没有一款 AI 模型能强大到无法超越，继续融资，继续 " 烧钱 "。

©️懂财帝出品 · 作者｜嘉逸

中国 AI，把美股的估值逻辑干崩了。

华尔街坚信：AI 模型越强，算力支出越高，烧钱越多。

但，Kimi、DeepSeek 戳破了 " 泡沫 "。去年初，DeepSeek R1 凭借极低算力成本媲美 GPT-4，英伟达股价单日暴跌近 17%，市值蒸发 5890 亿美元。

近期，Kimi 开源 K3，以有限算力逼近 Fable 5、GPT-5.6 Sol，Code Arena 测评分数全球第一，一度干崩美股 AI 板块。

核心逻辑是：即便遭遇 " 算力瓶颈 "，中国 AI 公司仍能取得突破（差距仅剩 2-3 个月）。那 GPU 还是唯一答案么？英伟达等 AI 基础设施的收入预期是否要下调？

对此，高盛合伙人在客户电话会里直言：算力扩张时代，可能到头了。

与此同时，Kimi 还带崩了智谱——智谱创始人唐杰曾是 Kimi 创始人杨植麟的科研导师。Kimi 正加速推进港股 IPO，市场担忧智谱的 " 稀缺性 "，短短两个交易日，股价跌超 42%。

Kimi K3 和杨植麟，竟然这么强？

01 ｜ Kimi 刷新 " 智能极限 "，DeepSeek 当价格屠夫

Kimi K3 拿到了 DeepSeek 的剧本，撕裂硅谷。

白宫威胁，封禁外国开源 AI 模型。

近 200 家 AI 巨头、科技公司（微软、Meta、英伟达、Palantir 等）随即联名致信警告：如果封禁中国开源模型，" 将有数百家公司瞬间死亡。" 英伟达 CEO 黄仁勋表示：美国公司 " 绝对应该被允许使用中国模型。" [ 1 ]

因为，Kimi K3 和 DeepSeek 太强了。

Kimi K3 刷新了 " 智能极限 "，2.8 万亿参数，MoE（混合专家）架构，896 个专家中每次仅激活 16 个，100 万 token 上下文，是目前全球最大的开源模型。

K3 还创新了两项技术架构：

其一，KDA 混合线性注意力，使 KV 缓存使用量减少了 75%，在 100 万 token 上下文长度下解码吞吐量提升最高 6 倍。

其二，注意力残差（AttnRes），让 AI 模型有选择地跨层检索信息，有效解决信息稀释问题，大幅提升长程任务能力。

基于此，K3 实现 SOTA 水平，跻身全球第一梯队，Artificial Analysis 测试得分 57，排名第三，仅次于 Fable 5（60 分）和 GPT-5.6 Sol（59 分）

Arena 编码能力测试中，K3 斩获 1679 分，超越所有美国 AI 模型，登顶全球第一。

同时，K3 也更贵，定价对标海外顶级模型，百万 tokens 输入 2 元（缓存命中），输出 100 元，价格是 K2.5 的 5 倍。但 API 依然供不应求，以至于 Kimi 只能暂停 C 端新用户订阅。

与之对比，DeepSeek 继续坚持 " 极致性价比 "。

DeepSeek 正灰度测试 DeepSeek V4 Pro 和 V4 Flash。以 V4 Pro 为例，1.6 万亿参数，490 亿激活参数，MoE 架构，100 万 token 上下文，综合性能比肩 Claude Opus 4.6 Max。

价格方面，DeepSeek 首次引入 " 峰谷计费 "：平时阶段，V4 Pro 百万 tokens 输入 0.025 元（缓存命中），输出 6 元。高峰阶段翻倍，V4 Pro 百万 tokens 输入 0.05 元（缓存命中），输出 12 元，但仍显著低于 Kimi K3。

能看出，DeepSeek 想要以同业 10% 的价格，提供顶级模型 80% 的 AI 能力。

综上，Kimi、DeepSeek 蹚出了中国 AI 崛起的两条路：Kimi 向上突破 " 智能天花板 "，DeepSeek 探索 AGI，并不断向下突破使用成本。

02 ｜ 两个 AI 天才，两种 AI 灵魂

Kimi、DeepSeek 两次震撼全球，技术架构颇有默契。

Kimi K2、K3 都采用了 DeepSeek 首创的 MLA 注意力机制，来削减 KV 缓存占用，解决内存困境。DeepSeek 也借鉴了 Kimi 的技术经验，在 V4 模型中应用 " 二阶优化器 Muon"，提升训练稳定性、模型扩展性等。

两家公司的组织环境和技术气质，亦高度相似。

DeepSeek 像一个大型实验室，扁平、交叉分工、不加班。

Kimi 的管理略有不同，但同样纯粹，极度热爱 AI。一位熟悉 Kimi 的 DeepSeek 研究员表示，两家公司都有相似的技术理想，" 如果 Kimi 老板看对了方向，可能比 DeepSeek 更快接近 AGI。" [ 2 ]

