《科创板日报》1 月 23 讯（记者 李明明）近日，月之暗面 Kimi 总裁张予彤出席达沃斯 2026 世界经济论坛年会。

在《中国 AI+ 经济》和《原生 AI 驱动型企业》两场主题对话中，张予彤阐述了中国在 AI 技术浪潮中的核心竞争力，并揭秘了中国 AI 公司如何在资源仅为美国同行 1% 的背景下，通过极致的算法创新与算力协同，打造出具备全球竞争力的大模型。并称：" 我们很快就会发布一个新模型。"

值得一提的是，在出任月之暗面 Kimi 总裁后，张予彤近期较为频繁的公开露面，此前还出现在清华大学一场关于创新、创业的交流活动中。

" 很快就会发布一个新模型 "

随着 AI 推理成本在过去一年中下降了 100 至 1000 倍，张予彤认为 " 智能 " 正在成为一种新的通用语言。在她看来，未来的软件将走向 " 无形化 "：人类无需再通过点击成百上千个按钮或背诵复杂公式来操作 GUI，取而代之的是通过自然语言，经由智能体（Agent）调用一切功能。

" 软件不会消失，但它将变得随手可得且‘可丢弃’。" 张予彤预测，未来的代码将通过 " 氛围编程 "（vibe coding），只要意图清晰，AI 就能即时编写出个性化工具交付结果。

这种变革也在重塑劳动力市场与企业架构。张予彤透露，Kimi 目前仅有 300 人左右，却支撑起了底层模型研发与数千万用户的应用运营，甚至有不到 10 人的应用公司利用数百个智能体实现了极高的运营杠杆。她强调，未来的原生 AI 组织将不再强调机械的职能分工，而是看重员工的通用智能能力与学习力。

在论坛问答环节，当被问及今年是否会出现新的 " 中国 AI 时刻 " 时，张予彤笑着回应：" 我们很快就会发布一个新模型。"

而此前《科创板日报》记者独家获悉，月之暗面计划今年一月或者三月上线多模态新模型，型号或为 K2.1/K2.5。

1% 资源下的不对称竞争

在探讨中美 AI 竞争格局时，张予彤分享了一个极具冲击力的事实：Kimi 仅使用美国顶尖实验室 1% 的资源，就开放出 Kimi K2、Kimi K2 Thinking 这样全球领先的开源模型，甚至在部分性能上超越美国的顶尖闭源模型。" 从创业第一天起我们就清醒地意识到，中国初创公司没有随意堆砌算力的条件。" 她表示，" 这迫使我们通过大量的基础研究创新来换取极致的效率。"

张予彤透露，Kimi 投入了大量精力将工程化思维引入研究环节，确保所有算法创新都能在生产系统中大规模稳定运行。例如，Kimi 是全球首个在大型语言模型训练中跑通 Muon 优化器的公司；同时，自研的线性注意力机制（Kimi Linear）在处理速度上已显著超越传统的全注意力系统，实现了效率的跨越式提升。

这种效率优势正快速转化为 " 平权 " 生产力。张予彤分享道：" 现在我们收到的大量简历不再是 PDF，而是个人网站链接。即使是完全不懂代码的人，也能通过 AI 生成的网页代码展示才华。AI 让专业技能平权化，释放了每个人的个体创造力。"

针对中国 AI 产业的独特底色，张予彤总结了中国在当前 AI 竞赛中的三大驱动力。

首先是规模化市场的赋能。张予彤表示，中国庞大的制造业与零售业为 AI 提供了得天独厚的使用场景。这种海量数据与复杂业务逻辑的结合，使中国公司能够在生产环节中构建真正可扩展的系统，让技术在实际落地中完成高效迭代。

其次是社会对新技术的包容与开放态度。回顾新能源汽车、太阳能、智能手机及自动驾驶的发展历程，张予彤认为，中国用户与企业对提升生产力的新工具展现出极高的拥抱意愿，" 对技术的开放性和拥抱新技术的态度，是中国非常独特的优势 "。

最后是 " 基建先行 " 的思维模式。中国在电力供应、跨区域高速公路以及多城市巨型数据中心方面的持续投入，有效降低了能源获取成本。这种数字基建的领先地位，确保了前沿创新不受能源瓶颈阻碍，为技术爆发提供了稳固支撑。

大模型企业加速分化

曾经的大模型 " 六小虎 " 正加速分化，今年初，头部企业智谱与 MiniMax 先后登陆香港联合交易所，上市后市值双双突破千亿港元。

在智谱、MiniMax 等竞争对手借助上市融资扩大竞争优势的背景下，月之暗面选择暂缓上市，其底气主要来源于充足的私募资金支持。

此前月之暗面创始人杨植麟通过内部信披露，公司已完成 5 亿美元 C 轮融资且大幅超募，当前现金储备超 100 亿元，并明确表示 " 短期不着急上市，也不以上市为目的 "。

而近日，《科创板日报》记者独家获悉，月之暗面正在敲定新一轮融资，此轮融资投前估值达到 48 亿美元，而在几周前，该公司估值还是 43 亿美元。据了解，市场需求旺盛导致投资者兴趣激增，此轮融资将很快完成交割。月之暗面目前尚未就本次融资置评。

当前中国大模型领域竞争白热化，各家路径差异逐渐清晰。与一些公司追求用户规模、快速推进商业化应用和资本化不同，月之暗面旗帜鲜明地将宝押注在技术极限的突破和 AGI 的长期愿景上，试图通过打造 " 不被定义 " 的独特能力建立壁垒。

然而，这条路径也伴随着高风险。巨额算力投入、技术路线的潜在波动、商业化深度与广度之间的平衡，以及全球顶尖实验室的激烈竞争，都是其面临的挑战。能否持续获得大规模私募资金支持以维持其 " 烧钱 " 研发模式，将是关键。