2025 年的夏天，月之暗面几乎从榜单上消失了。

彼时，整个大模型赛道热闹非凡。

字节跳动的豆包月活在第三季度冲上 1.72 亿，稳居国产 AI 应用第一梯队；

DeepSeek 掀起一轮全球开源风暴，以极低的推理成本在国内外刷屏；

腾讯将混元大模型无缝融入微信生态，通过推出元宝 APP 并斥资十亿进行红包裂变，已接入腾讯近 700 个业务及场景。

这场声势浩大的流量竞赛，几乎每隔一段时间就刷新一次人们对「大模型规模」的认知。

Kimi 曾经也在这场竞赛里。

2025 年上半年，大规模投流让 Kimi 月活一度接近 4000 万，登上国产 AI 应用榜榜首。

但这个数据越好看，反而亏得越多。

据公开消息，当时 Kimi 投放广告的获客成本约在 10 元，如果算上拉新后用户问答互动产生的算力消耗，每个用户的获客成本达到 12—13 元。

根据第三方平台的下载量预估，仅 Kimi 每天的获客成本就要「烧掉」至少 20 万元。

这种增长方式，拼的是谁手里钱更多、谁烧得更久。

月之暗面的创始人杨植麟选择了停下来。

2025 年下半年，月之暗面暂停安卓渠道大规模投放，砍掉 Ohai、Noisee 等泛娱乐产品线。

与此同时，巨头们的火力全开让 Kimi 的用户数据急剧下滑——月活从接近 4000 万跌至 967 万，同一张榜单上，豆包、DeepSeek 已然破亿。

榜单的落差让外界的质疑声迅速堆积。

「投资人退出」、「内部纷争」、「估值泡沫」的传言在舆论场里此起彼伏。

对比同期其他 AI 公司的融资节奏：智谱全年完成 6 轮融资、累计近 84 亿元，MiniMax 进行 3 次融资、累计超 15 亿美元。

月之暗面 2025 年全年仅在年底完成一次融资，节奏明显落后。资本市场甚至有机构预测，如果 2026 年 IPO 未果，对赌条款或将触发控股权变更。

面对这些质疑，杨植麟长达半年没有公开发声。

在外界普遍默认「不烧钱就会掉队」的逻辑下，月之暗面看起来确实正在消失。

1、放弃月活，是一次主动撤退

但事情的另一面是：月之暗面并没有消失，而是换了一张战场地图。

杨植麟在 2025 年底的内部全员信里给出了这次转向的解释：「不以绝对用户数量为目标，持续追求智能上限，创造更大的生产力价值。」

这个表述的背后，是一次资源的重新分配：

将原本用于投流的预算转向模型研发；将泛娱乐产品线的资源集中到 Agent 工程化方向；将国内补贴驱动的增长模式，调整为海外 API 和订阅收入并行的结构。

2025 年 9 月，月之暗面上线 OKComputer，这是一个多智能体协作产品，支持虚拟电脑工具调用，能完成开发、数据分析、多模态内容生成等复杂任务。

同月，月之暗面将商业投放方向调整为精准触达专业用户和海外开发者，而非继续追求大盘活跃数字。

这一系列动作，用一个更直白的说法来描述就是：放弃用钱堆用户，而是用技术换付费意愿。

为什么选择 Agent 方向？

这是因为在传统的「对话生成」模式里，用户打开产品聊几句，关掉，下次再来，付费动机往往并不强烈。

而当模型开始「干活」——帮企业客户执行多步骤工作流、处理真实业务任务、稳定输出可验证的结果，这时付费逻辑就变了。

用户付的不是「使用权」，而是「产出价值」。这是一种完全不同的商业逻辑，毛利率和用户粘性也截然不同。

调整后的数据，逐渐印证了这一方向。

2025 年 9 月至 11 月，Kimi 海内外付费用户环比增长超过 170%，海外 API 收入增长 4 倍，海外收入首次超越国内。

2、20 天，月之暗面用现金流回答所有质疑

2026 年 1 月 27 日，Kimi K2.5 正式发布并开源。

技术层面，这款模型在 HLE、BrowseComp 等权威评测中拿下全球开源模型最佳成绩。

更重要的是其架构层面的设计选择：

K2.5 被定义为「Visual Agentic Intelligence」（视觉智能体智能），引入 Agent Swarm 机制，支持主智能体调度最多 100 个子智能体，并行处理最多 1500 步任务。在 BrowseComp 基准测试中，Swarm 模式下的任务成功率从单智能体的 60.6% 提升至 78.4%。