Kimi 创始人杨植麟和 DeepSeek 创始人梁文锋，也有很多共同点。

他们都是广东人，低调、务实、技术派。

有 DeepSeek 员工透露，梁文锋除了编程，没有什么其他的爱好 [ 3 ] 。近期的闭门会里，也能看到梁文锋对 AI 的深刻、独特理解。

杨植麟也是 " 技术狂 "，他自己拆解技术架构，在社交媒体上和网友聊技术到凌晨 3 点。

技术路线方面，两人坚定支持开源模型，终极目标都是 AGI。

梁文锋认为，" 开源，发论文，其实并没有失去什么。" [ 3 ] " 开源是属于我们这个规模公司的 sweet point（甜蜜点）。"

DeepSeek 不想做下一个字节、腾讯，不追 C 端流量、B 端收入，" 公司真正的长期目标是 AGI，所有资源、所有决策都围绕‘提升 AGI 实现概率’这一核心指标。" [ 4 ]

杨植麟认为，开源 AI 加速探索智能上限。" 通过开源，让企业、研究者、终端用户能低门槛获取智能，是非常重要的事。"

他在去年底的内部信中写道，" 接下来公司最重要的目标是超越 Anthropic 等前沿公司成为世界领先的 AGI 公司。"

两人亦有不同，成长经历决定思考路径。

梁文锋毕业于浙大，是一位量化工程师，通过量化投资完成资本原始积累，再进阶 AI 研究。

他追求极致低成本，AI 普惠，" 无论是 API，还是 AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。"

因此，DeepSeek 克制商业化，定价极低，V4 Pro 高峰阶段的输入价（缓存命中）仅为 K3 的 1/40。梁文锋表示，" 只赚合理利润，不是利润最大化的定价。"

杨植麟比梁文锋年轻 7 岁，毕业于清华，尔后赴美留学，一直深耕 AI 领域，是可计算学派的笃信者。

在他看来，大模型的本质是 " 压缩产生智能 "。在他的演讲、采访和内部信中，" 突破、超越、AGI、智能上限 " 等词汇的出现频率较高。

两个 AI 天才，两种 AI 灵魂，造就了 Kimi 和 DeepSeek 的独特优势。最终，殊途同归，他们正加速推升 AI 模型的进化速率，冲击 AGI。

03 ｜ IPO 盛宴，创造 " 万亿神话 "？

AI 无限战争，用户为两种模型买单：一是顶级模型，如 Fable 5、GLM-5.2、Kimi K3。二是极致性价比模型，如 DeepSeek。

Kimi、DeepSeek 已驶入 " 增长快车道 "。据公开资料，DeepSeek ARR 约 4 亿— 5 亿美元。

Kimi 6 月份 ARR 已超过 3 亿美元，API 收入占比超过 70%，K3 发布后日销售量增加了 6 倍。

资本蜂拥而至，争相抢筹。截至目前，Kimi 已完成 8 轮融资，融资规模超过 600 亿元人民币，估值 350 亿美元，股东阵容强大，包括：国资基金，如国家 AI 产业投资基金；顶级 PE/VC，如红杉中国、IDG 资本；科技巨头，如阿里、腾讯、美团。

DeepSeek 已完成首轮融资，融资规模高达 510 亿元人民币，估值 520 亿美元，股东 " 明星云集 "，国家 AI 产业投资基金、IDG 资本、腾讯、京东、宁德时代 ......

但，没有一款 AI 模型能强大到无法超越。尤其对中国 AI 公司来说，对比海外同业，差距仍然存在，算力支出、资本扩张必须加码，钱仍然不够花。

融资狂潮继续，Kimi 正推进 Pre-IPO 轮融资，目标估值 500 亿美元。

同时，Kimi 已通知股东，正式启动 VIE 及红筹架构拆除工作，计划最快 6 个月内港股 IPO。

DeepSeek 也在抓紧筹钱，并期望留住核心人才，原计划推进第二轮融资，融资规模 100 亿元人民币，目标估值 710 亿美元，约 4800 亿元人民币。DeepSeek 原计划在 A 股科创板上市，目标 2027 年挂牌。但目前已暂停。

未来，Kimi、DeepSeek 能否和智谱一样，创造万亿市值神话？有待观察。

可以确认的是，AI 故事终究要有 " 估值锚 "，当他们站在资本市场 " 聚光灯 " 下，投资者便会进一步拷问预期：何时跑通商业化闭环？

当短期股价走势和长期 AGI 理想爆发冲突，杨植麟和梁文锋，Kimi 和 DeepSeek，还能否保持纯粹？

[ 1 ] Kimi K3，已经撕裂了整个硅谷 - 极客公园

[ 2 ] 知春路最有 AGI 理想的两个男人 - 白鲸实验室

[ 3 ] 我所见过的梁文锋 - 聪明投资者

[ 4 ] 读懂梁文锋：一群平凡的人做出了不平凡的事 - 中国蓝新闻

说明：数据源于公开披露，不构成任何投资建议，市场有风险，投资需谨慎。

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