第一批大模型獨角獸，創始人已經開始套現了？

自Alpha Go起至今，AI已在資本市場浮沉近10年。圍繞這一概念展開的資本遊戲亦愈發撲朔迷離。

拿新一批正在接受資本洗禮的AI獨角獸來說，剛剛成立一年出頭的月之暗面，在新一輪融資結束並以25億美元估值站穩第一梯隊後不久，被曝創始人大筆套現。

據界面新聞報道，月之暗面（Moonshot AI）創始人楊植麟在上一輪融資完成後，通過售出個人持股已套現數千萬美金。

消息曝出後不久，月之暗面迴應稱，上述消息不實，月之暗面此前已公佈員工激勵計劃。

月之暗面的回覆不夠強硬，而且其特別提到了將於2024年底開啓的ESOP（員工持股計劃），似是希望將業內輿論引導向“創始人爲團隊激勵賣老股”。

而據多位業內人士透露，套現一事並非空穴來風。

在AI一級市場遇冷的當下，創始人套現的動作怎麼都算不上好看。況且，相對市場對月之暗面本身的質疑而言，更具殺傷力的是對整個AI賽道商業化的擔憂。

被放大的不安

投資AI是門苦差事，作爲當下最爲前沿的硬科技，高風險、高投入以及未知的回報週期都在強化整個投資格局的馬太效應，存在巨大不確定性，因而波動劇烈。

這也是爲什麼當月之暗面融資10億美元的消息出來後，二級市場會出現所謂的“Kimi概念股”。這10億美元好比對逐漸冷靜下來的AI賽道的一針強心劑。知名新冠抗原檢測龍頭九安醫療，因爲參與了月之暗面的投資而搖身一變成AI概念股，市場熱情可見一斑。

這也一定程度上放大了月之暗面這次創始人套現風波的影響，多個社交媒體與投資社區中隨處可見唱衰之聲。

從月之暗面創始人楊植麟的經歷看，作爲爲中國35歲以下NLP領域引用最高的研究者，頂着“學院派”創業者光環——不過再亮的光環也難以掩蓋其相對缺乏資本市場經驗，讓不少人將套現解讀爲是“改善生活的昏招”。

但是從賬面上看，數千萬美元相比月之暗面創立至今已高達13億美元上下的融資總額而言並不算大。而且在科技創業語境中，讓創始人賣掉少量老股從而追求一些短期回報的做法並不鮮見。

衆所周知，接受融資一般意味着創始人與上一輪投資人的股份被稀釋，而且資本完全進入公司賬目。在此情況下，出售少量老股不僅可以獲取較高的短期回報，也能一定程度上對衝股份稀釋的問題。

一衆大模型創業者拍馬追趕的OpenAI就是賣老股的“熟手”。4月11日，有媒體報道稱其在估值上升至860億美元的情況下籌備新的售股計劃，甚至已離職員工也可以藉此機會出售股份。OpenAI CEO 山姆·奧特曼每年都會發起新的融資，推高估值只是其一，更重要的是員工可以通過賣老股來兌現期權，這意味着對人才的絕對吸引力。

我們需要認清一個事實，那就是前沿創業公司套現不應該是什麼稀奇事兒。

相比投資人而言，創業團隊及人才更需要實打實的回饋。只不過在愈發內卷的AI投融資中，老股套現的時間節點被提前了，頻率也被山姆·奧特曼加快到了一年一輪——如果不是因爲去年的內部宮鬥，上述售股計劃應該發生在2023年。

至於創始人售股是否會影響決策與控制力，3月融資時的10億美元已佔月之暗面估值的40%，爲了保證創始人團隊保有絕對的決策權和控制權，月之暗面做了AB股處理。天眼查亦顯示楊植麟在北京月之暗面科技有限公司中持股比例達78.968%。

不能變現的期權只是廢紙一張。顯然，人才密集型的AI賽道絕不能“害怕兄弟開路虎”。

沒有護城河

相比市場情緒，月之暗面更大的危機在於其賴以生存的長板已逐漸有了被攻破的跡象。

月之暗面之所以是資本市場的重要標的，在於其亮相時的與衆不同——沒有寫詩作畫，不寫代碼程序，而是用旗下支持20萬漢字超長文本輸入的產品Kimi啃下了一本《三體》。這不僅在當時的國內玩家中難逢敵手，放眼海外，GPT4的上下文長度也才堪堪達到約6000個單詞上下。

於大模型商業化而言，長文本的重要性不言而喻。在企業客戶死攥內部數據不放的情況下，長文本是跑通B端商業化的重要一環；對用戶側而言，提取文本關鍵詞並整理歸納的能力也可以極大提高個人效率。於是，以獨特功能打響差異化的月之暗面似坐火箭般在短短一年內完成估值三連跳，成爲AI獨角獸中的頭部玩家。

