Kimi 試水商業(yè)化，年輕產(chǎn)品如何長(zhǎng)期主義？

我一直有個(gè)觀點(diǎn)，即 AI 只是技術(shù)，并不存在特定的產(chǎn)品，只要用了 AI 就能成立的。AI 產(chǎn)品包括了是否洞察了用戶需求、是否發(fā)揮了技術(shù)優(yōu)勢(shì)，也包括怎樣與用戶溝通（運(yùn)營(yíng)）。這些也都跟 AI 產(chǎn)品背后的團(tuán)隊(duì)氣質(zhì)有關(guān)。

從 ChatGPT 引起科技行業(yè)軒然大波已經(jīng)過(guò)去一年了，國(guó)產(chǎn) AI 產(chǎn)品我也試用過(guò)了很多，感受比較強(qiáng)烈的還是 Kimi Chat，這是個(gè)很不一樣的產(chǎn)品，尤其背后的團(tuán)隊(duì) Moonshot 也很不一樣。

這個(gè)不一樣從名字就開始了，「月之暗面」就是 Pink Floyd 的經(jīng)典專輯，這個(gè)封面可能也是搖滾史上的經(jīng)典。我自己是黑膠愛好者，也有這張專輯，放在書架上，很喜歡。

技術(shù)不是做數(shù)學(xué)題、不是寫多少行代碼那么簡(jiǎn)單；也不是有了好技術(shù)，就一定等于有好產(chǎn)品。正好這幾天在用 Kimi Chat（下文簡(jiǎn)稱 Kimi）的時(shí)候發(fā)現(xiàn)他們上線了加油的功能，就趁機(jī)以它為載體聊一聊這個(gè)話題。

1 需要技術(shù)，也需要用戶場(chǎng)景

Kimi 是國(guó)產(chǎn) AI 產(chǎn)品里最受關(guān)注的之一，根據(jù)我看到的一個(gè)統(tǒng)計(jì)（similarweb），Kimi 的 Web 端訪問(wèn)量在 TOP2，一度超過(guò)了文心一言。

在 Apple Store 的免費(fèi)榜里，也曾沖到過(guò) AI Chat 類應(yīng)用的 TOP3，另外兩家是百度和字節(jié)的產(chǎn)品。Kimi 也是「小廠」中最受矚目的一個(gè)。

估計(jì)很多沒(méi)用過(guò)的朋友也不太能理解為什么 Kimi Chat 能有這樣的熱度，有的會(huì)認(rèn)為就是投放的效果（當(dāng)然跟投放有一定關(guān)系）。

大模型本身是技術(shù)，并不代表用戶場(chǎng)景。跟所有用戶產(chǎn)品一樣，Kimi 也首先滿足了特定的用戶場(chǎng)景。

Kimi 能聯(lián)網(wǎng)獲取信息，是搜索引擎的替代品，而且是體驗(yàn)更好的替代品：在原始網(wǎng)頁(yè)基礎(chǔ)上做了初步的整合。

我在之前的文章里聊到過(guò)，搜索引擎看似用關(guān)鍵詞搜索已經(jīng)門檻很低了，要找到真正對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，還是有難度的。

如果你去觀察身邊的老人，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，他們壓根不會(huì)用關(guān)鍵詞去搜索。而是用完整的句子，也就是自然語(yǔ)言表達(dá)。

我們隨意在國(guó)內(nèi)最主流的搜索引擎輸入一個(gè)詞，從聯(lián)想出來(lái)的常見輸入語(yǔ)，就能看得出來(lái)。

而這些完整的句子，很多時(shí)候未必能搜索到最準(zhǔn)確的內(nèi)容，要仰賴分詞技術(shù)。對(duì)于搜出來(lái)的結(jié)果，哪些跟搜索語(yǔ)相關(guān)，也需要有判斷。這也是為什么之前虛假?gòu)V告大行其道，因?yàn)楹芏嗳藭?huì)自然地點(diǎn)擊前幾個(gè)結(jié)果頁(yè)面。

