Автор | Теневой меморандум
В социальных сетях это противостояние получило различные драматичные названия — «Поединок двух сильнейших открытых источников», «Момент DeepSeek и Kimi для завершения игры», «Песнь льда и пламени на треке ИИ»... Люди с энтузиазмом описывают всё это в терминах бинарной оппозиции, как будто только предельно драматизированный нарратив может соответствовать этому соревнованию, которое注定 войти в историю китайского ИИ.
Но под этой шумной поверхностью возникает более важный вопрос: пока DeepSeek взрывает поле своим V4 после 15 месяцев молчания, есть ли у Ян Чжилиня по ту сторону настроение наслаждаться этой конкуренцией?
Если тревога DeepSeek — это «тревога выбора» — продолжать ли молчать или вернуться к привлечению финансирования, выбрать ли закрытую разработку или открытую экосистему — то тревога Ян Чжилиня из Moonshot AI больше похожа на сужение кольца окружения: тревогу выживания, когда тебя одновременно зажимают три силы — технологическая, коммерческая и капитальная, и ты оказываешься в тупике.
И это выражение тревоги — не просто личное беспокойство, но и真实ное отражение стратегической дилеммы «и то, и другое» для стартапа на треке стоимостью в триллионы долларов.
Это не статья, предрекающая крах Kimi. Напротив, возможно, именно потому, что Kimi стоит достаточно высоко и несет足够 большую нагрузку, тревога Ян Чжилиня имеет универсальное значение — она отражает коллективную дилемму всех независимых китайских стартапов в области больших моделей.
Два основателя, два «потолка»
Чтобы понять тревогу Ян Чжилиня, нельзя смотреть только на компанию Moonshot AI, необходимо поместить ее в сравнительные рамки с DeepSeek. Эти две компании являются не только технологическими конкурентами и партнерами, но и образуют удивительное зеркальное отражение на叙事тивном уровне.
В начале 2023 года, когда инвесторы обсуждали, «кто является самым технологически идеалистичным человеком в Китае», имя Ян Чжилиня занимало половину ответов. Этот выпускник бакалавриата факультета компьютерных наук Университета Цинхуа, занявший первое место в Институте языковых технологий Университета Карнеги-Меллона, в качестве первого автора или соавтора участвовал в создании Transformer-XL и XLNet, которые до сих пор остаются именами, которые нельзя обойти в истории развития моделей предварительного обучения.
В марте 2026 года Ян Чжилинь стоял на главной сцене конференции NVIDIA GTC, сидя рядом с руководителями OpenAI и DeepMind. Он был единственным представителем независимого стартапа по большим моделям на сцене, остальные были руководителями проектов технологических гигантов. Когда это фото дошло до Китая, стоимость Moonshot AI только что выросла в четыре раза за три месяца, став компанией-декакорном (единорогом с оценкой $10 млрд).
Ян Чжилинь выступает на конференции GTC
Это ореол Ян Чжилиня, но обратная сторона ореола — это «потолок».
Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн выбрал совершенно другой путь. В январе 2025 года выпуск DeepSeek R1 был назван Уолл-стрит «спутниковым моментом» в мире ИИ — рыночная стоимость NVIDIA за один день испарилась почти на 600 миллиардов долларов, инженеры Кремниевой долины всю ночь изучали технические отчеты.
Но затем наступило долгое 15-месячное молчание, DeepSeek почти исчез из主流 поля зрения. До 24 апреля 2026 года, когда была выпущена предварительная версия V4 с 1,6 триллионами параметров, контекстом в миллион токенов и ценой всего 0,28 доллара за вывод миллиона токенов, что изменило всю конкурентную среду моделей с открытым исходным кодом.
Лян Вэньфэн обменял 15 месяцев затворничества на более мощный технологический нарратив. В очень немногих публичных выступлениях он сказал одну фразу: «Мы не делаем продукты для рассказывания историй, мы делаем саму технологию».
