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根据Similarweb提供的数据，Kimi网页版日活跃用户数已连续数日超过20万，峰值日活跃用户数更是达到了34.6万。
与此同时，其周活跃用户数据环比增长率高达45%，持续创造新高。
此外，根据七麦数据，截至3月19日，Kimi智能助手的累计下载量已突破50万次大关。
值得一提的是，3月18日，该应用的研发公司月之暗面宣布Kimi智能助手启动了200万字无损上下文内测。
公司指出，通过Kimi，用户现在只需10分钟就能接近任何一个新领域的初级专家水平，而过去则需要10000小时的专业学习。
目前，Kimi已支持400万token的上下文输入，相比之下，其他主流大模型的支持情况如下：谷歌的Gemini 1.5 pro支持100万token输入，Claude3支持20万token输入，GPT-4 Turbo支持12.8万token输入。
Kimi最新的更新后支持的200万字上下文意味着模型的文本理解容量有了本质的变化，预计其应用落地场景也将进一步扩大。
月之暗面表示，大模型无损上下文长度的数量级提升将进一步激发用户对AI应用场景的想象力，包括完整代码库的分析理解、可以自主完成多步骤复杂任务的智能体Agent、不会遗忘关键信息的终身助理以及真正统一架构的多模态模型等。
月之暗面创始人杨植麟强调，在通用人工智能（AGI）中，无损的长上下文将是一个至关重要的基础技术。
从word2vec到RNN、LSTM，再到Transformer，历史上所有的模型架构演进都是在提升有效的、无损的上下文长度。
经过公司的初步评测，Kimi的中文处理能力已接近ChatGPT 4 Turbo。
Kimi在二级市场受到广泛欢迎，因其卓越的使用体验被投资者所青睐。
自3月21日起，多家炒股软件纷纷将Kimi概念纳入其平台，并推出相应的Kimi概念指数，首日表现极为抢眼。
以Kimi概念股为代表的AI应用板块强势上扬，包括华策影视、读客文化、城市传媒、中广天择、安诺其、中科金财、浙文互联等多支股票涨停。
相较于世纪天鸿的明确表态，华策影视与Kimi的关系尚显模糊，但这并未阻碍其股价的上涨趋势。
自3月20日至22日，华策影视连续三日实现20%的涨停，股价翻倍。掌阅科技也明确表示已接入月之暗面旗下的AI对话助手产品Kimi，其股价亦连续涨停，4天内涨幅超过44%。
中信建投预测，Kimi有望凭借其长文本的优异表现，在极短时间内成为国内领先的C端AI应用。
随着内测的不断推进，更多更复杂的应用场景有望落地，为AI应用带来良好的发展机遇。
然而，随着Kimi用户数量的不断增加，已出现短暂的算力支持不足情况。
考虑到后续的模型训练和推理需求，预计算力需求将进一步提升，从而带动算力产业的进一步发展。
总体来看，A股市场对ChatGPT、Kimi等大模型相关概念的炒作，对于大模型产业的实体发展推动作用可能相对较小，而更多地体现在二级市场股价的上涨对上市公司大股东利益的提升上。
Kimi智能助手因其良好的使用效果受到二级市场投资者的广泛关注。
然而，鉴于其技术门槛相对较低，后续竞争可能日趋激烈。
尽管如此，Kimi在短短一年时间内已赢得如此级别的市场信任，对于初创公司而言实属不易。
这无疑为月之暗面公司赢得了VC界的广泛赞誉，可称为今年的VC之光，为投资信心的恢复注入了新的活力。
月之暗面在技术开发与使用效果上展现出了显著的优势，这一点得到了Kimi智能助手大量用户反馈的支持，并与其他AI对话产品形成了有力竞争。
即便与业内领军企业的产品相比较，月之暗面亦能展现出独特的优势。公司对于融资与宣发节奏的把控，表现得极为稳健与高效。
在产品特色与落地时间方面，月之暗面与融资策略紧密衔接，确保了公司发展的顺畅与稳定。值得一提的是，月之暗面成功契合了杨植麟现阶段所倡导的理想主义理念。
公开资料显示，月之暗面（Moonshot AI）自2023年3月成立以来，始终致力于探索能源转化为智能的最佳路径。
通过产品与用户共创智能的方式，该公司在2023年10月成功推出了全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi。