還是不要小看互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于多數(shù)人的門檻。很多技術(shù)出身的朋友恨不得所有人都會(huì)寫爬蟲、自己操作腳本去獲取信息，瞧不上看起來(lái)沒(méi)有什么技術(shù)含量的 Kimi，認(rèn)為不存在需求。這是忽視了人群和場(chǎng)景。

當(dāng)然，現(xiàn)在的聯(lián)網(wǎng)搜索功能，還沒(méi)有那么理想。我自己的使用體驗(yàn)，60% 能得到順暢的結(jié)果，不用再切換工具了，在當(dāng)前的 UI 內(nèi)就能得到足夠的信息。40% 的情況可能還要去原始網(wǎng)頁(yè)看看，或者在搜索引擎繼續(xù)搜集材料。

2 需要技術(shù)，也需要用戶體驗(yàn)

用戶體驗(yàn)，看起來(lái)是一個(gè)很虛頭巴腦的說(shuō)法。但正因?yàn)樗橄螅芏嗳艘簿秃鲆暳恕ｓw驗(yàn)實(shí)際上是囊括在很多小地方的，很多團(tuán)隊(duì)要做用戶體驗(yàn)地圖，一張圖拉出來(lái)，一百個(gè)用戶觸點(diǎn)，每個(gè)觸點(diǎn)都值得推敲、值得深究。

我體驗(yàn)到的 Kimi 的這種小的特點(diǎn)至少包括：

• 響應(yīng)快，出字就是比多數(shù)別的產(chǎn)品快，等待時(shí)間正好在可接受的范圍里。

• 界面簡(jiǎn)潔。這個(gè)有點(diǎn)見仁見智，從我的視角看，首頁(yè)里塞的東西沒(méi)有讓我很反感；頁(yè)面也沒(méi)有一堆邊欄。

• 使用方便。多數(shù) AI Chat 產(chǎn)品需要登錄才能使用；有的 AI Chat 產(chǎn)品無(wú)法查看信息來(lái)源網(wǎng)站；有的 AI Chat 不能讀取網(wǎng)址；...

• 效果不錯(cuò)。從最終效果來(lái)看，Kimi 已經(jīng)能在某些情況下替代 ChatGPT（GPT-3.5）了。不要相信別的國(guó)產(chǎn)大模型說(shuō)早就超過(guò) 4 了。能在部分情況下接近 3.5 已經(jīng)是極限，說(shuō)明在一線水平。

對(duì)我而言，Kimi 能在我對(duì)某些問(wèn)題無(wú)從下手的時(shí)候，提供非常好的引導(dǎo)作用。比如，我對(duì)日元貶值的問(wèn)題感興趣，就可以得到這樣的回答：

再比如，我對(duì)不同的標(biāo)普基金的漲跌情況不同，有比較大的疑問(wèn)：

在搜集材料時(shí)，效率也的確比搜索引擎要高出很多，比如想了解 Zara 歷史上是否有知名的語(yǔ)錄：

在播客「半拿鐵」的創(chuàng)作過(guò)程中，我跟瀟磊對(duì) Kimi 的使用率是不低的。瀟磊主講的節(jié)目，會(huì)用 Kimi 來(lái)做全文的摘要整合。

我在之前做的純主觀測(cè)評(píng)里，Kimi 在搜集信息和整理文稿方面，表現(xiàn)突出。

我在 3 個(gè)多月前就發(fā)了這么一個(gè)貼，說(shuō)明我不是這兩個(gè)月 Kimi 火了才要蹭熱度的：

3 年輕的技術(shù)：長(zhǎng)文本

在用戶需求和用戶體驗(yàn)背后，Kimi 有自己更年輕的想法，這個(gè)想法就是長(zhǎng)文本。

Kimi 是國(guó)內(nèi)第一個(gè)提出和推進(jìn)長(zhǎng)文本概念的。在 Kimi 之后，通義千問(wèn)、文心一言都紛紛加入了戰(zhàn)局，推出了適應(yīng)長(zhǎng)文本的功能。