А что насчет Ян Чжилиня? На нем формируется очень типичный ореол предпринимателя, но именно этот ореол заставляет его испытывать独特ное давление. Это давление — не тревога быть проигнорированным, а тревога быть чрезмерно ожидаемым, но неспособным fully оправдать ожидания.
Эстетика конкуренции и кооперации через взаимное заимствование
На технологическом уровне Moonshot AI и DeepSeek, возможно, являются самой интересной парой в сфере больших моделей в мире с точки зрения конкуренции и кооперации.
В апреле 2026 года на этой неделе две компании разыграли почти идеальное «заочное рукопожатие». В понедельник Kimi выпустила K2.6; в пятницу DeepSeek V4 вышла в онлайн. Но под поверхностью этого соревнования скрывается более фундаментальный факт: эти две компании совместно определяют технологические границы отечественных больших моделей, делясь результатами открытого исходного кода.
Модель K2, выпущенная Kimi в июле 2025 года, впервые в крупном масштабе验证ровала оптимизатор второго порядка Muon на уровне архитектуры, одновременно采用了 механизм MLA (многоголовой латентной внимательности), впервые предложенный DeepSeek. К апрелю 2026 года DeepSeek V4 также в своей архитектуре采用了 оптимизатор Muon, заменив оптимизатор Adam, используемый последние десять лет. Один комментатор образно概括ровал это явление: «Ты используешь мою архитектуру, я использую твой оптимизатор».
Это взаимное заимствование绝非偶然. Открытый исходный код является ключевым рычагом ускорения для китайских компаний ИИ в догонянии глобальных лидеров. В настоящее время единственные две модели в Китае с общим количеством параметров более триллиона и公开вшими权重 являются DeepSeek и Kimi.
Но их технологические акценты形成了 дифференцированное разделение труда.
Ключевой прорыв DeepSeek V4 заключается в реконструкции стоимости контекста в миллион токенов. Она использует全新的混合рованный механизм внимания, сочетающий сжатие на уровне токенов и разреженное внимание DSA (DeepSeek Sparse Attention), чтобы сократить объем вычислений для вывода одного токена до 27% от V3.2, а KV Cache — до 10%.
Это не просто улучшение технических показателей, но и превращение миллионного контекста из технологической демонстрации в инфраструктуру, «стандартно входящую во все официальные сервисы». В то же время V4 была специально оптимизирована для возможностей Agent, а также была создана собственная песочница под названием DSec, где один кластер может одновременно управлять сотнями тысяч экземпляров песочниц для поддержки обучения с подкреплением и оценки Agent.
Направление Kimi K2.6 более склонено к длинному кодированию и кластерам Agent. Во внутреннем тесте Kimi Code Bench она набрала 68,2 балла, что примерно на 20% больше, чем 57,4 у K2.5, и может поддерживать параллельную работу до 300 под-агентов для выполнения 4000 шагов协作. K2.6 может автономно работать до пяти дней подряд и за один запуск независимо完成 сквозную поставку нескольких продуктов, от документов до веб-страниц, PPT и таблиц.
Эти два технологических路线, словно одновременно заливают фундамент и кладут кирпичи для здания — DeepSeek думает о том, как сделать фундамент шире и стабильнее (сделать миллионный контекст общедоступным), а Kimi думает о том, как сделать здание выше и умнее (фундаментальная эволюция многоАгентного взаимодействия). У каждого есть свои сильные стороны, но также и свои пределы.
Стоит отметить, что это технологическое разделение на два направления как раз и составляет最 ценный актив китайских больших моделей.
Тратить деньги на привлечение пользователей или технологическое кроветворение?
Если технологическое взаимное заимствование создало для обеих сторон某种 «взаимное уважение героев», то коммерческое соревнование разрывает все эти романтические иллюзии.
Kimi является самым ярким продуктом-звездой среди независимых компаний больших моделей, но это само по себе является ее самым большим грузом. Согласно информации,透露ой业内人士, Moonshot AI располагает资金ами и талантами, относящимися к первому эшелону в Китае, но ее核心ный продукт — только помощник Kimi, что приводит к极其 ограниченным источникам дохода, подавляющее большинство пользователей бесплатные, низкая конверсия в платную подписку, а объем вызовов API намного меньше, чем у компаний,专注于щих на B2B сектор.