推理成本同样值得关注——K2 系列模型的推理成本约为 GPT-5 的四分之一，这意味着在对企业客户提供服务时，月之暗面拥有更大的定价空间和利润余地。

但最能说明问题的，是 K2.5 发布后在 API 市场的爆发式表现。

OpenRouter 数据显示，K2.5 位于 Tokens 消耗排名第二，环比增长高达 23357%。

其调用场景前两名分别来自 2 月爆火的 Agent 产品 OpenClaw 和 AI 编程软件 Kilo Code——这两款产品，同时也是 OpenRouter 上 Tokens 消耗排名前二的产品。

其中，OpenClaw 几乎撑起了 Kimi K2.5 在海外市场 1/4 的消耗，K2.5 的调用量接近 MiniMax2.5 和 Gemini 3 Flash 的两倍。

月之暗面能率先吃到这波场景红利，关键在于「限时免费」策略执行够快、够及时。

K2.5 先是上线 Kilo Code 首周免费活动，OpenClaw 爆火之际，又迅速宣布支持免费体验调用 Kimi K2.5 模型和 Kimi Coding 相关能力，由此成为首个被 OpenClaw 官方宣布开放免费额度的模型。

即便后续恢复付费，一部分用户也可能因模型能力留存，转化为长期调用 API 的主力用户。

API 收入之外，订阅端的数据同样值得关注。

• 以 9 月月活 967 万为基准、0.5% 的付费率计算，彼时约有 4.84 万付费用户；
• 按 170% 的月度环比增速推算，到 11 月付费用户规模可能已达 35 万人左右。
• 以最低档 49 元定价估算，仅订阅付费端，月之暗面 11 月单月收入可能接近 1729 万元。

如果月之暗面能维持这一增速，C 端订阅全年收入有望达到约 2 亿元人民币。

综合 API 与订阅两条线，有知情人士透露，K2.5 发布后近 20 天的累计收入，已超过 2025 年全年总和，单日平均收入可能超过 6000 万元。与此同时，全球付费用户规模环比增长达 4 倍。

融资层面，这波商业化成果随即被资本市场接住。

2 月 17 日，月之暗面宣布完成新一轮超 7 亿美元融资，由阿里、腾讯联合领投，估值突破 100 亿美元，距离上一轮 5 亿美元融资不到两个月——这是国内大模型公司成为「十角兽」最快的记录，也是月之暗面账面现金储备突破 100 亿元人民币后，再度在一级市场拿到的一张新底牌。

这一次，月之暗面用现金流说话，而不再是月活。

3、巨头砸钱，创业公司靠什么？

要理解月之暗面这次转向的意义，需要把它放在整个行业的坐标里看。

以字节、阿里、腾讯为代表的巨头阵营，这两年在大模型赛道上的投入规模，远超新兴企业。

• 字节 2025 年资本开支计划高达 1500 亿元，同比增长 88%。
• 阿里云宣布未来三年投入 4800 亿元用于 AI 基建与云计算，构建「通义实验室、阿里云、平头哥芯片」三位一体的全栈基础设施体系；
• 腾讯通过微信这一国民级入口，把 AI 能力铺进 700 个业务场景。

巨头的优势显而易见：算力储备、流量入口、生态整合能力，任何一条单拿出来都不是创业公司能正面竞争的。

但这种优势也有其对应的局限性。

庞大的组织结构、多条业务线的协调成本、对既有生态的路径依赖，都会在某种程度上放慢技术迭代的节奏。当市场竞争的核心从「烧钱抢流量」转向「工程化落地 Agent 能力」，敏捷度开始变得比预算规模更重要。

月之暗面在 Agent 赛道上的动作，恰好印证了这一点。

OpenClaw 在 2 月爆火后，Kimi 是「六小龙」中反应最迅速的公司。

在除夕前夕，Kimi Claw 便已上线——这是一个纯云端部署版本的 OpenClaw，能帮用户省去环境配置的繁琐步骤，几分钟内完成部署，已有 OpenClaw 的用户也可以把自己的版本绑定在 Kimi 上自由调用。

相比本地部署版本，Kimi Claw 更安全、门槛更低，对普通用户更加友好。其核心使用场景包括：

定时任务（如每日自动生成 AI 日报）、持续记忆、以及把高频任务自动封装成 Skills，免去每次多轮对话的困难。目前，这一功能限定在 199 元/月及以上的订阅层级开放。

同样想吃这块蛋糕的不止月之暗面。

阿里、MiniMax 都相继推出了云端版 OpenClaw，阿里云还趁势推出 Coding Plan 订阅服务，新用户首月低至 7.9 元；

MiniMax M2.5 发布后 12 小时内登顶 OpenRouter 热度榜，一周内登顶调用量榜首。而智谱的 GLM Coding Plan 则在 2 月 12 日宣布涨价 30%，取消首购优惠。