長(zhǎng)文本是對(duì)應(yīng) RAG 的一種技術(shù)概念，RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，直譯為檢索增強(qiáng)的生成技術(shù)。

簡(jiǎn)單理解，RAG 是得到了一個(gè)問(wèn)題（用戶的輸入），可以去數(shù)據(jù)中進(jìn)行檢索，把相關(guān)的數(shù)據(jù)做整合，再進(jìn)行輸出。像是查字典的邏輯。當(dāng)然 RAG 涉及的并不是單一技術(shù)，還包括如何切割數(shù)據(jù)、提取數(shù)據(jù)、檢索數(shù)據(jù)等等。

RAG 在處理明確的問(wèn)題時(shí)效果拔群，比如「今天天氣怎么樣」。在一些嚴(yán)肅的場(chǎng)景中，RAG 也能更好地搜尋到信息，比如法律、醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域。

不過(guò) RAG 有個(gè)天然的缺陷，即無(wú)論是輸入，還是輸出，文本過(guò)長(zhǎng)的情況下，就很難有滿意的效果。

長(zhǎng)文本相對(duì)而言能解決輸入和輸出長(zhǎng)度（token 數(shù)量）的問(wèn)題，因?yàn)樗怯猛暾臄?shù)據(jù)建模的，而不是有了輸入再去檢索。讓長(zhǎng)文本模型閱讀一本長(zhǎng)篇大作、書寫一篇論文、幫助思考和推理，都是可以實(shí)現(xiàn)的。

我也終于排隊(duì)排上了 Kimi 的 200 萬(wàn)字長(zhǎng)度的長(zhǎng)文本功能試用，把多年前的兩本書《從點(diǎn)子到產(chǎn)品》和《產(chǎn)品思維》投喂給它，讓它分辨異同，以及給出用戶場(chǎng)景的案例。從結(jié)果的信息看，是相當(dāng)準(zhǔn)確的。

長(zhǎng)文本和 RAG 是技術(shù)路線的分歧，而選擇長(zhǎng)文本，自然就是假定了一個(gè)用戶需求的趨勢(shì)：用戶并不只是簡(jiǎn)單從搜索引擎搜搜東西而已，可能要用大量的文檔里獲取信息，也可能完成大篇幅的創(chuàng)作。

坦白說(shuō)，目前的大模型的內(nèi)容生成，對(duì)我這樣的內(nèi)容創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)，還沒(méi)有達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。獲取信息是可以的，但要能夠直接采用，還有距離。文本的細(xì)節(jié)相對(duì)比較粗糙。

不過(guò)我搜集了一些投資人、學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的觀點(diǎn)，相對(duì)一致的是，都認(rèn)為長(zhǎng)文本未來(lái)的機(jī)會(huì)是足夠大的。無(wú)非是在多大程度上替代 RAG。

我自己的感受是，如果有技術(shù)已足夠成熟的長(zhǎng)文本輸入和輸出的用戶側(cè)產(chǎn)品，那么就可以覆蓋一個(gè)非常好的場(chǎng)景，即垂直知識(shí)庫(kù)：

• 博物館可以自建知識(shí)庫(kù)；

• 每本書可以有自己的知識(shí)庫(kù)，有多本書的作者也可以整合成一個(gè)知識(shí)庫(kù)；

• 個(gè)人自己的日記庫(kù)，哪里發(fā)生了什么，直接講給對(duì)方聽；

• 某地旅游的知識(shí)庫(kù)，或者當(dāng)?shù)厣钚畔⒌闹R(shí)庫(kù)；

這類產(chǎn)品目前也存在，也有很多開源技術(shù)可以用，不過(guò)還是話說(shuō)回來(lái)，能夠用開源技術(shù)自建模型，和使用體驗(yàn)優(yōu)異的用戶產(chǎn)品，門檻高低會(huì)直接呈現(xiàn)在用戶的規(guī)模和商業(yè)價(jià)值上。

