最让人意外的是，A股股民也来凑热闹，各大炒股群讨论Kimi概念股，流量激增导致Kimi服务器宕机。
如今一个多月过去了，虽然热度减退，但身边依然有人在讨论Kimi。

北京一所高校的在校大学生告诉记者，近期学校组织了学习会，安排老师学习Kimi，老师给学生布置作业，要求学习、训练Kimi。
在网络上，时不时能看到有人推荐Kimi，这其中有一些可能是定向投放的广告推文，但也不乏一些自来水。
Kimi带给人们的一个认知冲击是，AI发展太快了，创业公司也可以在短时间内做出让人眼前一亮的产品，相比之下，那些号称做了十几年、砸下千亿资金的科技大厂，不过如此。
Kimi抢走了科技大厂的风头，未来还可能抢走他们的用户。问题是，火爆能持续吗？

谁在用Kimi？
Kimi是一个面向C端用户的智能助手，善于读长文、搜网页，主打功能包括整理资料、解读文件、辅助编程、文案写作等，被网友称为ChatGPT中文平替。
因为有ChatGPT在前边教育市场，还有文心一言、通义千问、讯飞星火等大厂推出的产品相互内卷，Kimi提供的这些功能，其实很多人之前或多或少了解过。
但对比之下，像Kimi一样让很多人自发使用，不只是厂商自吹自擂，还能让2亿A股股民狂欢的国产大模型产品，此前没有过。
Kimi呈现给用户的东西很简单：一个像百度搜索一样的搜索框，“文件，拖进来；网址，发出来”，然后用户可以直接针对发给它的文件或网址提问，让它帮忙总结归纳、分析数据、全网搜索。

最大的亮点是它支持超长文本输入，一开始是20万字，后来增加到200万字，而当时纵观全球范围内的大模型，没有一个能超过10万字的。
这在用户体验上最大的变化是，你给大模型投喂资料，不用再把文件拆分成好几个了，直接丢进去就行，它都能很快读懂，还能“大海捞针”定位其中的信息，告诉你某个信息出现在哪一页。
看到这，Kimi的用途很明确了——长文本阅读和分析概括，可以理解为AI搜索+文档总结。它是一个生产力工具，帮助我们处理信息，偏实用导向，不是用来吟诗作画、聊天娱乐的。
这个定位，决定了Kimi的使用者主要是打工人。Kimi官方介绍文档中提到了六类人群：学术科研人员、互联网从业者、程序员、自媒体与内容创作者、金融和咨询分析师、法律从业人员。他们有个共性：要处理大量文档信息。

Kimi做对了什么？
月之暗面不是国内最早那批做大模型的公司，在它之前，百度的文心一言作为ChatGPT之后第一个亮相的国产大模型，被认为最接近ChatGPT。此外，阿里的通义千问、科大讯飞的讯飞星火、智谱GLM，都已迭代了好几轮。
但除了厂商们的主动发声，国内一直没有出现C端用户真正认可、愿意自发为之宣传的产品。
一大乱象是卷参数、刷榜单。几乎每家在发布产品时，都要把GPT拉出来对比一波，找到几个指标把GPT超越——比如，中文能力。GPT成了靶子，被国产大模型轮番吊打。但业内人都知道，论综合能力，国内没有一个大模型能超越GPT4。

“刷榜”是大模型行业公开的秘密。国产大模型乐于刷榜，经常在各种榜单上排名第一。但多位做榜单测评的业内人士告诉记者，大部分排名没有太大参考意义，跟“刷题”一样，不代表真实能力。
普通用户感到很迷惑，“你说你很强，榜单上有你，媒体推荐你，博主夸赞你，我就信了你，但用完之后，一言难尽……”一位试用过多款国产大模型的用户说。
国内做大模型的公司很有意思，有些是为了拉股价，有些是蹭热点，还有的就是想圈钱，动机很不单纯。稍微好点的，是为了赶超对标OpenAI，是为了要赢。
即便是把长期主义挂在嘴边的大厂，很多也是为了打赢对手，而不是想着怎么满足用户需求。
最典型的是阿里和360。Kimi宣布支持200万字超长无损上下文之后，因流量激增服务器崩溃上了热搜。然后第二天，阿里通义千问宣布免费开放1000万字长文档处理功能，号称“全球文档处理容量第一”，紧接着360 AI浏览器宣布内测500万字长文本处理功能。
好吧，大厂又“赢”了，他们又“第一”了。

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