時至今日，在Scaling Law的助推下， Kimi現已支持200萬字的無損上下文輸入，但對手們的進展似乎更快。

國內玩家中，阿里巴巴的通義千問開放了 1000 萬字的長文本處理能力、360 智腦開始內測 500 萬字的長文本處理、百度免費開放了200萬~500萬字的長文本處理能力。如果說上述長文本能力的穩定性存疑的話，海外的Gemini 1.5 Pro則一次性將文本輸入長度拉到百萬tokens，相當於一本《紅樓夢》，而且這是在跨模態的前提下的穩定表現。

面對長文本的確定性需求，一衆廠商的發力不容小覷。他們在迅速追平甚至超過Kimi立下的里程碑的同時，還打破了其在這一差異化領域的獨家優勢。事實上，隨着業內對長文本的深入研究，這項技術也已有了被祛魅的跡象。

一位開發者表示，長文本處理無非兩種方法，其一是通過切片等形式對上下文進行有損壓縮，其二是極致的工程化。前者已有谷歌方面發佈論文稱在加入記憶模塊的情況下，有損輸入的文本理論上可以無限拉長，而後者則需要時間與算力，勢必將競爭拉回一年前的“大力出奇跡”時代。

業內對大模型的輸入輸出的優化從未停止，在Kimi的長文本能力一鳴驚人的同時，RAG（檢索增強生成）這個“外掛”與向量數據庫也在同步發展。

既然長板的領先地位不保，月之暗面能否掏出下一張差異化的牌？

自不少使用者的反饋來看，Kimi的情況不容樂觀。首當其衝的是“長文本”標籤下，其輸出依賴模型之外的數據源，無論是用戶自行輸入的文本還是站外搜索，而且在數學、代碼等功能上表現稍弱，好比是一個偏科的“文科生”。另一方面，這也自側面暴露了其模型訓練階段的數據不足、數據集質量等問題。

面對確定的需求與被炮製的賣點，月之暗面即將踏入一條名爲內卷的河流。然而更大的拷問還在於其可持續性未知的商業模式。

獨角獸也缺錢

除了長文本外，將月之暗面與去年高唱定製化與行業大模型的同行區分開來的一個鮮明標籤是to C。對於技術派楊植麟而言，AGI與to C天然是相互吻合的發展方向。

正因如此，無需深耕定製化與BD的月之暗面至今仍能保持一個較小的團隊規模。但在走向超級應用的道路上，月之暗面的付出似乎還沒有什麼實質性的回報。

不似老牌廠商一般試圖以AI重構多個既有C端產品，戰線從未拉長的月之暗面藉助長文本、投融資等爆點迅速起勢。據aicpb.com統計，Kimi在2024年2月的訪問量達305萬，1月的訪問量達142萬，連續兩個月均僅次於文心一言和通義千問，在大模型創業公司產品中居於首位。在3月21日發佈200萬字長文本能力後，Kimi順勢登頂iOS效率榜榜首。

然而這個成績的背後是高昂的營銷獲客成本，據新浪科技報道，算上廣告投放和算力成本，Kimi每個用戶的獲客成本達12-13元，每日的獲客成本高達20萬元。另一方面，用戶的瘋狂涌入也導致Kimi的營運成本高企——3月21日後，Kimi已連續緊急擴容5次。

在月之暗面爲Kimi築起付費牆之前，上述營運情況很可能愈演愈烈。更重要的是，其用戶增長的勢頭正在逐漸減弱。截至發稿前，Kimi在iOS效率榜上的排名已回落至11名。相比之下，更偏向情感陪伴與娛樂的抖音豆包則把持效率榜第二的位置。

就應用邏輯來看，效率類應用無論是在拉新拓客還是在變現上都相對弱於娛樂類應用。從商業模式看，在對手們紛紛推出長文本功能後，Kimi剛剛打下的消費者心智能守住多久尚是未知數，純粹面向C端的商業化也不知何時才能談起。

好似數年前的工具類應用一般先做大DAU，再談營收，楊植麟曾多次公開表示將以長文本爲抓手，通過AI native應用打開新的流量入口，成爲超級應用後再說其他。但商業化就像一把高懸頭頂的達摩克利斯之劍，縱使從移動互聯網初期長跑至今的多個工具應用，在升格爲聚合平臺後還在頭疼進一步商業化的問題。

長期保持純投入的姿態，楊植麟登月的漫漫長路需要錢，更需要資本市場的等待。從某種角度來說，這次套現風波實際上也是一次對AI賽道和資本市場的雙向壓測。目前看來，Kimi有望帶着行業回到過去那個可以通過期權跨越階層甚至改命的年代，但資本市場的耐心顯然是經不起考驗的。