AI大模型，別只盯著手機端MAU

定焦One（dingjiaoone）原創

作者 | 陳頤

編輯 | 方展博

當下的AI應用市場，正在上演一場熟悉的戰爭。字節、阿里、騰訊等巨頭紛紛加大AI產品推廣，將籌碼押在DAU（日活躍用戶）和MAU（月活躍用戶）等指標上，試圖把移動互聯網時代的“流量”玩法搬到AI領域。

相比之下，模型公司Kimi顯得不太合群。盡管曾在2024年參與過線上推廣大戰，但到2025年初，它做了一個大膽的決定：將資源全部轉向模型和產品能力本身。大廠在砸錢買量，Kimi則在走另一條更適合技術創業公司的路。

2025年11月，Kimi的Web端用戶平均訪問時長達8.5分鐘，國內AI產品中排名第一；同樣在這個月，旗艦模型K2 Thinking發布后，網站訪問量環比上漲了48.6%。這說明，它的核心用戶粘性更強了。

或許有人會問，當一個研究員用Kimi花費數小時完成課題研究時，創造的價值，該怎么和幾百次碎片化的聊天做對比？

這個問題，恰恰暴露出一個評價上的錯位，當AI從“陪聊工具”，走向真實的生產力場景，再沿用移動互聯網時代的MAU指標評判它，已經不合適了。用舊尺子，量不出新大陸。

隨著AI的核心應用場景從低Token消耗的簡單問答，進化到高Token消耗的算力密集型任務，評價AI應用的標準，不僅僅是“使用次數”，還有更重要的“使用深度”。

AI行業處在一個分岔路口：是走大眾娛樂化的路，還是專業化和價值化的路？

做“流量可樂”還是“價值精釀”？Kimi選擇后者

Kimi的換道，本質上是當下大模型公司的一場路線之爭。

一位長期觀察AI賽道的投資人用“可樂”和“精釀啤酒”來形容二者的區別。可樂追求渠道、市占率，是“人手一瓶”的規模狂歡；精釀更在意品鑒深度和核心客群。一個是量，一個是質。

前者，是抖音豆包、騰訊元寶等大廠正在走的“超級入口”路線。它們依托龐大的生態流量，沿著“泛娛樂、高日活”的方向高歌猛進，本質上仍是將移動互聯網的流量玩法平移到AI領域。

Kimi也曾短暫地站在“可樂”的貨架前，但最終選擇了后者。

它主動放棄了“大而全”的淺層生成，尤其是圖片生成、視頻創作這類易獲流量、但技術完全不同的賽道，轉而將所有資源都集中在一個方向上：構建“高價值的Agent任務”。

換言之，Kimi要做的不是隨手生成一張圖、一段視頻，而是幫你完成那些需要數小時、甚至數天才能完成的復雜工作。 比如，分析一份上百頁的財報，寫一份專業的研究報告，或者調試一段復雜的代碼。

這個選擇是技術基因決定的。上述投資人稱，Kimi擅長的“長程任務”和“交錯式思考”能力，如果只用在碎片化的娛樂場景中，有些大材小用；真正的用武之地是專業、復雜的長任務。

值得注意的是，Kimi并非放棄圖片、音頻和視頻生成，而是給它換了個角色：讓多模態“退居幕后”，成為Agent可以隨時調用的“眼睛”和“耳朵”，幫助它看懂財報圖表、理解合同掃描件，最終服務于解決專業問題的核心目標。

簡單來說，Kimi舍棄的是流量型、淺層多模態娛樂，追求的是深度型、高價值Agent生產力工具。 它的目標是在AI賦能生產力這個核心戰場上，專注做別人做不了、也做不好的事。

這是一個更艱難的選擇，但也可能是一個更有價值的賽道。當別人還在玩流量時，它已經看到了下一個戰場。

衡量AI價值，需要一把“新尺子”

如果Kimi不再參與流量的牌局，那么我們又該如何衡量它的價值？

不妨先看一組數據對比。作為生產力工具的代表，ChatGPT的Web端和App端用戶比例大約是60%：40%。這符合常理，長任務、復雜的工作流更適合在PC端完成。

另一款在國內市場風生水起的應用——豆包，用戶結構則完全相反：其Web端月活用戶與App端月活用戶的比例約為5%：95%。這意味著豆包的用戶絕大多數是在手機上使用。

如果只看App占比，是否會得出“豆包比ChatGPT更成功”的結論？但常識告訴我們，一個深度分析上百頁合同的用戶，其創造的價值，顯然不等同于數百次“今天天氣怎么樣”的閑聊。

不可否認，這兩款產品都很成功，但它們服務的場景和用戶群體，不在一個維度上。

一位在北京執業的律師朋友，這樣描述他的“雙面AI生活”：早上通勤路上，他會用豆包問問今天天氣怎么樣，刷刷熱點新聞。但到了辦公室，要分析一份上百頁的合同文檔，或者起草復雜的法律意見書時，他會打開Kimi的網頁。

這種差異恰恰是問題的核心。豆包覆蓋的是“輕娛樂、泛資訊”場景，天然吸引追求即時反饋的廣泛用戶；而Kimi選擇的“深度研究、復雜任務”場景，天然篩選出了那些在工作和學習中需要強大生產力工具的剛需人群。兩個產品，兩個世界。

