作者  |  谢春生

编辑  |  苏   淮

最近，国内 AI 行业被两记大额融资的消息刷屏。

据综合报道，深度求索（DeepSeek）传出将启动首轮融资，目标金额高达 500 亿元（人民币，如无特殊注明，下同），投后估值高达 3500 亿元。几乎在同一时段，月之暗面（Kimi）也传出将完成 20 亿美元融资，投后估值突破 200 亿元美元，累计融资已超 376 亿元，是目前国内大模型创业公司中融资最多的一家。

从地理位置上看，上述两家公司都位于北京市海定区知春路一带，相距不到 2 公里，步行仅需十来分钟。过去一年里，它们的技术迭代、论文发布节奏相近、前后脚更新。步入 2026 年，这份 " 默契 " 再度上演——月之暗面发布 Kimi K2.6 仅 4 天，DeepSeek 便无预警上线 V4 版本。

图片来源：月之暗面 Kimi 与 DeepSeek 的官方发布

如今，融资时间点的再度重合，却折射出两家企业截然不同的发展路径与战略逻辑。

过去一年半，Kimi 走过了一段从低谷逆势重生的蜕变之路。这段故事里没有太多戏剧性的转折，倒是有一个很有意思的细节：当 DeepSeek 意外爆火、抢走了几乎所有人的注意力时，Kimi 内部不但没有人埋怨，反而真心觉得 DeepSeek 应该被感谢。

因为 DeepSeek 替整个行业证明了两件事：开源这条路能走通，大模型的突围也绝非只有 " 堆算力 " 这一座独木桥。这也为蛰伏期的 Kimi 指明了后续迭代与商业化的主要方向。

01.

" 知耻而后勇 "

2025 年初，DeepSeek R1 横空出世，迅速登顶国产 AI 标杆，一时风头无两。与之相对，Kimi 则陷入了成立以来最黯淡的境地，"Kimi 掉队 " 的质疑声此起彼伏。彼时的月之暗面，没有急于发声辩解，而是选择静心深耕技术。

行业的反转发生在 2025 年年中。当时 Kimi 正式推出 K2 模型——国内首个万亿参数开源基座大模型，首次大规模落地验证二阶优化器 Muon 的实用价值，凭硬核技术完成一场漂亮的翻身仗。这一突破被《自然》杂志称为 " 又一个 DeepSeek 时刻 "，就连马斯克也在社交平台公开点赞。Kimi 算是走出了舆论阴霾。

技术上的突破完成后，Kimi 的钱包也跟着鼓了起来。2025 年最后一天，杨植麟在内部信中透露，公司账上趴着超过 100 亿元现金，并直言，B 轮 C 轮的融资量比绝大多数 IPO 募资都大。他还判断，相比二级市场，公司从一级市场还能拿到更多资金，所以短期内并不急着上市。

此外，凭借 K2 模型的 SOTA 表现，2025 年 9 月至 11 月，kimi 海内外付费用户数平均月环比增长超过 170%。同期，K2 Thinking 的发布也显著拉动了 API 收入，海外 API 收入增长了 4 倍。这也算是摆脱了国产大模型 " 有技术、无营收 " 的行业通病。

不过，真正让 Kimi 强势重返聚光灯下的，是 2026 年春节后的那场 " 龙虾热 "。开源 AI 智能体框架 OpenClaw 一夜爆火，而 Kimi K2.5 被开发者社区公认为它的 " 最佳大脑 "。两者配合之下，一个普通用户就能让 AI 全天候接管手机和电脑干活。

然后 Kimi 做了一件很聪明的事——直接把龙虾装进自家产品里，上线 "Kimi Claw" 一键部署功能，不用买服务器、不用写代码。效果立竿见影，K2.5 模型在 OpenRouter 调用榜上干掉了 Gemini 3 和 Claude Opus 4.6，冲上第一。更让人惊艳的是收入数据：今年一月底以来，Kimi 仅用将近 20 天的收入便超过了 2025 年全年总和。其中，一二月份的支付订单数分别环比增长超 8000%、120%。

截图来源于 Kimi 官网

整个 AI 圈都闻到了 " 龙虾肉 " 的香味。阿里、网易等大厂也纷纷下场开抢，但 Kimi 已占住了先机。这波红利的含金量，在此后两个月里被进一步验证。据美团龙珠合伙人王新宇对媒体透露，kimi 的 ARR（年度经常性收入）在 3 月突破 1 亿美元后，4 月又增至 2 亿美元。

所以当 5 月 7 日月之暗面那笔 20 亿美元的融资落定，市场对此已没有太多惊讶。

天眼查显示，月之暗面公司估值自 2025 年 11 月的 43 亿美元到现在超 200 亿美元，半年翻了将近 5 倍。这个增速放在整个行业里都是让人惊艳的。

图片来源：天眼查

02.

与 DeepSeek" 惺惺相惜 "

相较于 Kimi 实打实的营收增长与商业化落地，DeepSeek 的融资故事更具行业话题性。这家几乎无显性营收、全程开源代码的企业，凭什么撑起 3500 亿元的超高估值？资本市场的答案十分明确：极致的底层技术信仰，以及国产算力替代的无限想象空间。

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek V4 正式上线，再度刷新行业技术标准：直接把百万 token 上下文做成标配，还把推理成本压缩到 V3.2 的 27%。更让市场兴奋的是，DeepSeek 首次在官方技术报告里公开验证了华为昇腾 950PR 芯片的适配能力，摆明了要从英伟达生态转向国产算力。这意味着中国 AI 第一次有了脱离 CUDA 的现实路径。

