9月2日，据《晚点 LatePost》报道，月之暗面已于本周以保密形式向港交所递交A1文件。这是企业申请在港上市时提交的正式申请表，代表着月之暗面正式启动港股IPO流程。

字母榜向月之暗面进行求证，对方回应称“我们没有任何消息和回应”。此前曾有传言称，月之暗面于8月27日关闭G轮融资。

其实在此之前，整个一级市场，都在抢一张通往Kimi终局的入场券。

“从杨植麟本人出来的老股转让”“额度随时涨价，决策慢了就没了”……各类真假难辨的股权份额消息在投资圈四处流转。直到月之暗面亲自发公告澄清，所有老股转让必须经批准，否则一律无效。

K3落地后，月之暗面的融资节奏不断提速。F轮融资超额三倍认购、额度提前关闭，投后估值站上350亿美元。正因如此，原定8月才启动的Pre-IPO轮被迫前置，投前估值已经摸到500亿美元。

眼下，杨植麟距离属于月之暗面的大结果仅有一步之遥，但过程却并非一帆风顺。

把时间拨回到2025年年初，DeepSeek R1横空出世，梁文锋一夜之间取代杨植麟成为新的“技术天才”叙事主角。摆在杨植麟面前的，是商业化路线崩塌、舆论失势和融资停滞的多重困境。

而身处至暗之时的杨植麟，连续做出了两次关键战略取舍。一次是彻底放弃赖以成名的C端流量内卷打法，all in基座模型研发；另一次则是DeepSeek抢走了深度思考的制高点后，去抢占Agent的制高点，成为国内最接近Anthropic技术范式的玩家之一。

在多数巨头与同行收缩通用模型战线时，这套逆势坚持的长期路线， 最终催生出K3，实现技术突破，并加速商业化落地。

杨植麟在访谈中把做大模型的技术征途比做“雪山”，“有点像开车在路上，前面有延绵的雪山，但你不知道里面是什么，你在一步一步往前走。”

AGI的雪山没有尽头，杨植麟还在往上爬，IPO只是这座雪山上一个前所未有的海拔。

A

K3强势出圈，不仅在Artificial Analysis综合评测榜单拿到全球第三的位次，还被认为有追赶Claude Fable 5的实力，月之暗面也因此站上全球大模型第一梯队。

但就在一年半前，它还被贴上“投流狂魔”的标签，不仅增长路径被质疑，模型实力也被打上问号。

2023年10月，Kimi Chat首次发布，就主打20万汉字的无损上下文，是当时全球上下文窗口最大的C端AI产品之一。

真正让它一跃成为行业当红炸子鸡的，是2024年的产品更新。Kimi 将上下文扩大到了200万字，Kimi直接爆火出圈，不仅在AI App榜单上冲进前三，还是六小龙里唯一跑通通用C端AI产品的企业。

月之暗面成立仅两个月，就拿下近20亿天使轮。Kimi产品出圈后，资本更是接连送上大额融资，红杉、阿里、腾讯等顶级机构与巨头蜂拥而至，B轮落地后估值达到33亿美元，一时风光无两。

彼时的月之暗面正摸着OpenAI过河，走的是ChatGPT式的增长路径，用闭源方式打造C端超级应用。手握充足弹药，又身处AI C端稍纵即逝的竞争窗口，月之暗面开始重金买量求增长。

AppGrowing数据显示，2024年四季度，Kimi的投流规模高达5.3亿元；10月单月投放约2.22亿元，确实超过整个三季度的投放总和。

所有人都看到流量暴涨，却也清楚国内用户对AI工具付费意愿偏弱，大模型推理成本居高不下，还没有真正跑通的 C 端盈利范本。

没有人能够预知到DeepSeek的崛起，2025年1月20日，DeepSeek R1横空出世，上线不到两周，DeepSeek App日活跃用户便冲破3000万，成为史上最快达成这一里程碑的国民应用。

它搅动了行业的固有认知，既打破强模型要堆砌海量算力的认知，证明依靠算法与工程优化，用更低成本同样可以做出顶尖推理模型。同时也挑战了大模型买量获客的增长逻辑，DeepSeek几乎没有广告投放，只靠模型硬实力，就完成病毒式口碑传播与用户爆发增长。

其中受到最大冲击的便是主营C端业务的Kimi。R1发布当月，DeepSeek月活便冲到3370万，是Kimi（1943万）的1.7倍。随后的两个月里，国内AI原生App行业前三从“豆包、Kimi、文小言”，换成了“DeepSeek、豆包、元宝”。

与此同时，在大厂和DeepSeek的双重“围剿”下，“六小龙”对于基座模型训练的态度发生了变化。有限的“人、钱、算力”扛不住模型和应用的双轮驱动，摆在模型厂商们面前的是道选择题。

零一万物、百川相继掉队，放弃通用基座大模型训练，收缩资源转向垂直应用赛道。2025年3月，百川智能甚至传出B端业务组被裁撤的“瘦身”消息。剩下的智谱AI、MiniMax、月之暗面和阶跃星辰成为新的“AI四小强”。

