它只是资本神化的产物。
被誉为大模中最强的90后杨之琳，又再次融资了。
据彭博社报道，《月之暗面》完成逾3亿美元新一轮融资，投后估值增至33亿美元（约合人民币236亿元）。
月之暗面是一家专注于通用人工智能的公司，成立于2023年3月，至今不到一年，算上彭博的这篇报道，月之暗面已经实现了四轮融资。据企查查了解，月之暗面的投资方包括20余家豪门集团，包括但不限于阿里巴巴、励思资本、红杉中国、今日资本、真格基金、美一资本、团龙珠、祥和资本、小红书、招商基金、趣加游戏、久安医疗、顺为资本、蓝驰创投、5Y资本、云久资本、源码资本、腾讯、高榕创投等。
在目前的五大模式创业公司（智浦AI、百川智能、月之暗面、零一万物）中，月之暗面估值最高，达236亿，即便和前四小龙相比，这一估值依然有优势，仅次于商汤科技386亿的市值。
从创业公司成长为独角兽，再到市值200亿的五大创业公司之首，月之暗面用了大概350天的时间，这段经历堪称传奇。但细细想来，350天的时间还远远不够，一家已经摸索出一套商业模式的创业公司，如何能对得起236亿的估值？
五大模型之首
月之暗面成立于2023年4月，创始人是清华大学2015届毕业生杨志林，也是月之暗面最重要的人物。有人认为，月之暗面目前236亿的估值中，有200亿是杨志林的。媒体《The》盘点了与Open AI最相似的五大中国AI创业公司，其中，杨志林是唯一以个人而非公司身份被列为参与者的。
翻看杨志林的履历，他2015年到卡内基梅隆大学语言技术研究院攻读博士学位，师从苹果首任AI总监、谷歌首席科学家W.Cohen，也曾在谷歌大脑研究院、人工智能研究院工作，与多位图灵奖得主合作发表论文，在ICLR、ICML等顶级会议发表论文20余篇，并在2017、2018年机器学习与自然语言处理领域论文发表统计中以第一作者身份入选排行榜，发表两部作品-XL和XLNet， 上引用次数近2万次。
在国内，杨志林也深度参与了智浦AI、智远研究院、清华研究团队的多个AI项目。2019年，杨志林正式入选北京智远人工智能研究院公布的“智远青年科学家”名单。在所有入选者中，他是年龄最小、也是唯一一位90后。因此，杨志林目前也被称为大模型行业90后第一人。
从履历来看，杨智林确实有着雄厚的背景，但技术高手也不少，为什么说杨智林最值钱呢？当下的AI圈急需一位能挑大梁的大胆人物，所以杨智林这样一个有着硅谷背景的高材生才受到资本如此热烈的支持。
如今的AI领域，每一个有可能成功的方向，投资者都在押注，投资就是投资人，这是常识，所以杨志林的出现，让投资者无比兴奋。
但毕竟杨志林太年轻，履历还停留在实验室阶段，并没有太多创业经验。纵观目前国内的四龙五虎，每一家都有着深厚的技术背景。更糟糕的是，业务能力也是竞争的另一大关键，但显然在这些创始人中，杨志林处于劣势。
这里引用相关投资人的回忆：2023年月之暗面刚成立时，技术宅男杨志林给人的印象是对融资一窍不通，当月之暗面估值不到5亿美元时，投资人与杨志林都曾谈过，杨志林的状态极其糟糕，连一个估值都不敢报。
另外，《月之暗面》在国内崛起的关键是什么？了解的人可能知道，Kimi推出了200万词的长上下文处理能力，但此后，阿里巴巴、百度、360也纷纷效仿，甚至推出了更多的500词的能力。从这个角度看，《月之暗面》的技术能力似乎很容易被复制，技术壁垒并不强。
《月之暗面》200万字无损上下文的噱头或许并不属实，有专业人士透露，大模型是先分段概括文本，再通过二次概括进行合成，并不能称之为完全无损。
虽然Kimi没有透露技术原理，但根据爆料，阿里巴巴、百度、360等所主推的长上下文处理能力均依赖于RAG搜索增强技术，而该技术本身其实并不是AI领域的新技术。
此外，今年3月22日，《奇米》崩溃。自上午9点30分起，《奇米》系统流量持续异常增加。由于流量激增，很多用户无法正常使用《奇米》APP和小程序服务，并出现“is”429错误代码。《奇米》开发商月之暗面科技有限公司对此表示歉意，并表示自流量异常以来已对系统进行了5次扩容，并设计了SaaS流量优先策略。
很少听说文心易言、通识钱文因为用户量达到峰值而算力不足，但经常使用Kimi的用户却反映，自己被算力墙堵了好几轮问答。看来，《月之暗面》的技术能力或许并没有网上传言的那么强。单从产品上看，Kimi或许撑不起236亿的估值，更像是被资本逼出来的。
从现在的AI形势来看，Kimi等类似的大模型处境并不好。在人工智能领域，大模型只是生态产业链中的一个环节，除此之外还要有应用层、连接层等，硬件层、行业层等。前期大家把重心都放在了大模型技术上的投入上，这样毫无节制的大规模投入，把很多公司推到了高估值，变成了巨大的泡沫。