В 2025 году Moonshot AI совершила重大ую стратегическую调整у — вышла из гонки вооружений по привлечению пользователей за счет денег, расходы на рекламу резко упали с 700 миллионов юаней в предыдущем году до менее 100 тысяч юаней,转而 сфокусировалась на итерации базовой модели и разработке продуктов Agent, выпустив три основные версии — K2, K2 Thinking, K2.5 — за полгода. Этот поворот с «отсечением руки храбреца» по сути является прямым ответом на коммерческую дилемму. Когда рост пользователей не преобразуется в доход, только технологическое кроветворение может доказать свою реальную ценность.
Но «технологическое кроветворение» — не дело одного дня. Ян Чжилинь в своем внутреннем письме в ноябре 2025 года признался, что доход от API Kimi за рубежом вырос в 4 раза, а месячные темпы роста платных пользователей в Китае и за рубежом превысили 170% — но даже в этом случае, с точки зрения оценки, Moonshot AI все еще сталкивается с巨大的 неловкостью: как только инвесторы решат, что она не может быстро превратиться в машину дохода, готов ли вторичный рынок платить становится巨大的未知ным.
Более сложная проблема заключается в том, что компании больших моделей на потребительском рынке (C端) сталкиваются с降维打击 со стороны гигантов. По словам业内人士, Moonshot AI втянулась в конкуренцию с крупными компаниями, в результате чего на внутреннем рынке не смогла победить Doubao от ByteDance, и одновременно упустила момент для освоения зарубежного рынка.
Зарубежный рынок все еще является相对льно конкурентным рынком, есть не только GPT и Gemini. Если большое количество глобальных клиентов готовы платить за китайские большие модели, все еще существует巨大的 рыночная возможность, но в настоящее время эффективный выход за рубеж сконцентрирован в области AI видео, где Moonshot AI не имеет преимующественных преимуществ.
Хотя DeepSeek теоретически сталкивается с аналогичной проблемой, ее ситуация совершенно иная. Лян Вэньфэн в прошлом занимал сдержанную позицию в отношении внешнего финансирования, что рассматривалось даже как намеренное дистанцирование от рынка капитала как перформанс. Но эта пассивная «дефицитность»反而 принесла ему переговорную силу.
По сообщениям, DeepSeek ищет финансирование, при этом целевая оценка была повышена с первоначальных как минимум 10 миллиардов долларов до более чем 20 миллиардов долларов, превысив оценку Moonshot AI в 18 миллиардов долларов.
Весы оценки悄悄 колеблются — в 2023 году Ян Чжилинь считался «самым достойным инвестиций человеком», а менее чем через три года приоритет внимания со стороны капитала уже значительно сместился.
Отражение в международной игре
Если смотреть шире, вся история DeepSeek и Kimi вложена в более крупную систему координат — соревнование между США и Китаем в области ИИ и экосистемную игру между открытым и закрытым исходным кодом в Китае.
В апреле 2026 года отчет «AI Index Report 2026», выпущенный斯坦福ским университетом HAI, почти в каждом резюме китайских СМИ выделял один набор цифр: разница в оценках Elo между лучшими китайскими и американскими моделями составила всего 2,7%. Это означает, что разрыв в производительности между моделями ИИ Китая и США几乎 исчез, китайские большие модели уже догнали самые сильные продукты США по многим параметрам.
И в процессе этого догоняния Китаем США DeepSeek и Kimi сыграли ключевую роль. Компания NVIDIA с самой высокой рыночной капитализацией в мире при демонстрации производительности следующего поколения чипов выбрала модели именно от DeepSeek и Kimi. Модели с открытым исходным кодом, представленные Kimi K2.5, стали «эталонным стандартом» для тестирования производительности оборудования глобальными производителями чипов — после выпуска новых чипов необходимо тестировать прирост производительности с помощью моделей типа Kimi.