在这之后，杨植麟不仅叫停了C端投放，还暂停了之前试水的Ohai、Noisee等其他C端应用。月之暗面的投流规模较2024年四季度骤降超过七成，多个安卓渠道的投放和第三方广告平台的合作被一并叫停。

DeepSeek崛起之后，一级市场投资逻辑彻底转向，资本不再为纯基座故事买单，更看重可落地的商业化表现。月之暗面主动放弃C端流量增长叙事，还要承受万亿MoE带来的巨大算力沉没成本，B轮融资完成后，公司陷入长达16个月的融资空窗期。

此时的月之暗面进入了“奥德赛时期”。

那段时间，杨植麟一边持续迭代基座模型，一边尝试医疗与法律等高门槛场景的能力升级，并推出会员订阅，开始学着向C端和开发者收钱，推动商业化进程。但商业化的优先级显然让位于基座研发。

先是与财新传媒达成合作，后又有媒体曝出月之暗面开始组建AI医疗产品团队，加大了对医疗相关背景人才的招聘力度。

外界纷纷猜测月之暗面想要切入垂类领域，不过很快官方回应是为了增强Kimi的竞争力，优化财经、法律、医学等专业领域的搜索信源质量。

之后近半年，月之暗面没有高调发布会，没有密集营销，一家曾一夜走红的AI明星公司，突然安静下来。

B

直到半年后，Kimi K2发布，杨植麟重回聚光灯下。

作为全球首个万亿参数的开源MoE模型，K2在编码、Agent、数学推理任务均表现惊艳，更在各类基准性能测试上拿下SOTA成绩，这也让Kimi第一次进入了全球开发者的圈子。

最让外界意外的是，K2不仅和DeepSeek一样主打高性能、低成本和开源，同时还保持着接近Claude主流模型的性能。

K2原本计划在2025年上半年发布，走的是与DeepSeek一致的强化学习路线，但被R1意外“截胡”后，杨植麟不再跟DeepSeek在深度思考上硬碰硬，将K2的优化重心转向Agentic和编码能力。

彼时，Anthropic已在海外打响名气。这家公司就是通过极强的Agent和编程能力，让Claude在开发者和B端坐稳了江山，获得了稳定的收入。

K2在Agent场景的表现接近Claude，于是外界开始把这两家公司放在一起讨论，有观点认为Kimi正在从“中国的OpenAI”转向“中国的Anthropic”。一个多月后，张小珺在访谈中将这一问题抛给杨植麟。

杨植麟并不认同这套简单贴标签的逻辑，他直言“‘做中国的某某’，不太成立”，认为中美行业土壤并不相同，应当站在全球视角做长期技术攀登。

但仅仅几个月后，他的态度就出现微妙变化。2025年底的内部信中，杨植麟直接把超越Anthropic列为公司最重要目标，要冲击世界领先的AGI公司，不再回避这一组对标关系。

今年春节前后，行业确立了以Anthropic为标杆的AI Coding技术路线，智谱和Kimi因为押中了这条赛道，实现快速崛起。

模型路线调整之后，月之暗面在半年内连续迭代K2、K2Thinking、K2.5三个版本，持续加固Agent、长程推理与多模态能力。

K2.5落地时，又恰好赶上“龙虾热”风口。

作为集视觉理解、代码、多模态输入于一体的“全能”模型，Kimi K2.5首次引入“Agent集群”能力，其编码、工具调用与多步任务规划能力，刚好与OpenClaw框架的底层需求高度匹配。

月之暗面顺理成章地成了反应最快的公司之一。

2月18日，Kimi Claw上线，用户无需复杂配置，网页端一键关联OpenClaw，就能自动配置Kimi K2.5 Thinking模型，大幅降低使用门槛。

Kimi K2.5在OpenRouter平台上的调用量一度冲进全球前三。发布后不到20天，收入便超过了2025年全年总和，一个月后，ARR突破1亿美元。

这也让困扰月之暗面已久的商业化难题迎来突破，API收入实现跨越式增长，占总营收70%以上，海外开发者成为重要客户来源。

市场端的爆发也快速传导至资本层面，公司融资加速。三个月内，月之暗面完成三轮融资，估值从43亿美元飙升至180亿美元，创下国内大模型公司最快突破百亿美元估值的历史纪录。

属于杨植麟的高光时刻再次到来。

在2026年英伟达GTC大会上，杨植麟成为全场唯一登上主会场演讲的中国独立大模型创始人，与特斯拉、DeepMind等巨头技术负责人同台，黄仁勋也在大会中多次提及Kimi模型。

在“How We Scaled Kimi K2.5”的演讲里，杨植麟展示了一条非常清晰的技术路线。不靠堆参数和数据去硬追闭源前沿，而是把Transformer时代沿用近十年的“地基”全部替换。优化器Adam、注意力机制和残差连接，月之暗面给了三个替代方案，并全部开源。

