今年以來，當頭部的大模型廠商在圍繞模型迭代、產品力、融資、上市等集體搶占時間窗口時，商業化這個命題也被悄然塞進了他們的時間表里。

結合近期Kimi對外的披露，以及與月之暗面Kimi B端負責人黃震昕的交流，可以梳理出這家公司在商業化路徑上的一系列戰略選擇與自我定位。

在過去兩年間，Kimi首次大規模應用二階優化器Muon取代了已成為行業標準10年之久的Adam優化器，推出基于KDA注意力機制的Kimi Linear架構，以及推出注意力殘差方案，對計算效率得以大幅提升。

關于Harness，Kimi的判斷是：隨著基礎模型變強，對外部復雜Harness的要求會降低，類似去年Prompt工程熱度的下降。因此Kimi內部已開始實踐Loop Engineering（循環工程）。

黃震昕認為，隨著Token市場價格走高，用戶對于高性能的Token需求仍有支付意愿，同時，雖然由于芯片荒和算力成本上升導致成本在漲，但模型廠商也在通過技術優化，將Token的實際成本往下降低。

在定價策略上，Kimi的定位是做高性能模型，而非最便宜的模型。尤其是伴隨今年模型價格的集體上漲，背后核心原因仍然是全球算力供應跟不上Token需求增長。為此，Kimi對沖成本壓力的方式是通過技術優化，其KV-Cache命中率達到90%以上。

“評估模型價格不能只看輸入輸出定價，還要看KV-Cache命中率。只要命中，成本就會降很多，能給用戶節省成本。” 黃震昕告訴筆者。

作為Kimi B端負責人，黃震昕還著重提及了Kimi在To B業務的布局，包括三層服務體系：模型層提供K2.7 Code、K2.6等基礎模型；架構層提供API及Agent SDK；產品層推出企業版，包含Kimi Agent集群、Kimi Code、Kimi Work等工具。黃震昕指出，Kimi不會做太重的交付工作，“模型本身還有大量技術難題待攻克，Kimi能把模型做好已經非常不易。”

對于企業級應用所需的“最后一公里”服務，Kimi選擇通過FDE合作伙伴來完成端到端交付，而非自建重服務團隊。在行業解決方案層面，Kimi也在嘗試與亞馬遜云科技等合作構建金融、醫療、制造等垂直場景的方案，前者提供模型能力，而后者主要提供行業經驗與客戶資源。

以下是黃震昕在亞馬遜云科技中國峰會上的演講全文。

我是月之暗面（Moonshot AI）的黃震昕，負責公司的B端業務。很高興能在亞馬遜云科技中國峰會上和大家分享我們的思考。

我加入月之暗面時，就被一個愿景所吸引：致力于尋找將能源轉化為智能的最優解。為什么選擇這個命題？人類歷史上有三次真正的能源變遷。第一次是我們學會了利用陽光，第二次是我們發掘了煤炭，第三次，也就是現在，我們正在學習如何將能源高效地轉化為智能。前兩次轉化是線性的、有限的，而這一次轉化是可逆的、可擴展的、可存儲的。

關于實現這一最優解，我們的目標一直是做出全球領先的模型。因此，對于月之暗面來說，擴大模型規模（Scaling）是一個必選項。大家從新聞中也了解到，我們近期完成了規模不小的融資，但和海外同行相比，這筆資金并不算多。因此，我們致力于找到效率的最優解。

為此，我們選擇了三個技術方向，因為它們對應了智能體的三個核心能力維度：聰明程度、干活時長（Long Context）和協作能力（Agent Swarm）。

第一，聰明程度。數據并非無限，在相同的算力下，誰能學得更聰明，誰就更具優勢。

第二，干活時長。這決定了模型如何能處理更長時間的任務，同時不忘記最初的目標是什么。

第三，協作能力。單個智能體再強大，也有其局限性。如何讓多個智能體有效組隊，協作完成復雜的用戶任務，是另一個關鍵。

這三個維度結合起來，就是AI產品能力的整體體現。自2025年以來，我們在這三個方向上都取得了關鍵突破。大家可以看到，Kimi的每一項創新，都瞄準了最基礎的模型架構，而不僅僅是工程效率的優化。