Если lookнуть дальше, у DeepSeek есть еще одна история об «автономии экосистемы». DeepSeek V4打破ила прошлую长期ную зависимость от чипов NVIDIA, полностью выбрав последнюю серию чипов Huawei Ascend в качестве核心ной вычислительной базы. На это генеральный директор NVIDIA Дженисен Хуанг в интервью直言, что разработка DeepSeek новой модели на платформе Huawei «будет плохим результатом для США».
Таким образом, китайская индустрия ИИ формирует две переплетающиеся основные линии: одна — это «путь технологического выхода за рубеж» Kimi — влияние на глобальное исследовательское сообщество через модели с открытым исходным кодом; другая — «путь вычислительной автономии» DeepSeek — продвижение замены чипов и созревание экосистемы отечественных вычислений. Оба пути ведут к одной цели, но движущие силы behind различны.
Система высказываний основателей
В макро-нарративах основателей стили Ян Чжилиня и Лян Вэньфэна形成了 интересную对照сть.
Ян Чжилинь в 2026 году активно выступал, и几乎 каждое его выступление становилось отраслевым фокусом.
На конференции NVIDIA GTC он системно раскрыл технологическую дорожную карту Kimi,概括ив свою стратегию Scalining тремя ключевыми словами: эффективность токенов, длинный контекст, кластеры Agent. Он подчеркнул, что для推动持续ого прорыва верхнего предела интеллекта больших моделей необходимо重构ровать такие фундаментальные основы, как оптимизатор, механизм внимания и остаточные соединения.
На Форуме Чжунгуаньцунь он сделал ставку на два более макроскопических命题: «открытый исходный код» и «автономные исследования ИИ». Он заявил, что модели с открытым исходным кодом становятся новым «стандартом» глобальной индустрии ИИ, и дал极具争议ное суждение — «в конечном итоге, если возможности моделей достигнут同等ого уровня, открытый исходный код будет абсолютным победителем». Он также разделил разработку ИИ на три этапа: этап натуральных данных и人工ной разметки в 2023-2024 годах, этап人工ного отбора проверяемых задач в 2025 году и этап исследований под руководством ИИ с 2026 года.
В письме для всех в конце 2025 года он также明确了 цели на 2026 год: сфокусироваться на Agent в продуктах и коммерциализации, не ставить абсолютное количество пользователей единственной целью,持续о преследовать верхний предел интеллекта, создавать更大的 производственную ценность,实现数量ой рост масштаба выручки.
Публичные высказывания Лян Вэньфэна则 очень редки. Но каждое его слово весомо.
В конце прошлого года, в ответ на追问 о разрыве между ИИ Китая и США, он坦率но сказал: «На поверхности разрыв между ИИ Китая и США может составлять всего один-два года технологического отставания, но реальный разрыв — это разрыв между оригинальностью и подражанием. Если этот разрыв не изменится, наша страна永远 может только догонять, а не颠覆овать...» А в другой дискуссии о памяти ИИ он предложил, что момент, когда контекстное обучение и память станут надежными, возможно, станет核心ной темой 2026 года.
Разница behind также как раз и reveals: Лян Вэньфэн может выбрать способ «исчезновения», чтобы обменять его на более глубокые инновации от нуля до единицы, в то время как Ян Чжилинь, как рулевой независимого стартапа, каждый его стратегический поворот, каждое публичное высказывание становятся сигналами для消化ции рынком капитала.
Почему Ян Чжилинь不得不 тревожиться
«Тревога» — не только метафизическая проблема. На реальном поле битвы капитала положение Ян Чжилиня становится все более微妙ным.
По данным,轨迹 финансирования Moonshot AI足够 впечатляет — от оценки в 300 миллионов долларов на ангельском раунде в июне 2023 года до 4,3 миллиарда долларов (раунд C) в начале 2026 года, затем до 10 миллиардов долларов в феврале, и дальнейшего роста до 18 миллиардов долларов через три месяца в марте. Рост惊人, оценка приближается к уровню 20 миллиардов долларов.