在這樣的前提下，如果再沿用MAU這把移動互聯網時代的舊尺子來衡量，顯然已經過時。

那么，什么才是更合適的“新尺子”？Kimi的例子或許能帶來啟發。

Kimi Web端平均訪問時長達8.5分鐘，這意味著，用戶在這里不是在消磨時間，而是在完成真實的工作。這說明一個道理：“深度”比“規模”更重要。這是第一把尺子。

當一個工具能夠深度融入用戶的工作流，它的價值就不在于多少人用過，而在于為每個核心用戶節省了多少時間、創造了多少價值。

但深度使用背后，隱藏著一個更深層的問題：為什么用戶愿意在上面花這么多時間？

海外頂尖的AI搜索公司Perplexity，在眾多中國模型中，唯獨選擇接入Kimi；知名開發者工具平臺OpenRouter的CEO，把Kimi作為自己最常用的模型之一；Social Capital的CEO也提到，他們投資的公司已經把大量工作轉到了K2上，因為性能強，成本又比頂尖閉源模型低得多。

為什么是Kimi，而不是那些月活更高、話題度更高的模型？ 因為“智能”比“熱度”更重要。這是第二把尺子。

移動互聯網時代，產品的成功很大程度取決于“話題度”。但在AI時代，更關鍵的是“不可替代性”——在處理長文本、執行復雜Agent任務等場景下，Kimi正在成為一部分專業用戶的必需品。

當一個工具對用戶變得不可或缺時，付費便是水到渠成。這背后有個更深層的道理：“價值”比“流量”更重要。這是第三把尺子。

流量思維的商業模式是“流量→廣告→變現”，但這套邏輯在AI時代，尤其對于生產力工具而言，正在讓位于一種更健康的商業模式：“價值→訂閱→變現”。

決定商業模式未來的，不再是MAU，而是ARPU（單用戶平均收入）和LTV（生命周期總價值）。你為用戶創造的價值越大，用戶的付費意愿就越強，商業模式也就越可持續。Kimi推出的三檔會員訂閱服務，本質上是在篩選并為不同需求的人群提供服務。

所以，當我們換成新尺子，從“好不好用、是否智能、能否持續創造商業價值”三個維度重新審視Kimi時，會發現完全不同的景象：

App活躍度榜單上的位置變化，是它主動聚焦專業人群的必然結果；而用戶時長、頭部公司集成、付費用戶增長等指標的提升，說明它在“價值深水區”站穩了腳跟。

這種評價體系的轉變，不僅關乎Kimi一家公司，更關乎整個AI行業能否真正放棄流量思維，回到價值本身。

三次選擇：技術、用戶與生態位

當我們換了一把評價AI的“新尺子”，一個更尖銳的問題依然存在。在新的評價體系下，Kimi的護城河是什么？它憑什么在巨頭林立的牌桌上，繼續玩下去？

要回答這個問題，必須回到Kimi曾做出的幾次關鍵選擇。

首先，是對技術深度的執著。 在“不需要那么多基座模型”已經成為共識的今天，Kimi是少數仍在堅持投入基礎模型研發的創業公司。因為它想給Agent戰略配一個足夠強大的“發動機”。

一位Kimi工程師曾指出：“絕大多數Agent產品，離了Claude以后，什么都不是。2025年，智能的上限仍然完全由模型決定。”

換句話說，如果底層模型不掌握在自己手里，上層應用的定價權和復雜工作流的穩定性無法保證。這不是危言聳聽，而是這個行業的基本規律。

Kimi K2的開源策略，也是基于這個邏輯。開源不僅是為了“賺個名聲”，更像是“倒逼自己進步”：當你把模型權重公開給全世界時，就再也沒法偷懶，只能老老實實把模型的核心能力做扎實。對一家押注長期價值的公司來說，這是最不可走捷徑的一條路。

第二個選擇，是深度綁定“專業用戶”。

放棄流量競爭后，Kimi聚集起一批付費意愿強、需求明確的專業用戶。隨著K2的發布和Agent能力的成熟，這些用戶轉變為“Agent原生用戶”——他們已經將Kimi的能力深度融入自己的工作流，甚至改變了自己的工作方式。

圖源 / pexels

某大型券商研究所工作的研究員表示，他已經把整個研究流程都“外包”給了Kimi。“從搜集財報、整理數據，到生成圖表、撰寫初稿，它能一條龍完成。”

對他來說，更換Kimi的遷移成本太高，他已經離不開了。

由此，一個“飛輪”開始轉動：用戶用得越深，越離不開；而離不開，就愿意付費；付費反過來支撐Kimi去做更好的技術和Agent能力；技術更好了，又吸引來更多懂行的用戶。

第三個選擇，則是找到一個“打得贏”的戰場。

Kimi不在C端聊天場景血拼，而是將技術聚焦于生產力工具鏈（代碼開發、學術研究、金融分析等），進而占據了一個壁壘較高的稀缺生態位。

一個典型的例子是，在Anthropic等海外主力模型對華服務受限或退出時，Kimi敏銳地抓住了這個窗口期，通過提供與Claude Code完全兼容的API，以及能為開發者大幅降低調用成本的“上下文緩存”功能，精準切入了AI原生應用開發的需求，承接了外溢的開發者這一核心群體。

當開發者基于Kimi構建了自己的應用，換到其他模型就意味著要重新適配、重新測試、重新優化。這個成本，足以讓他們留在Kimi的生態中。

說到這里，你會發現，技術、用戶與生態位，這三個選擇環環相扣，形成了一個單靠流量和資本難以復制的閉環。這個閉環的特點是：越往后走，越難被撬動。

當然，Kimi的路徑，未必適用于所有AI創業公司，但它至少提供了一種可能性：在巨頭林立的市場中，放棄對流量的路徑依賴，回歸技術深度、場景深度與商業本質，同樣能建立競爭優勢。

這條路能否最終走通，還需要時間來驗證，但在AI競爭從技術炫技轉向價值落地的當下，Kimi無疑是一個無法被忽視的樣本。

*題圖來源于unsplash。