以優化器為例，經典的Adam優化器誕生于11年前，我們將一種新的優化技術運用到了大部分訓練中，使實際數據的使用效率提升了27%，整體效率直接翻倍。在長文本（Long Context）方面，傳統的Attention架構誕生于八年前，我們推出了Kimi Linear Attention技術，將在下一代模型中應用。傳統架構下，模型擴大十倍，訓練和推理成本將擴大一百倍；而采用新技術后，僅需十倍的算力即可實現。此外，殘差連接技術誕生于十年前，我們推出了注意力殘差（Attention Residual）技術，使效率提升了25%。

馬斯克也曾專門為我們的技術點贊。可以說，模型的規模瓶頸正在被我們逐一解決，更大規模、更高質量的模型成為可能。一個行業常識是，KV緩存命中率很大程度上影響用戶的最終使用成本。我們通過研發Kimi的工程優化，持續提升效率，降低KV緩存失效率，從而降低了API的使用成本，讓更多用戶能夠用得起。

最近，我們也發布了Kimi K2.7，其代碼能力大幅提升。我們還特別推出了高速版本，輸出速度達到了180 token/秒。很多朋友反饋，用上之后就再也回不去了。這也是我們努力通過推理優化提升客戶體驗的例證。

Kimi是一家注重審美的公司，我們的品牌調性很明確，專注于生產力領域。我們把有限的能源和算力，集中在學術研究、軟件工程、復雜推理等領域。長期使用的用戶會發現，我們的核心場景始終圍繞著提升生產力。

大家可能對Kimi的印象更多停留在To C端，但其實我們在To B領域也并非簡單地售賣API，而是提供了一整套完整的生產力賦能體系。該體系具備三層能力：

模型層：Kimi持續做最強的基礎模型。目前底座已涵蓋K2.7 Code、K2.6和K2.5等模型，為企業級應用提供堅實的智能底座。

服務層：Kimi提供豐富的API，開發者可以借此進行深度集成，將Kimi的能力無縫嵌入到企業自身的工作流中，例如網頁搜索、PPT生成等。

工具/產品層：Kimi提供包括Kimi Agent集群、Kimi Code、Kimi Claw、Kimi Work等開箱即用的產品。該層級直接解決企業真實場景中的復雜問題，例如讓Agent自動處理報表、生成行業分析、管理項目文檔等。

在全球化業務拓展方面，Kimi正攜手亞馬遜云科技推進全球業務協同，借助其從基礎設施層到應用落地層面的全方位助力，實現全球化規模加速，為全球企業賦能生產力：

基礎設施和服務層面：Kimi運行在亞馬遜云科技遍布全球的數據中心和網絡基礎設施上，獲得了穩定可靠的算力支持，確保模型運行得又快又穩。Kimi多個模型現已登陸Amazon SageMaker，讓更多開發者可以進行模型的訓練與推理，大幅降低使用門檻。同時，Amazon Bedrock已經接入了Kimi K2.5等開源模型，未來Kimi正在積極推進接入更多最新模型，讓用戶無需自行管理基礎設施或單獨部署服務器就能使用Kimi模型。此外，Amazon Bedrock Guardrails的企業級安全能力也將自動適用于Kimi，提供有害內容過濾、提示詞攻擊防護以及企業合規保障。

業務合作層面：Kimi已登陸亞馬遜云科技Marketplace，直接觸達全球數百萬活躍企業客戶。全球客戶可以通過該數字軟件市場簡化采購流程，實現一鍵使用、按量付費與零門檻接入。同時，借助APN合作伙伴網絡，Kimi正在快速拓展企業客戶。

垂直行業層面：Kimi與亞馬遜云科技聯合打造行業解決方案，已覆蓋金融、醫療、制造等垂直行業場景。在合作中，Kimi提供核心大模型，亞馬遜云科技發揮其豐富的行業經驗與客戶資源，共同將Kimi的能力無縫嵌入到企業的真實業務流程中。

以上就是今天的分享。我們期待與亞馬遜云科技攜手，繼續探索將能源轉化為智能的最優解。

（作者 | 楊麗，編輯 | 楊林）