“今天AI（人工智能）的體驗(yàn)和架構(gòu)相關(guān)，智能的體驗(yàn)在人類的規(guī)模上看只是可以忽略不計(jì)的事情。”5月12日晚，月之暗面 Kimi 總裁張予彤現(xiàn)身北京大學(xué)光華管理學(xué)院，在“AI 時(shí)代的邊界探索與人才機(jī)遇” 論壇開場，直接拋出一句戳破行業(yè)幻象的清醒觀點(diǎn)，引發(fā)業(yè)界關(guān)注。

張予彤于2024年4月加入月之暗面。2025年12月，她首次以月之暗面Kimi總裁的身份現(xiàn)身清華大學(xué)交流會，明確其負(fù)責(zé)公司整體戰(zhàn)略與商業(yè)化。而此番北大之行，已是去年年末以來，她的第三次公開亮相。

身為清華校友，張予彤曾代表金沙江創(chuàng)投投資過月之暗面創(chuàng)始人楊植麟首個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目循環(huán)智能，也一度被視作Kimi背后的關(guān)鍵投資人，楊植麟曾公開評價(jià)她在業(yè)務(wù)、戰(zhàn)略及多場融資戰(zhàn)役中，對公司作出了重要貢獻(xiàn)。

今年1月的世界經(jīng)濟(jì)論壇年會上，張予彤拋出一組極具沖擊力的數(shù)據(jù)：Kimi僅使用美國頂尖實(shí)驗(yàn)室約 1% 的資源，就開發(fā)出達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平的開源模型 Kimi K2、Kimi K2 Thinking，直觀展現(xiàn)了公司成本控制與技術(shù)效率。

而此次北大光華之行，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者獲悉，張予彤不僅首次系統(tǒng)對外揭示了Kimi對AI時(shí)代核心人才的評判標(biāo)準(zhǔn)。也對Kimi的核心戰(zhàn)略之一開源，以及智能的未來表達(dá)了自己的看法。她透露，在Kimi具有兩類抽象能力的人才更被看重：一類是能提出真正原創(chuàng)、有價(jià)值想法的創(chuàng)新者；另一類是在不確定性中瘋狂實(shí)驗(yàn)、持續(xù)迭代的偏執(zhí)執(zhí)行者。

談智能：全球84%的人從未用過AI、僅0.3%付費(fèi) 規(guī)模化尚在黎明前夜

“現(xiàn)在還有多少人沒有用過AI？答案是84%的人。”張予彤在論壇上首先分享了這樣一組數(shù)據(jù)。她指出，即便AI已經(jīng)被廣泛討論，甚至讓人產(chǎn)生擔(dān)憂或感到許多不足，但全球仍有84%的人從未用過AI，而真正用過付費(fèi)AI產(chǎn)品的人，只有0.3%。

在張予彤看來，智能的規(guī)模化仍處于黎明前夜。她對智能的未來表達(dá)了自己的看法。“農(nóng)業(yè)革命時(shí)通過器械完成了農(nóng)業(yè)自動(dòng)化，工業(yè)革命可以大規(guī)模生產(chǎn)商品，商品變得非常便宜、個(gè)性化，大家觸手可及。今天，智能也會變成一種商品，這種商品可以由能源來轉(zhuǎn)化。”

為此，Kimi選擇了長期主義的技術(shù)路線。楊植麟曾在“2026中關(guān)村論壇年會”上表示，規(guī)模化是AI發(fā)展的核心基礎(chǔ)，但規(guī)模化并非暴力堆砌算力與能源，而是以提升效率為核心。Kimi圍繞三大方向構(gòu)建規(guī)模化策略：Token（詞元）效率、長上下文、Agent（智能體）集群，在有限資源下實(shí)現(xiàn)智能最大化。

這幾個(gè)關(guān)鍵詞在Kimi今年的產(chǎn)品迭代中亦可窺見。

今年1月，Kimi發(fā)布新一代K2.5模型，在Agent、代碼、圖像、視頻及一系列通用智能任務(wù)上取得開源SOTA（行業(yè)當(dāng)前最高水平）表現(xiàn)。三個(gè)月后，K2.6亮相，同樣上線即開源。據(jù)介紹，該模型具備行業(yè)領(lǐng)先的代碼能力、長程任務(wù)執(zhí)行能力與Agent集群能力，最高可支持300個(gè)子Agent并行完成4000個(gè)協(xié)作步驟。

本次論壇上，張予彤也坦言：“接下來的路徑會很長，也會持續(xù)做智能規(guī)模化的事情。智能還有很多場景可以被規(guī)模化，首先是模型的架構(gòu)、參數(shù)，過幾個(gè)月就可以看到新的突破與創(chuàng)新。在推理過程中有很多智能值得挖掘，通過資源的同步提升質(zhì)量，過程中進(jìn)行思考，也可以調(diào)用工具，這些都可以繼續(xù)拓展相應(yīng)的能力。”

