大模型围剿战:Kimi如何在免费与盈利之间找到平衡?

2024-03-25 18:44

本文主要是介绍大模型围剿战:Kimi如何在免费与盈利之间找到平衡?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文 | 大力财经

在近期的互联网科技领域,一款名为Kimi的国产大型AI模型引起了广泛关注。随着Kimi的火爆,国内的大型科技公司纷纷开始关注并投入到长文本处理技术的竞争中。

阿里巴巴、360等知名企业纷纷宣布了他们的长文本处理能力,分别达到1000万字和500万字,而百度也传出即将开放200万至500万字的长文本处理功能。

据悉,Kimi为了吸引新用户,其广告投放的获客成本大约为每位用户10元。但当考虑到用户问答互动后产生的额外算力成本时,每位用户的获客成本可能高达12-13元。根据第三方平台的数据预估,Kimi在苹果和安卓端的日均下载量约为17805次。这意味着,Kimi每天在获客上的投入可能超过20万元。

这场围绕Kimi展开的竞争,被形象地称为“围剿战”。据新浪科技对市面上的三款主要产品进行了测试,包括Kimi在内。测试结果显示,在对《三体2:黑暗森林》和《未来简史》两本畅销书的总结能力上,Kimi的性能稍逊于其他两家,仅能解读52%和66%的文本内容。此外,Kimi在联网搜索等方面的能力也显示出一定的局限性。

尽管Kimi在长文本处理方面面临挑战,但其背后的公司——月之暗面科技有限公司,却因其强大的资方背景和创新的技术能力而备受瞩目。公司创始人杨植麟在NLP领域的研究成就显著,而公司的其他联合创始人也在大模型技术领域有着深厚的探索经验。

Kimi的市场表现同样引人注目。尽管与行业内的其他成熟产品相比,Kimi的用户日活跃度仍有差距,但增长势头强劲,显示出其快速获得市场关注的能力。此外,Kimi的技术迭代速度也令人印象深刻,从最初的20万字无损上下文输入能力,到半年后的200万字,技术进步显著。

目前,大型AI模型的宣传焦点主要集中在长文本处理和多模态理解上,而Kimi尤其以长文本处理能力为卖点,这使得它更容易受到市场的关注。然而,随着互联网巨头们开始在长文本处理领域加大投入,Kimi的市场地位可能会受到挑战。

一位业内专家进一步阐述说,尽管Kimi提供了长文本处理的功能,但它的竞争对手,如通义千问和360智脑,也能提供类似的服务。在这些大公司不收费的情况下,Kimi很难实现盈利。因此,如果Kimi继续沿用现有的商业模式,它可能会持续亏损。

如果用户让Kimi概括一本小说,可能需要花费5到10元,但目前用户并不需要为此付费。根据市场数据分析,Kimi在App Store的日均下载量为5445次,在安卓平台上的日均下载量为12360次,总日均下载量达到17805次。按照这个速度,Kimi每天在安卓和iOS平台上的客户获取成本可能在21.366万到23.147万元之间。如果考虑到网页和小程序等其他渠道的客户增长,Kimi每月的客户获取成本将是一个不小的数字。

这位专家警告说,如果Kimi继续维持当前的运营模式,而未能开辟新的收入来源,那么它的经营策略就像是在“烧钱赚吆喝”。他还透露,月之暗面科技有限公司最近完成了10亿美元的融资,其中首期8亿美元由阿里领投,达到7.9亿美元,而且其中6亿美元必须用于阿里云的相关服务。

综上所述,尽管Kimi在长文本处理方面具有一定的市场优势,但其商业模式的可持续性面临严峻挑战。随着竞争对手的加入和技术的发展,Kimi需要寻找新的盈利途径,以确保长期的市场竞争力和财务健康。

此外,随着其他互联网大厂如阿里巴巴和360等宣布开放长文本处理功能,Kimi将面临更加激烈的竞争。这些大厂的加入可能会对Kimi的市场份额和用户增长造成影响,进一步增加其运营成本。在这样的市场环境下,Kimi需要不断创新和优化其商业模式,以确保长期的竞争力和财务健康。