月之暗面的创始团队成员在Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发过程中积累了丰富经验，其核心技术已被Google PaLM、Meta LLaMa、Stable Diffusion等主流产品所采用。
据券商中国报道，月之暗面在成立仅三个月的时间内便完成了首轮融资，融资金额超过2亿美元。投资方包括红杉中国、真格基金和砺思资本等知名风险投资机构。
2023年10月，月之暗面完成了第二轮融资，获得了红杉中国、今日资本、砺思资本等投资机构近20亿元人民币的投资。
此轮融资后，月之暗面的估值达到了约25亿美元，进一步巩固了其在国内大模型领域的领先地位。
今年2月，月之暗面成功完成了第三轮融资，融资金额超过10亿美元，创下了国内AI领域最大单笔融资纪录。
此次融资得到了红杉中国、小红书、美团、阿里巴巴等知名企业和投资机构的参与。
大模型实现智能化输出需要算力、算法和丰富语料，后者涉及版权保护问题。
法国监管机构对谷歌处以2.5亿欧元罚款，因其AI聊天机器人Bard未经许可使用出版商和新闻机构的内容进行训练，违反了欧盟知识产权规则。
《纽约时报》指控OpenAI和微软未经授权使用其数百万篇文章训练ChatGPT等聊天机器人，以创造替代品与其竞争。
我国于2023年8月起施行《生成式人工智能服务管理暂行办法》，规定了训练数据需要合法来源的数据和基础模型，不得侵犯他人知识产权。
另需注意的是，目前大模型相关技术发展尚未完全成熟，仍面临着监管政策、市场预期、商业化落地变现、知识产权等风险，相关概念股投资仍需谨慎以待。
另外，人工智能领域竞争激烈，相关公司如若无法保持竞争优势，其市场份额随时可能被取代。
如果Kimi只停留在这个进度，即便称得上叫好又叫座，但较高贵的A股概念可能还有点距离。
盘点过去A股的概念，大概可以分成赛道、政策、地域、大厂等不同类别，并且从机构、游资到散户，概念得有不同层级的投资者愿意买单才行。
大厂或者说链主概念最典型的如华为，可以说沾之即涨，根源是投资者对华为的信任投射。
此外，，考虑到短期内如Llama3、Grok等海外通用开源语言大模型在技术、资金等方面可能持续领先于国内大模型；
以及InsightGPT优先选择开源大模型与自有行业数据结合进行训练的情况，是否与Kimi等国内闭源语言大模型尝试深入合作尚需进一步论证。
长期来看，AI是异质化的，不同人面对的AI维度不同。
AI模型的自建也不存在超越与否的问题，因为不同工具在不同场景上的优势也不同。
虽然底层大模型竞争激烈，但中国仍有机会。
AI赋能下，垂直领域将出现颠覆性变革，组织形式、用户入口和人机界面都将发生革命性变化。
目前，大模型企业间缺乏明确的对比项目，主要通过打榜来展示实力。
OpenAI将GPT4闭源后，国内厂商与其差距仍较大。
中国厂商与硅谷厂商在通用大模型方面的差距有被拉大的风险，这主要受到人才密度和资源问题的制约。
2023年，中国初创公司用一千张卡的资源对标ChatGPT3.5，今年则用万张卡级别资源对标ChatGPT4，而硅谷已考虑使用十万级甚至百万级的卡。
相对而言，多模态生成式领域的对比差距较小，创业公司通过早期融资可实现该领域的模型和资源需求。
在这个差距较小的领域，中国企业应优先考虑如何在产业化方面做好产品迭代和商业化，从这些角度看，中国厂商有可能比国外企业更快更敏捷。
国内大模型领域尚处于探索和发展阶段，众多领域尚未得到充分开拓。
例如，大模型如何与实际应用场景相结合，特别是在“最后一公里”方面的应用；
大模型的商业模式尚未形成明确的框架和路径；
同时，如何提升交付能力，以及如何推进产品的标准化，这些方面均处于起步阶段，但已经展现出蓬勃的发展势头。
未来，需要在这些领域进行更深入的研究和实践，以推动大模型领域的持续发展和创新。
部分资料参考：科创板日报：《Kimi太火爆！刚崩了》，财经锐眼：《疯狂炒作，5天翻倍，又一概念大爆发》，证券日报：《火到宕机？Kimi流量持续暴增，这些A股公司再掀涨停潮》， 猫投鹰公社：《深度梳理kimi逻辑》，东四十条资本：《Kimi，今年的VC之光》
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