這是 Kimi 選擇長(zhǎng)文本的邏輯，也是一種長(zhǎng)期主義的做法。如果只看當(dāng)下的使用效果，可能 RAG 就足夠了，但要想布局以后，長(zhǎng)文本會(huì)更有機(jī)會(huì)。

這是一個(gè)年輕的技術(shù)，也意味著這是一個(gè)有成長(zhǎng)機(jī)會(huì)的技術(shù)。

4 年輕的用戶溝通方式

了解大模型的朋友就知道，數(shù)據(jù)是大模型的核心壁壘之一。而為什么 ChatGPT 的產(chǎn)品路線被大家認(rèn)同，過(guò)去 Google 那種在公司實(shí)驗(yàn)室里養(yǎng)蠱的方式就不再受歡迎，就是因?yàn)橛辛擞脩舻膮⑴c和真實(shí)的使用數(shù)據(jù)，產(chǎn)品迭代就成了有源之水、有本之木。

Kimi 很有意思的地方在于，它也有了特別的社區(qū)氛圍。你可能會(huì)疑惑：沒(méi)有在 Kimi 的官網(wǎng)看到社區(qū)啊，哪來(lái)的社區(qū)氛圍？

我一直認(rèn)為，社區(qū)出現(xiàn)不在于形式，而在于是否有實(shí)際的真實(shí)成員、以及成員之間的交互。就像某個(gè)短內(nèi)容平臺(tái)，每天用戶上億，但用戶之間從不發(fā)私信，只是給網(wǎng)紅點(diǎn)贊，就稱不上社區(qū)。

Kimi 的社區(qū)更多發(fā)生在小紅書、即刻這些內(nèi)容平臺(tái)。以我熟悉的即刻為例，就有很多用戶自發(fā)分享使用方法（篇幅有限，截取部分）：

還有 Kimi 的產(chǎn)品經(jīng)理自己予以總結(jié)和引導(dǎo)（原帖有 31 條，截取部分）：

這些是格外有價(jià)值的一些傳播。

日常的投放只能做到讓人留下印象，更多只是物料。這些自發(fā)出現(xiàn)的 Kimi 的用戶，能夠沉淀很多內(nèi)容，不光帶動(dòng)更多人關(guān)注 Kimi，還能更好地使用 Kimi，乃至參與到其中。官方在即刻出現(xiàn)這些內(nèi)容后，也動(dòng)作很快，不少員工入駐，共同討論。

不止是讓 Kimi 有傳播，不止是一種低成本的營(yíng)銷策略，也同時(shí)能幫助一個(gè) AI 應(yīng)用層的團(tuán)隊(duì)，去研究有哪些真實(shí)的場(chǎng)景和真實(shí)的問(wèn)題。這是通往真正殺手級(jí)應(yīng)用不可或缺的一條路徑。

這種年輕的狀態(tài)，背后是年輕的團(tuán)隊(duì)。

5 年輕的團(tuán)隊(duì)沒(méi)有包袱

產(chǎn)品的年輕感是個(gè)很玄的事情，這背后與團(tuán)隊(duì)的年輕有很大關(guān)系。可能是我自己接近中年， 產(chǎn)生了一些偏見，我始終覺(jué)得年齡也與能否在新技術(shù)要素出現(xiàn)的時(shí)候創(chuàng)新，有很大關(guān)系。