Но обратная сторона медали — это巨大的ая неопределенность в принятии высокой оценки первичным рынком на вторичном рынке. По словам业内人士, в конце прошлого года внутри Moonshot AI 弥漫ла тревожная атмосфера — перед лицом последовательных выходов на биржу Zhipu и MiniMax в Гонконге сотрудники部门难免 были подавлены, многие считали, что окно возможностей для больших моделей коротко, и возможность выхода на биржу瞬息即逝.
Ян Чжилинь в конце 2025 года еще проявлял спокойствие, не急于 выходить на биржу, но прошло всего три месяца, и风向 рынка развернулся на 180 градусов — за этим последовали слухи о том, что Moonshot AI «рассматривает возможность IPO в Гонконге».
Изменение如此 быстро, ответ может быть только один: капитал не дает足够ого времени «подождать».
Что более важно, выход на биржу — это не просто «монетизация и выход», это означает больше ограничений, больше вопросов по финансовой отчетности, необходимость отчитываться перед акционерами каждый квартал. А текущая модель монетизации Kimi все еще находится на трудном этапе подъема. С точки зрения структуры доходов, годовой доход Moonshot AI на потребительском рынке (C端) оценивается примерно в 200 миллионов юаней, доход от API虽然 растет, но выглядит каплей в море на фоне высокой оценки в 18 миллиардов долларов. Даже если K2.5 за менее чем 20 дней после выпуска создала больше дохода, чем за весь предыдущий год, этого все еще недостаточно, чтобы вывести ее на здоровый путь к прибыльности.
Если сравнить Moonshot AI с компанией, строящей небоскреб — фундамент в大肆ой рекламе считается самым прочным, но на самом деле в здании крайне не хватает арендаторов. Выход на биржу — это открытие выставочного зала для инвестиционного рынка, но в холле只有零星的 посетители, нет真正их «арендаторов», готовых платить долгосрочно. Как долго тогда терпение рынка капитала сможет维持?
Хотя две компании идут разными путями, с точки зрения инвестора, форма叙事 оценки DeepSeek уже оказывает сдерживающее влияние на Moonshot AI. Хотя Moonshot AI в некоторых сценариях рассматривается как最具 технологическая конкурентоспособная независимая модельная компания Китая, капитал начинает искать ориентир — взрывной эффект DeepSeek R1 показал другую логику: идеальный闭环 (взрывная модель → глобальное влияние → привлекательность экосистемы → возврат финансирования) может быть достигнут相对льно低调ной компанией.
По сообщениям, DeepSeek в настоящее время использует часть оценки Moonshot AI в качестве基准а, но целевая оценка уже скорректирована до более чем 20 миллиардов долларов, превысив 18 миллиардов Moonshot AI. Это само по себе говорит о явлении: рынок капитала готов дать DeepSeek более высокую премию, возможно, потому что последний ближе к叙事тиву «颠覆ователя от нуля до единицы».
Рынок больших моделей Китая в 2026 году больше не является эпохой, когда Kimi独占ет право голоса. В некотором смысле, DeepSeek уже стала天然ным духовным соперником Moonshot AI в融资 и оценке叙事 — даже несмотря на то, что бизнес-модели и стратегические направления двух компаний不尽相同.
А беззвусное «землетрясение оценок» не может быть устранено только потому, что у обеих сторон есть свои сильные стороны в基本面. Когда Kimi готовится к IPO, а DeepSeek также планирует финансирование, это ранжирование мест с большей вероятностью будет公开о обсуждаться. Если у Ян Чжилиня и есть какая-то тревога, которой нельзя избежать, так это то, как установить свою不可替代ную точку привязки стоимости в этой гонке после потери ярлыка «уникальности».
Заключение
Хотя была использована如此 длинная篇幅 для анализа тревоги Ян Чжилиня — догоняющий V4 от DeepSeek, давление коммерческой монетизации,逼迫ние окна выхода на биржу — но в конце статьи必须坚定不移地 выразить一种 отношение: конкуренция никогда не является плохой вещью. Напротив, в текущей格局 игры в ИИ между странами, Китаю больше всего нужны именно持续ые «взаимные догонялки» DeepSeek и Kimi.