對于Kimi的核心戰(zhàn)略之一開源，張予彤表示，當(dāng)智能的上限不再被參數(shù)和算力約束，高質(zhì)量數(shù)據(jù)將成為核心瓶頸。開源技術(shù)與社區(qū)反饋，正是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、突破智能上限的關(guān)鍵。

“同樣上一門課，每個(gè)人學(xué)習(xí)到的東西其實(shí)是不一樣的。”張予彤說：“開源機(jī)制讓模型能夠看到網(wǎng)絡(luò)前沿的信息，這些技術(shù)并非全新，而是在日常工作或研發(fā)中廣為人知、廣為應(yīng)用的技術(shù)與場景。但有些人會更有勇氣挑戰(zhàn)這些已經(jīng)存在已久的技術(shù)，重新進(jìn)行定義，并通過這樣的方式去提升智能路徑。”

談人才和創(chuàng)業(yè)：通用能力比專業(yè)能力更寶貴 追隨共識是創(chuàng)業(yè)公司最危險(xiǎn)的選擇

當(dāng)智能可以被大規(guī)模生產(chǎn)，什么樣的能力在AI時(shí)代更具價(jià)值？張予彤給出了她的答案，并在演講中拋出一個(gè)核心觀點(diǎn)：Build Your Own Job（創(chuàng)造屬于你的崗位）。

張予彤表示，Kimi在人才畫像上形成了一些偏好：做AI相關(guān)工作，通用能力比專業(yè)能力更寶貴。因?yàn)锳I時(shí)代的大多數(shù)工作都沒有成熟的流程和定義，所有問題都是第一次出現(xiàn)。“這時(shí)候需要的同學(xué)，是面對一個(gè)沒有被定義的問題時(shí)感到興奮，并且擁有良好的、可泛化的智能能力去解決新問題。”

除了解決未知問題的通用能力，AI時(shí)代對工作方式的重構(gòu)，也要求人才具備全新的思維模式。“并行比串行好。”張予彤指出，傳統(tǒng)的串行工作方式每一步都依賴前一步的結(jié)果，效率低下。而在AI時(shí)代，通過Agent、技術(shù)與工程化手段，可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行作業(yè)。擁有并行工程思維的人，將擁有指數(shù)級更高的生產(chǎn)力。

如果說通用能力和并行思維是AI時(shí)代人才的基礎(chǔ)素養(yǎng)，那么審美與原創(chuàng)能力，則是決定一個(gè)人能否脫穎而出的核心競爭力。

“追隨共識是最安全的選擇，但也是創(chuàng)業(yè)公司最危險(xiǎn)的選擇。”張予彤直言，“別人都這么認(rèn)為，其他公司也做了這件事，或者已經(jīng)看到它被驗(yàn)證了，這時(shí)候跟進(jìn)或者做同樣的事情是非常安全的選擇，但對于創(chuàng)業(yè)公司來說，這不是最安全的選擇，而是最危險(xiǎn)的選擇”。

張予彤同時(shí)認(rèn)為，人很難被標(biāo)簽化，學(xué)校、專業(yè)只是外在標(biāo)簽。她更看重兩類抽象能力：一類是能提出真正原創(chuàng)、有價(jià)值想法的創(chuàng)新者，這類人關(guān)注本質(zhì)思考，不斷提出新想法；另一類是偏執(zhí)的執(zhí)行者，他們能在不確定性中瘋狂實(shí)驗(yàn)、持續(xù)迭代。“一個(gè)好的想法往往需要嘗試上千次，多數(shù)人十次就放棄，而極少數(shù)人能在反復(fù)試錯(cuò)中形成認(rèn)知。”張予彤表示，這兩類人，在Kimi的業(yè)務(wù)中都占據(jù)重要位置。

此外，隨著AI能力的逐漸提升，各類但擔(dān)憂的聲音開始出現(xiàn)，但張予彤保持著樂觀態(tài)度，她同時(shí)也建議在校學(xué)生，親自上手用AI，深度感知它的能力邊界。“我相信AI長期對我們是有益的，但大家有各種各樣的擔(dān)心，比如安全性、性能問題。期待一定是好的，所以希望以開放的心態(tài)來看，深度理解它，一定要親自上手。動(dòng)手越多，認(rèn)知越深，很多理解是在動(dòng)手中形成的，而不是今天聽到一些觀點(diǎn)或感受。在不斷的一次次動(dòng)手中，會有更深刻的理解。”