在演讲中杨植麟提到，K2.5采用原生图文联合训练，团队只让模型练数数、识图、视觉问答这类任务，结果它的纯文本推理能力也变强了。

模型在练习“看”的同时，“想”的能力跟着长进，随后杨植麟便“预言”，下一代模型将从单Agent走向可动态生成的Agent集群。

K2.5正是杨植麟这个预言的第一次落地，通过引入Orchestrator编排器，能根据任务需求创建多个子Agent，把复杂任务拆解为并行子任务执行。

在当时，包括卡帕西、马斯克在内，多位AI圈的大佬都对月之暗面的技术赞不绝口。

C

四个月后，月之暗面发布Kimi K3，演讲里的路线图全部兑现。参数规模2.8万亿，是当时全球参数最大的开源模型。

演讲里提到的混合线性注意力与注意力残差也如约落地，KDA混合线性注意力让百万token长文本的解码速度快了6.3倍，Attention Residuals把训练效率提升了约25%，额外成本不到2%。

Kimi K3发布后在硅谷引发轰动效应，上线仅30分钟便登顶国际开源AI模型社区Hugging Face趋势榜。

前文提到，在Artificial Analysis综合评测中，K3以57分排名全球第三，仅次于Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol。在Code Arena前端编程盲测中，K3拿下1679分，登顶全球第一。

时间回到2024年11月，月之暗面推出数学推理模型K0-Math，它能像人一样做验算、改错题，对标OpenAI当时最强的推理模型o1。

杨植麟同时抛出一个判断，说AI接下来最重要的能力是深度推理，下一个Scaling Law，叫Reinforcement Learning Scaling（RL Scaling）。

过去的Scaling Law，本质是让模型把题库背下来，考试时凭记忆拼出“最像正确答案”的答案。而RL Scaling是让模型自己刷题、自己打分、自己改错，把每次怎么错的、怎么改对的，都记成自己的经验。

这个当时听来还显超前的判断，在不到两年后成为现实，K3的“视觉闭环”正来自于此。

在K3的演示中，模型能从零写一个能在浏览器里骑马探索的3D开放世界游戏，地形、光影、玩法逻辑全由模型自己完成。还能剪一支自己的发布预告片，从56段原始素材里挑片段、帧级对齐节拍。

K3充分展现出处理高复杂度任务的顶尖能力，也让月之暗面有了跳出行业低价内卷底气。

2026年上半年，大模型走向大宗商品化成为行业共识，拼的是调用规模，能力够用就行，价格要越来越便宜。行业主流路线是，要么把单价打穿地板，要么用MoE、推理优化压低单位token成本，用低价抢夺开发者份额。

以DeepSeek和MiniMax为代表的国内模型厂，靠着量大管饱的特点，持续抢占市场，谷歌、Meta也接连推出轻量化版本，市场默认大模型将走向大宗商品化，比拼单位token成本。

但K3跳出了这套竞争框架，卖复杂任务的解决能力，跟Anthropic和OpenAI两大全球顶级厂商比拼硬实力。

虽然K3涨价了，但价格仍仅为Anthropic旗舰Fable 5的不到一半。

K3带来的震荡迅速传导至全球市场。K3发布当天，智谱股价下跌28.49%，MiniMax跌15.62%。美股AI板块出现明显回撤，费城半导体指数当周大幅下挫，英伟达短暂丢掉全球市值最高公司头衔，外媒将这一幕称为“DeepSeek 2.0时刻”。

Anthropic、OpenAI的非公开交易估值也出现了下调。

K3发布不到两周，月之暗面完成F轮融资，募得超35亿美元，认购金额超出原定目标3倍有余，融资直接提前关闭，投后估值来到350亿美元。原定8月启动的Pre-IPO轮（G轮）被迫提前开闸，投前估值已升至500亿美元。

从43亿美元到500亿美元，用时仅8个月。

月之暗面的一级市场估值体量，早已远超智谱、MiniMax。

两家公司登陆港股前最后一轮一级市场估值分别为42.4亿美元和34亿美元，而月之暗面Pre-IPO轮的投前估值是前两者的10倍有余。

为推进上市，月之暗面已启动红筹VIE架构调整，联席保荐机构锁定中金与高盛，计划遵循港交所主板18C特专科技规则.

若Pre-IPO轮顺利落地，公司有望于2027年初成为继智谱、MiniMax之后第三家公开上市的国产大模型头部企业。

成立三年，月之暗面股东覆盖阿里、腾讯、美团龙珠、红杉中国、IDG 等一线机构，社保基金、中国移动产业基金等“国家队”也已入场。

一方面，K3完成了技术与海外商业化闭环，市场愿意为此支付性能溢价。另一方面，标的稀缺性凸显，智谱、MiniMax已经完成港股上市，不少错过前两家份额的机构将其视作核心可投筹码。

技术突破、融资暴增、估值跃迁，一个月内集中落地，杨植麟即将拿到大结果。这不是某一个模型的胜利，而是技术信仰在长期主义视角下的一次集中兑现。

但阶段性登顶不等于落袋为安，AI大模型的赛道从来没有永远的王座。

一年半以前，杨植麟便以爬雪山比喻大模型研发。K2发布之后，张小珺回访时问他“爬到哪里了？”，他当时的回答是：“还在爬那座雪山。也许有一天会发现，这座雪山没有尽头，我希望它一直没有尽头。”