Оглядываясь на последние несколько лет, от начала Kimi с длинного текста до совместного бега к инновациям в底层ой архитектуре в последние два года, эти две компании уже вывели китайские модели с открытым исходным кодом на передний план в мире. Согласно данным исследования OpenRouter за 2025 год, около трети мирового использования моделей ИИ приходится на Китай, данные OpenRouter показывают, что всего два года назад эта доля была немыслимой, и DeepSeek лидирует в этой доле.
Индустрия больших моделей Китая переживает беспрецедентную «многополярную格局». Некоторые компании выбирают закрытое углубление, некоторые — открытое сотрудничество; некоторые主攻超级ное приложение для C端, некоторые着眼于 разработку инструментов для B端; некоторые самостоятельно разрабатывают фреймворки Agent и создают集群овый интеллект, некоторые делают память и контекст核心ным полем битвы на следующие три года.
Один эксперт сказал: в следующие пять лет доля моделей с открытым исходным кодом может достичь 80%, а закрытых моделей — около 20% — Китай лидирует в мире по моделям с открытым исходным кодом. Более того, в отраслевых отчетах指出, что независимые китайские производители больших моделей, благодаря гибкости решений,有望与 интернет-гигантами呈现分层ную конкуренцию и кооперацию,互补ное сосуществование, где гиганты主导руют универсальные базовые модели и сценарии C端 с помощью вычислительных мощностей, данных и экосистемы, а независимые производители фокусируются на вертикальных технологических прорывах и открытых инновациях.
Сейчас репрезентативность DeepSeek и Kimi уже вышла за国内ные рамки — NVIDIA использует их для тестирования чипов следующего поколения, глобальное сообщество OpenClaw голосованием установило Kimi K2.5 в качестве своей官方ной основной модели, за лучшими закрытыми продуктами также гонятся две компании в оценке производительности. Однако ключ к будущему заключается в следующем: только две компании, бегущие в первом ряду волны китайского ИИ, все еще недостаточно. Чтобы отечественные большие модели持续о сокращали разрыв с мировыми топовыми моделями, необходимо появление большего количества优秀的их производителей моделей, чтобы сделать производительность базовых моделей более多元ной.
С более широкой точки зрения, разница в оценках Elo между лучшими моделями Китая и США составляет всего 2,7%. Такой крошечный разрыв означает, что окно возможностей для любой китайской модельной компании первой достичь следующего пика производительности открыто. История больших моделей Китая实际上 стала интересной именно благодаря催生ящей соревновательной多元化 — война ста моделей не является ругательным словом, а является вестником зрелости индустрии.
В этом смысле тревога Ян Чжилиня, возможно, является必经ым шагом к большей зрелости Moonshot AI в будущем. Но это не должно становиться причиной для公众ого предрекания краха Kimi. Напротив, мы должны отдать должное техническому духу этих двух основателей, которые не преследуют личные интересы, а一心向前冲 — Лян Вэньфэн таков, и Ян Чжилинь亦如是.
Апрель 2026 года уже подходит к концу. Вернувшийся с конференции GTC в Кремниевой долине на Форум Чжунгуаньцунь Ян Чжилинь, возможно, уже не имеет времени уделять внимание бесконечным спорам извне о том, «кто же сильнее, DeepSeek или Kimi».
Потому что он很清楚, что в конечном итоге решает, какая травинка первой встретит sunlight, не приход ли бури и грозы, а то, насколько глубоко и широко укоренились корни.
В этой ночной并肩ой гонке отечественных больших моделей Ян Чжилинь прошел путь практической закалки от академической элиты до корпоративного лидера. Будущая перспектива, где есть капитал для привлечения, люди для использования, продукты для итерации и Agent для наслаждения — Kimi сейчас并不遥远 от нее. А от «Темной луны» до «Луны, преследующей свет», возможно, нужно всего лишь сделать первый шаг после прохождения一段него隧道а, полного тревог и сомнений.
Свет в конце隧道а исходит от DeepSeek, от Kimi, и от更多их последующих и будущих отечественных больших моделей.
