ZF获悉，中国AI六小龙之一的月之暗面目前正在进行一轮全新的融资。令人震惊的是，这距离其上一轮融资公布仅仅过去了几周时间。知情人士透露，本轮融资的投前估值已接近 48 亿美元。而在数周前，该公司的投后估值还是 43 亿美元——这意味着，随着二级市场对国产AI标的的狂热追捧，月之暗面的“入场门票”在短短不到一个月内，单溢价就高达5亿美元。
资本的嗅觉总是最灵敏的。在智谱与 MiniMax 近期于香港成功上市并引发破竹之势后，投资人正以前所未有的热情涌向Kimi。分析人士指出，“在智谱和 MiniMax 上市并交出惊人的市值表现后，原本还在犹豫的一线机构现在正蜂拥而至。大家都在争抢月之暗面的额度，生怕错过这最后一家具备顶级竞争力的非上市独角兽。”
月之暗面之所以能吸引如此巨量的资金加码，不仅是因为其在“长文本”和“复杂推理”领域的技术壁垒，更因为它是投资人眼中布局中国AI未来、对抗外部不确定性的核心资产。由于市场需求极度旺盛，此轮融资可能很快就会完成。
尽管竞争对手已先行一步叩响资本市场大门，但创始人杨植麟却展现出了极强的战略定力。在最近的AI行业峰会及内部交流中，他明确表示：月之暗面目前并不急于推进 IPO 进程。杨植麟此前透露，公司目前持有超过 100 亿人民币的充足现金储备，这让月之暗面有资本在长跑中保持自己的节奏，而非受限于短期财报压力。他认为，大模型竞赛远未进入下半场，目前的重点应放在下一代推理模型（K3系列）的研发与底层算力集群的扩容上，目标是实现智能上限的阶跃。
在技术路径上，杨植麟主张将「Token效率」作为核心主线。他认为Scaling Law的本质是「将能源转化为智能」，在存量数据有限的现实下，必须力求用更少的数据换取更高的智能。月之暗面为此祭出了两项技术核武：一是「Muon二阶优化器」，它实现了两倍的Token效率提升，意味着达到同样的智能水平只需一半的数据量；二是「Kimi Linear架构」，首次让线性注意力机制在长上下文任务中超越了全注意力模型，端到端速度提升了6到10倍。
对于杨植麟而言，Agent的推理本质是一个搜索过程，高Token效率的基础模型提供了强大的先验知识，而长上下文则构成了模型的工作记忆。他甚至提到了「品位」这个词，认为开发模型是在创造一种世界观，每个模型产生的Token都是独一无二的。