现阶段，DeepSeek 依靠母公司幻方量化的利润支撑研发，账面现金流稳定，看似并无融资需要。

但当下 AI 行业早已告别轻资产模式，进入高强度、高投入的重资产竞争阶段，大模型训练、迭代需要持续消耗巨额资金。更为重要的是，人才竞争日趋激烈，DeepSeek 已有多位核心研发人员确认离职。

此番首轮外部融资，核心目的便是稳住人才团队、筑牢研发底盘。据报道称，DeepSeek 本次 500 亿元融资中，创始人梁文锋个人出资 200 亿元，占比 40%，剩余 300 亿元面向外部机构募资。另有市场传闻称，国家集成电路产业投资基金（大基金）有望拿下本轮第二大投资方席位。

外界常将 Kimi 与 DeepSeek 的同步迭代、同步融资，解读为两大国产 AI 巨头的正面厮杀，但穿透表象来看，二者早已走出完全差异化、互补共生的两条赛道。

DeepSeek 的核心愿景是重构 AI 底层基础设施，从 mHC 残差连接优化，到百万上下文成本革命，始终聚焦底层技术突破，试图打破海外算力与模型架构的垄断，为国产 AI 筑牢底层根基。

而 Kimi 的核心优势在于应用落地，从 K2、K2.5 到 K2.6，所有迭代始终围绕 " 让 AI 高效落地、真实解决复杂工作 " 展开。最新的 K2.6 版本，可调度 300 个子 Agent 并行协作，完成 4000 步超长复杂任务，绝非单纯的技术炫技，而是实实在在拓宽了 AI 的能力边界与商用场景。

最难得的是，二者的竞争从未陷入零和博弈，反而形成了行业罕见的接力式共生迭代。Kimi K2 模型吸纳了 DeepSeek 验证成熟的 MLA 注意力机制，DeepSeek V4 则跟进采用 Kimi 落地验证的 Muon 优化器。

两家 AI 头部企业，同城竞技，在开源生态中互相借鉴、彼此赋能，以良性竞争推动整个国产大模型行业快速进阶，诠释了顶级玩家的 " 惺惺相惜 "。

03.

只想为付费用户服务？

2026 年 5 月初，关于 " 豆包即将收费 " 的消息在网络迅速发酵。有网友发现，豆包在 App Store 页面悄然上线了付费版本的说明，分为标准版、加强版和专业版三档，月费从 68 元到 500 元不等，年付最高达 5088 元。这也瞬间引发全网争议，" 免费不再就卸载 " 等声音刷屏社交平台。

舆论的沸腾并非偶然，它背后折射出国产 AI 行业一个共同的现实困境：高流量、高成本、低转化。

图片来源：小红书用户评论

对当下的中国 AI 行业而言，3.45 亿月活固然是庞大的用户资产，但每日高达 1.2 亿的算力消耗成本也让平台承压巨大——免费算力的红利时代，终究难以维系。

面对汹涌的舆论，豆包官方回应称，平台始终提供免费服务，并在此基础上探索推出更多增值服务，相关方案细节目前仍处于测试阶段。

豆包遭遇的用户抵触，恰恰反衬出 Kimi 商业化战略的前瞻性与清醒度。

早在 " 龙虾热 " 爆发之时，Kimi 就确立了清晰且坚定的付费规则：用户想要使用核心 Claw 智能体功能，必须订阅原价 199 元 / 月及以上的高端套餐。这个态度从 K2 时代延续至今，几乎没有任何动摇。在付费这件事上，Kimi 从来没有 " 扭捏 " 过，更没有因为流量诱惑而动摇。

杨植麟的商业逻辑或许很简单：Kimi 要服务的不是所有人，而是那些真正愿意为生产力工具付费的人。回头看 Kimi 自 2025 年 11 月以来的数据——海外付费用户月环比增长 170%，ARR 从不足 1 亿美元飙升到 2 亿美元，这在一定程度上也验证了其在商业化上的判断。

图片来源：相关公众号推文下的用户评论

当行业还在纠结 " 该不该收费 " 时，Kimi 已经在回答 " 怎么让付钱的人觉得值 " 了。这个分水岭可能是中国 AI 商业化最值得被记住的一个镜头。豆包今天面对的用户抵触情绪，Kimi 已经用产品价值进行了验证。

而此次 Kimi 新一轮融资中，中国移动的入局显得格外耐人寻味，其战略意义甚至超越了领投方美团龙珠。运营商资本向来以稳健、长期主义为核心准则，从不追逐短期行业热度与流量故事，只押注 AI 产业化、基础设施化的长期确定性。

Kimi 拿到了这笔钱，不是因为它变成了另一个 DeepSeek，恰恰是因为它 " 变成了自己 "。

2026 年刚刚走到第五个月，中国 AI 的叙事已经换了好几轮。年初是 " 龙虾热 " 带来的 " 造富神话 "；3 月是各家公司财报和估值一起飙涨的 " 军备竞赛 "；到了 4 月下旬，K2.6 和 V4 一周之内相继发布又引爆了技术讨论。所有人的注意力都在追逐下一个爆点。

但慢下来看，Kimi 这一年半走过的路，本身就是一个完整的商业故事：从被唱衰到技术重生，从 " 不差钱 " 的淡定到 " 龙虾热 " 后的营收井喷，再到如今站上 200 亿美元估值的新起点。它没有走捷径，也没有改变初心——就是做好模型，让愿意付钱的人真正赚到便宜，然后拿赚到的钱继续投到模型研发上。

这个循环看起来朴素，但可能是中国 AI 公司最健康的成长路径。杨植麟在 2025 年底那封内部信里说 " 不急于上市，也不以上市为目的 "。现在回头看这句话，底气不是来自账上的百亿现金，而是他相信这条慢路，终究会走得更远。

毕竟，在一个人人都在冲刺的赛道里，知道该在什么地方慢下来，有时候比快更难。

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