竞争节奏如此之密集，远超此前。

面对玩得起价格战的云厂商，大模型创企要想靠 Coding 和 Agent 赚钱，归根结底还是要靠模型能力的持续迭代。

在「大模型六小龙」里，各家走出了截然不同的道路：

• 智谱选择强化政企合作与国产化适配，引入大量国资，从本地化部署主导逐步向云端 API 倾斜；
• MiniMax 走上了正好相反的道路，以「生而全球化」策略应对国内流量补贴竞争；
• DeepSeek 将开源与成本优化作为核心竞争力；
• 零一万物宣布从基座转向解决方案，不再训练万亿参数模型；
• 百川智能则更看重深耕多年的医疗赛道，利用领域资源形成差异化优势。

在已经公布财务数据的几家企业中，处境并不乐观。

智谱 2025 年全年经调整净亏损达 24.66 亿元，上半年营收仅 1.91 亿元；MiniMax 前九个月营收 5344 万美元，同期支出是收入的 5 倍以上，年度亏损达 5.12 亿美元。

他们仍在「融资—烧钱—再融资」的循环里运转。而月之暗面，是第一个走出这个循环的非巨头模型公司。

值得一提的是，对于上市节奏，杨植麟在内部信中态度明确：「相比于二级市场，我们判断还可以从一级市场募集更大量资金，所以我们短期不着急上市。」

这份「不急」，很大程度上也得益于友商的示范效应——智谱与 MiniMax 相继登陆港股后，即便仍面临巨额亏损，两者市值依然携手冲破 3000 亿港元大关，已能超过快手、比肩京东。

二级市场对 AI 未来潜力的信任，给了一级市场持续加码的理由，也给了月之暗面继续「理想化」的底气。

4、大模型的流量战争，该结束了

月之暗面的这次反弹，不只是一家公司的故事，它指向的是整个大模型行业的范式切换。

大模型发展的早期逻辑，建立在 Scaling Law 之上：更大的参数规模、更多的训练数据、更高的算力投入，系统性地带来能力提升。

在这个阶段，竞争的核心指标是参数量、基准分数和融资金额，用户数则是估值的主要锚点。

这套逻辑简单、直接，也很容易形成外部叙事。

但当越来越多的厂商都能训练出接近能力上限的基座模型，当推理效率的改进空间开始大于训练规模的扩展收益，这个前提就悄悄失效了。

2025 年至 2026 年初，AI 行业在结构层面发生了三个值得关注的变化：

• 一是算力基础设施从训练主导转向推理优化；
• 二是企业客户的付费需求从「能对话」转向「能执行任务」；
• 三是应用领域的竞争边界从通用助手下移到行业专精智能体。

易观的报告数据印证了这一方向——AI 编程市场 2024 至 2030 年复合增长率 25.2%，AI 办公软件 2024 至 2028 年复合增长率 57.75%。这些都是任务执行能力直接驱动的市场。

用一句话来概括：上半场拼「谁更聪明」，下半场拼「谁更赚钱」。

月之暗面 2025 年下半年的那次主动收缩，放在这个框架里重新审视，就有了另一层含义：

在行业还在用月活衡量价值的时候，悄悄把自己的竞争资源集中在工程化 Agent 能力、推理成本控制和海外 API 商业化上。K2.5 发布后 20 天的收入反转，相当于一次公开验证：这个判断是对的。

在月之暗面的规划中，下一代正在研发的模型 K3，依然以 Agent 为核心服务方向。

杨植麟在内部信中说，目标是「垂直整合模型训练和 Agent 产品 taste，让 K3 成为更与众不同的模型，让用户体验到全新的、其他模型没有定义过的能力。」

这句话背后，是月之暗面 2026 年的第一大战略目标：通过技术改进和进一步 Scaling，提升等效 FLOPs 至少一个数量级，在预训练水平上追平世界前沿模型。

当然，这场验证还远没有到盖棺定论的时候。爆款模型的红利周期往往比人们预期的短，本周 API 消耗已出现约 60% 的下滑，市场竞争格局会继续演变，巨头的反应速度不可低估。

相比已于港股上市、在公开市场接受检验的智谱和 MiniMax，Kimi 的商业化进程依然属于「刚起跑」的阶段，距离 1 亿美元年收入的目标，仍需产品端的持续验证。

但有一件事已经发生了改变：大模型公司的估值叙事，开始有了现金流这个维度。

当资本开始更多地看收入结构而非活跃用户，当商业模式的可持续性开始与技术能力一样被纳入评估框架，整个 AI 大模型赛道的竞争逻辑也会随之调整。

流量战争打了两年，既没有输家也没有赢家——只有越来越贵的获客成本，以及越来越难以持续的补贴循环。

月之暗面的案例说明，在这场战争里选择不打，把资源投入到另一套竞争逻辑里，是可以走通的路。

月活时代已死，大模型的上半场，大概率已经结束了。