭ㄏ駻GI的核心，而隨著模型不斷迭代，長文本會逐漸取代微調，成為定制模型的關鍵技術。

月之暗面也對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，通往通用人工智能（AGI）（的發(fā)展中），長上下文（long-context）會是一個很重要的點。在其看來，某種程度上看，所有問題都是上下文長度問題。

那么，Kimi智能助手支持20萬漢字的長文本輸入，主打無損記憶。這一突破究竟有多難？

上述大模型創(chuàng)業(yè)公司CTO對記者表示，月之暗面對文本長度的突破有一定難度，但途徑也有多種，較成熟的有位置編碼的外拓，或者工程上的切片召回策略等。他表示，具體到月之暗面，由于沒有披露這塊細節(jié)，暫時無法得知其實現(xiàn)方法。

北京市社會科學院管理研究所副研究員王鵬對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，支持超過20萬字的長文本輸入在技術上確實是一個挑戰(zhàn)，但是否算作重大突破，要取決于具體應用場景。

他提到，例如，在處理長篇小說、歷史文檔或復雜的法律文件時，能夠處理如此長的文本輸入將大大提高AI的理解和分析能力。

“這要求模型不僅要有強大的計算能力，還需要有優(yōu)秀的內存管理能力來保持對長文本的連貫理解。”王鵬說。

深度科技研究院院長張孝榮對《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，支持超過20萬字的長文本輸入確實可以算是一個技術上的突破。在自然語言處理領域，處理長文本一直是一個挑戰(zhàn)，長文本需要大模型有更強的“記憶”能力。當大模型有了這種長文本能力，才能更方便地處理小說、財報等。

張孝榮告訴記者，大模型能夠處理長文本輸入，可以帶來多方面的影響。首先，這可以提高自然語言處理的準確性和效率，使得模型能夠更好地理解和生成自然語言文本。其次，這也為一些需要處理大量文本數(shù)據(jù)的任務提供了可能，比如文獻分析、文本挖掘等。

此外，長文本處理技術的發(fā)展，還可以推動自然語言處理在其他領域的應用，比如更加真實的智能客服、通過多篇財報進行市場分析、處理超長法務合同文本、基于長篇小說進行角色扮演等。

當創(chuàng)業(yè)公司以技術馳名，注定著它需要面對保持技術領先性的壓力。與此同時，好技術如何變成好生意，同樣是一個需要在探索中回答的難題。對于月之暗面而言，完成迅速崛起不過是萬里跋涉第一步。

在演講中，楊植麟曾表示，“爬樓梯”是月之暗面真正想做的事情。

他發(fā)現(xiàn)，做大模型的主要是兩種人，一種是看風景的人，用AGI解鎖了很多可能性，另一種是勇攀高峰的人。

“勇攀高峰，其實是爬樓梯，但不代表說我們不看風景，而是說在你看風景的同時，你可能要花更多的精力，花更多的時間去以周為始的思考：到底月球的背面是什么？”楊植麟說。