美国科技媒体The 认为，2024年这笔支出或将高达85亿美元，即使考虑到35亿美元的营收，每年的亏损也可能高达50亿美元，此外，美国多家大型模型初创公司面临资金链断裂的危机，被迫寻求收购，其中包括Adept、.AI和AI（已推出）等备受瞩目的公司。这一幕未来也可能发生在国内的大型模型初创公司身上。
值得一提的是，即便投入如此巨大，大模型技术进展依然乏善可陈。同时，用户需求低迷，商业价值实现之路一片黯淡。投资的兴盛与技术发展、客户需求并不成正比。吴世春曾直言：“对于目前正在崛起的大模型公司来说，它们赚钱的时机可能永远都不会到来。这种‘无源’的技术泡沫，注定难以实现商业价值。”
有人认为，现在是人工智能领域挤出大模型泡沫的关键时刻，有一个非常明显的特点：今年全球范围内生成式人工智能领域的融资事件已经超过百起，相比去年，今年大模型投资者主要关注点在应用端，也就是把现有的AI技术应用到金融、消费、制造等其他行业，实现商业化收益，而人工智能领域目前还不具备这个能力。
随着AI越来越真实，再加上目前Dark Side of the Moon估值过高，其下一轮融资会变得尤为困难。没有融资支持，没有好的商业能力，Dark Side of the Moon将会陷入困境。Dark Side of the Moon的未来又在哪里呢？
236亿估值到底有何“含金量”？
当前我国大型创业公司中，马太效应充分体现，资金、市场资源主要集中在少数头部企业手中。
7月25日，百川智能完成50亿元A2轮融资，投后估值200亿元；5月31日，智浦AI完成4亿美元B+轮融资，投后估值30亿美元左右，约合210亿元人民币；随后便是月之暗面新一轮融资，估值236亿元人民币。
这会带来什么效果呢？人们的目光总是被黄金吸引，先不说大量资金的积累给这些模式创业公司的发展带来的帮助，巨额资金的积累让这些公司成为了大多数人关注的焦点，他们的一举一动在市场发酵之后又会引起一些新的市场反应，波动性极高。
比如此前有消息称月之暗面创始人杨志林通过出售个人股份套现数千万美元，创始人及相关人员套现4000万美元，方先生很快声明该消息不实，但仍在市场上引起不小轰动。
此外，高估值通常意味着市场热情过高，这可能源于投资者对短期业绩的追求，而非公司长期基本面，但这种热情往往伴随着高风险，因为估值过高的股票可能无法为投资者带来长期预期的收益。
历史案例，如2015年的乐视网、全通教育，在估值过高后均出现大幅下跌，甚至跌至接近于零的现象。这些案例警示我们，估值过高并不一定意味着业绩好，公司长期表现好坏与公司业绩无关，但可能是一种风险高度集中的表现。《月之暗面》在更短时间内达到200亿估值，未来会不会步这些公司的后尘？
而且，《月之暗面》目前236亿的估值到底有多大价值呢？
如果回望互联网时代，236亿的估值确实能体现这家企业的实际商业价值，但放到今天呢？恐怕只是一组泡沫含量极高的数字。
而像人工智能这种突然爆发出来的新兴科技公司，大部分都是在资本的支持下成长起来的，很容易像滚雪球一样越滚越高。
在这个万事俱备的新领域，当一家创业公司达到一个新的高度时，同梯队的其他玩家往往会立即跟进，在巨额资本的支持下，估值也会大致相当。因此，当市场上出现一个参考，就会立刻出现一大批模仿者，即便没有实际的效果提升，我们也不能落后，“体量”这个词可以完美诠释创业公司这种大体量的情况。
中国大型模型公司的估值在短时间内迅速上涨，形成了明显的实力梯队，但这快速的增长也引发了关于估值真实性的讨论。
不可否认，《月之暗面》的智能助手 Kimi 确实很优秀，但 200 亿的估值恐怕还是有些虚高，更像是一家被资本逼着成长的公司，炒作多于关注度。
和过去的互联网时代相比，现在的《月之暗面》并不具备今日头条、滴滴等杀手级应用的能力。今日头条上线不到一年时间，日活用户就突破了千万，《月之暗面》日活用户则稳定在一亿以上。而另一方面，根据3月份公布的数据，《月之暗面》的Kimi智能助手日活用户峰值仅为34.6万，差距显而易见。未来无需对标那些互联网大厂的表现，但如此巨大的日活用户差距，还是让人对公司未来的发展产生质疑。
清华大学新闻与传播学院教授沈阳在接受媒体采访时曾提到，对于《月之暗面》这样规模庞大的C端创业公司来说，获取流量的成本非常高，难以匹敌互联网巨头在其现有平台上获取的用户规模。纵观《月之暗面》的融资方，可以明显发现，阿里巴巴、腾讯等互联网巨头位列关键投资方之列。因此，市场有观点认为，《月之暗面》的下一步或许是被大型互联网公司收购。