在A股市场上,与Kimi存在关联关系的多家公司股价出现大幅上涨,但这是否真的反映了Kimi技术突破的价值,还有待商榷。一些金融行业从业者认为,这更多是股市炒作概念的行为,缺乏底层逻辑性。

未来,Kimi是否能够找到新的创收渠道,或者通过技术创新来降低成本,将是决定其能否持续发展的关键。

来源:https://www.top168.com/news/202403/5530.html

这篇关于大模型围剿战:Kimi如何在免费与盈利之间找到平衡?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/845915

相关文章

C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)

《C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的流程步骤(本地部署与API调用教程)》本文主要介绍了C#集成DeepSeek模型实现AI私有化的方法,包括搭建基础环境,如安装Ollama和下载DeepS... 目录前言搭建基础环境1、安装 Ollama2、下载 DeepSeek R1 模型客户端 ChatBo

Java对象和JSON字符串之间的转换方法(全网最清晰)

《Java对象和JSON字符串之间的转换方法(全网最清晰)》:本文主要介绍如何在Java中使用Jackson库将对象转换为JSON字符串,并提供了一个简单的工具类示例,该工具类支持基本的转换功能,... 目录前言1. 引入 Jackson 依赖2. 创建 jsON 工具类3. 使用示例转换 Java 对象为

SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)

《SpringBoot快速接入OpenAI大模型的方法(JDK8)》本文介绍了如何使用AI4J快速接入OpenAI大模型,并展示了如何实现流式与非流式的输出,以及对函数调用的使用,AI4J支持JDK8... 目录使用AI4J快速接入OpenAI大模型介绍AI4J-github快速使用创建SpringBoot

0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型的操作流程

《0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeekR1模型的操作流程》DeepSeekR1模型凭借其强大的自然语言处理能力,在未来具有广阔的应用前景,有望在多个领域发... 目录0基础租个硬件玩deepseek,蓝耘元生代智算云|本地部署DeepSeek R1模型,3步搞定一个应

Deepseek R1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)

《DeepseekR1模型本地化部署+API接口调用详细教程(释放AI生产力)》本文介绍了本地部署DeepSeekR1模型和通过API调用将其集成到VSCode中的过程,作者详细步骤展示了如何下载和... 目录前言一、deepseek R1模型与chatGPT o1系列模型对比二、本地部署步骤1.安装oll

java父子线程之间实现共享传递数据

《java父子线程之间实现共享传递数据》本文介绍了Java中父子线程间共享传递数据的几种方法,包括ThreadLocal变量、并发集合和内存队列或消息队列,并提醒注意并发安全问题... 目录通过 ThreadLocal 变量共享数据通过并发集合共享数据通过内存队列或消息队列共享数据注意并发安全问题总结在 J

Spring AI Alibaba接入大模型时的依赖问题小结

《SpringAIAlibaba接入大模型时的依赖问题小结》文章介绍了如何在pom.xml文件中配置SpringAIAlibaba依赖,并提供了一个示例pom.xml文件,同时,建议将Maven仓... 目录(一)pom.XML文件:(二)application.yml配置文件(一)pom.xml文件:首

Java文件与Base64之间的转化方式

《Java文件与Base64之间的转化方式》这篇文章介绍了如何使用Java将文件(如图片、视频)转换为Base64编码,以及如何将Base64编码转换回文件,通过提供具体的工具类实现,作者希望帮助读者... 目录Java文件与Base64之间的转化1、文件转Base64工具类2、Base64转文件工具类3、

如何在本地部署 DeepSeek Janus Pro 文生图大模型

《如何在本地部署DeepSeekJanusPro文生图大模型》DeepSeekJanusPro模型在本地成功部署,支持图片理解和文生图功能,通过Gradio界面进行交互,展示了其强大的多模态处... 目录什么是 Janus Pro1. 安装 conda2. 创建 python 虚拟环境3. 克隆 janus

本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程

《本地私有化部署DeepSeek模型的详细教程》DeepSeek模型是一种强大的语言模型,本地私有化部署可以让用户在自己的环境中安全、高效地使用该模型,避免数据传输到外部带来的安全风险,同时也能根据自... 目录一、引言二、环境准备(一)硬件要求(二)软件要求(三)创建虚拟环境三、安装依赖库四、获取 Dee