我這兩年讀各種歷史故事比較多，發(fā)現(xiàn)歷史上也不斷重演這種故事。只有沒(méi)有歷史包袱的年輕人，才能在新技術(shù)要素到來(lái)時(shí)更沒(méi)有負(fù)擔(dān)。我認(rèn)識(shí)的幾個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理就加入了 Kimi，他們?cè)诼殘?chǎng)上不太成熟，在產(chǎn)品架構(gòu)上也經(jīng)驗(yàn)有限，這在創(chuàng)業(yè)的時(shí)候反而變成了優(yōu)勢(shì)，前面說(shuō)的，不管是選擇更有挑戰(zhàn)性的技術(shù)，還是選擇更新穎的用戶溝通方式，都是如此。

在 AI 領(lǐng)域也是類似，不同時(shí)代的專家，都會(huì)被新的專家顛覆。明斯基、麥卡錫這些創(chuàng)立了人工智能的老前輩，就被后來(lái)的杰夫·辛頓、楊立昆、本杰奧的技術(shù)路線給顛覆了。如今 OpenAI 帶來(lái)的技術(shù)路線又很不同，Llama 3 又作為后來(lái)者引起很多轟動(dòng)。都在驗(yàn)證，創(chuàng)新者還是要更年輕。

是挺殘酷的一個(gè)認(rèn)知，畢竟也把我自己劃出了圈。總的來(lái)說(shuō)，我個(gè)人更喜歡年輕的團(tuán)隊(duì)一些，很多經(jīng)歷過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，甚至有的經(jīng)歷過(guò)完整 PC 互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)品經(jīng)理，他們主持的項(xiàng)目，我反而可能不太看好。

對(duì)于 Moonshot 和 Kimi，值得關(guān)注的還有它的創(chuàng)始人楊植麟。對(duì)于他的一些介紹，我早先了解的不算多，每次看到標(biāo)題說(shuō)「天才少年」「XXX 親傳弟子」就有點(diǎn)祛魅，不愿打開文章細(xì)讀。后來(lái)多了解了一番，發(fā)現(xiàn)背景的確很好。我在這里把水分?jǐn)D干，寫幾條供參考：

• CMU（卡耐基梅隆大學(xué)）博士畢業(yè)，這是 AI 領(lǐng)域的幾座大山之一；

• 是年輕學(xué)者中 NLP 相關(guān)領(lǐng)域被引用論文次數(shù)最多的之一；

• 曾經(jīng)在 AI 最前沿的公司 Meta 和谷歌大腦任職；

• 蘋果 AI 負(fù)責(zé)人 Ruslan Salakhutdinov 曾是其導(dǎo)師；

• 與楊立昆和本杰奧都共同發(fā)表過(guò)論文。

如果聽過(guò)我在「半拿鐵」的人工智能系列講過(guò)的歷史故事就知道，Meta（Facebook）的 AI 實(shí)驗(yàn)室、谷歌的谷歌大腦團(tuán)隊(duì)都屬于 AI 發(fā)展歷史上最有影響力的團(tuán)隊(duì)。而楊立昆和本杰奧不僅僅是圖靈獎(jiǎng)得主，他們還是新時(shí)代 AI 領(lǐng)域的宗師，都屬于深度學(xué)習(xí)的重要?jiǎng)?chuàng)始人。

6 商業(yè)化才能走得更遠(yuǎn)

我們都能感受到 AI 還尚未出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的殺手級(jí)應(yīng)用，形態(tài)如果是 Chat 好像也別別扭扭。相當(dāng)于大家跑了幾十米出去，看不到終點(diǎn)，終點(diǎn)是在百米，還是千米，還是半馬，誰(shuí)都不知道。

考慮到奔跑中的持久度的問(wèn)題，最關(guān)鍵的就是能跑下去，也就是能生存下去，這就回到了開頭提到的商業(yè)化。

對(duì)于 AI 產(chǎn)品，與很多過(guò)去的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品很大的區(qū)別在于，邊際成本還是略高的。前陣子用戶涌入，就一度擠爆了 Kimi 的服務(wù)器和算力。而每多一些用戶的使用，Kimi 就要承擔(dān)更多的壓力。