如何商业化？
欲戴王冠，必承其重。迈入236亿估值的月之暗面，下一步该如何走？答案是展示可行、高效的商业模式，实现持续盈利和增长。
对于生成式AI而言，高昂的算力成本、极高的研发投入、难以盈利都是企业面临的重大困境，据钛媒体统计，中国已有近8万家AI企业陷入困境，想要避免被淘汰，盈利能力很重要。
对于估值超过两百亿的《月之暗面》来说，如果按照PS的10倍来算，未来《月之暗面》至少要创造两亿的利润，但现在，《月之暗面》想要创造这样的利润，恐怕没那么容易。
现在业内主流观点认为，200亿估值是一个坎，原因在于之前公司都是靠大量融资囤货，达到这个估值之后，公司团队、商业模式都会受到质疑，面临全方位的挑战。
当公司到了200亿的时候，投资者往往开始期待投资回报，也就是公司的商业化能力，这时候竞争就摆到了台面上，所以到了这个区间，要么一路飙升，要么一路跌到谷底。
被谷歌低价收购的著名AI独角兽C.AI就是很好的例子，其月活跃用户数达到600万，但付费用户仅有10万，占比1.6%，付费率低下导致C.AI无法盈利，反而被高昂的算力成本拖累。
这里值得一提的是，和C.AI一样，月之暗面也将目光聚焦在To C这条艰难的商业化道路，此前，月之暗面创始人杨志林曾亲口表示，目前流行的商业模式有两种：订阅制和佣金制。但在他看来，按用户量收费订阅制无法用产品创造更大的商业价值，订阅制不会是最终的商业模式，至于佣金制、广告制已经被互联网验证过，确定性更高，但人们的注意力和时间都是有限的，所以这种商业模式的机会可能没那么大。因此，月之暗面未来的重点还是在于寻找一种（扩张）增长方式。
或许公司前进的道路已经清晰，但能否坚持下去仍是一个难题。大模式仍处于高投入发展阶段，稳定盈利远不是当下能够轻易实现的目标。
事实上，目前月之暗面也曾进行过多次商业化的尝试，此前月之暗面宣布将Kimi开放平台的上下文缓存存储费用降低50%，由原来的10元/1M/分钟降至5元/1M/分钟。该价格将于2024年8月7日生效。这项技术其实早在7月1日就在开放平台开启公测，通过预先存储可能被重复引用、频繁请求的文本或数据等信息，在模型推理过程中“降本增效”。
其实，国内大模型厂商的降价风潮早已开始，比如前不久360宣布360安全大模型正式免费，上周国内首家API价格战再降，宣布其API输入费调整为：输入缓存命中0.1元/百万，输出2元/百万。这些例子都将大模型价格降低了一个数量级。现在加入降价风潮或许是对“无法变现”问题的一种妥协，也体现出月之暗面在坚持To C商业化道路的艰难。
此外，《月之暗面》官方宣布发布To B业务Kimi API，并上线奖励功能，用户可以购买5.20元至399元不等的礼物，获得不同的高峰时段奖励，优先使用时间，这两项举措也是其在商业化道路上的探索。
此前，杨志林一直给人的印象是To C端的坚定支持者，谈到商业化，也只能说“To B真好”。 但这条To B路显然没那么好走，因为月之暗面没有四小龙、智普、百川智能这些老牌AI前辈的底蕴。
融众财经从AI创业者处了解到，如今规模庞大的模式创业公司中，投资者对公司施加压力，要求公司向用户收费才能盈利，即便创始人认为现在并不是收费的好时机。打赏功能的推出背后是否有股东的压力？从这个角度来看，获得如此多融资的月之暗面，股东团队庞大，而公司掌门人杨志林所持股份不断被稀释，这个236亿庞然大物的内部或许并非钢铁打造。
今年《魔兽争霸》的爆红，让《月之暗面》的商业号召力更加强大，一方面成为国内仅有的两家尝试C端产品收费模式的大型模型厂商之一，另一方面屡屡推出新品，如今又愿意降价吸引客户。反过来，这也是《月之暗面》未来能否持续受到资本关注的重要因素。
作为全球AI明星公司，其在AI大模型盈利方面的探索不遗余力，早在2023年就推出了免费+订阅的付费机制。该公司还为微软提供AI服务，很快将AI融入苹果产品中。然而，大模型“烧钱”的速度似乎已经超出了公司的预期，最新消息透露，其2024年或将面临高达50亿美元的亏损，主要原因是该公司高昂的人工智能培训成本和人员费用。AI公司元老级人物AI四小龙也面临类似的问题，这些有着深厚背景的巨头都存在这样的变现困境。成立仅一年多、被资本“逼迫成长”的Dark Side of the Moon如何完成商业化？？
正如朱啸虎在《月之暗面》中对杨之林团队指出的，“他很有能力，大模型确实更适合他，但我不知道他要如何把它商业化。”
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