現(xiàn)在做產(chǎn)品，商業(yè)化是不得不面臨的問(wèn)題，一來(lái)真正能夠靠補(bǔ)貼打開市場(chǎng)、建立網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的產(chǎn)品機(jī)會(huì)不多了，朱嘯虎的投資風(fēng)格不再適用了（硅谷那邊叫閃電式擴(kuò)張，LinkedIn 創(chuàng)始人里德?霍夫曼專門寫了一本書），二來(lái)環(huán)境也變化了，資本市場(chǎng)的心態(tài)也發(fā)生變化了。能夠走得更遠(yuǎn)的團(tuán)隊(duì)，更要在意當(dāng)下是不是走得更穩(wěn)。

Kimi 這次商業(yè)化應(yīng)當(dāng)是在意料之中的，而且使用的方法很有意思，是盡可能不打擾用戶的方式，跟很多其它產(chǎn)品不同，不會(huì)在到處彈窗、或者用到一半要求付費(fèi)（心理測(cè)試那一招，測(cè)試免費(fèi)，拿報(bào)告花錢）。

算力不足時(shí)，在高峰期也想繼續(xù)使用 Kimi ，就可以用「加油」功能，是這樣的：

這是在場(chǎng)景上做了很多思考，找到的順滑切入方法。尤其對(duì)于第一種情況，相信是最常見的情況，在算力不足時(shí)提供一個(gè)選項(xiàng)，就像在很多市場(chǎng)環(huán)境中的快速通道策略，比如迪士尼的快速通行證。目前的價(jià)格我看了下，大概是處于 1.2-1.5/天 之間的提速價(jià)格，對(duì)我而言，在急用時(shí)也的確給了一個(gè)劃算的出口。點(diǎn)擊這個(gè)界面上的「換一個(gè)」，就能切換不同的價(jià)格選擇。

這個(gè)情況想必很難覆蓋多數(shù)用戶的場(chǎng)景，也不會(huì)是商業(yè)化比較完全的形態(tài)。能看得出來(lái) Kimi 團(tuán)隊(duì)的節(jié)制，當(dāng)下的功能還是為了探索用戶的付費(fèi)意愿，以及付費(fèi)的恰當(dāng)節(jié)點(diǎn)。真要是為了賺錢的話，貴互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有著千百種黑魔法能大幅提升轉(zhuǎn)化率——只不過(guò)就是放棄做品牌了，賺波錢就走。這種商業(yè)化的做法，也透露著一種年輕感。

我相信對(duì)于有的用戶來(lái)說(shuō)，會(huì)有負(fù)面的情緒，這也很正常。只不過(guò)我作為一個(gè)產(chǎn)品人和內(nèi)容創(chuàng)作者，還是很期待很多產(chǎn)品有更體面和更健康的商業(yè)模式。門口免費(fèi)送包子的店有一天不免費(fèi)了，我們也不該罵店主沒(méi)有良心，不是嘛。

說(shuō)到最后，結(jié)論會(huì)是 Kimi 特別優(yōu)秀，或者 Kimi 必然能成功嗎？也不是。哪怕說(shuō)了這么多 Kimi 比較好，也只能說(shuō)在 AI 產(chǎn)品市場(chǎng)里，Kimi 是起步比較快，甩開了一些對(duì)手，但終點(diǎn)還是很遠(yuǎn)。Kimi 透露出來(lái)的年輕感，落在了用戶體驗(yàn)、技術(shù)選擇、用戶溝通乃至商業(yè)化上，是件很有意思的事情。這種年輕感，也許能帶 Kimi 走得更遠(yuǎn)，也許是一種更長(zhǎng)期主義的走法。我也拭目以待。

參考：

半拿鐵 - 人工智能系列

《大模型未來(lái)發(fā)展：RAG vs 長(zhǎng)文本，誰(shuí)更勝一籌？》質(zhì)樸發(fā)言

題圖由 Midjourney 繪制。Prompt：stars and universe, in rough colored sketching --ar 16:9 --v 6.0