维嘉配资APP下载 3个月估值翻4倍：Kimi的沉寂与狂飙

文 | 青橙财经，作者丨青风，编辑丨六子

资本市场的聚光灯，再一次打向了月之暗面——大模型 Kimi 的母公司。

最近，多家媒体报道，Kimi 正推进新一轮 10 亿美元融资，投前估值已攀升至惊人的 180 亿美元（约合人民币 1200 亿元）。

而这已是近期 Kimi 的第三次融资。据天眼查，2025 年年底，Kimi 完成 5 亿美元的 C 轮融资，投后估值达 43 亿美元；今年春节期间，又完成超 7 亿美元融资，估值达 100 亿美元。

加上最新这一幕，Kimi 在短短三个月内，累计融资额超过 22 亿美元，估值翻了 4 倍多，创下了近年来国内大模型领域连续融资的最高纪录。

从一度在 DeepSeek 的阴影下"沉寂"，到如今一级市场的"狂飙"，Kimi 的叙事为何在 2026 年开春陡然转向？

3 月 18 日，月之暗面创始人杨植麟受邀在英伟达 GTC 大会上现场演讲，首次完整披露了 Kimi K2.5 模型背后的技术路线图。这场演讲，或许为我们掀开了冰山一角。

* 图源英伟达 GTC 大会

01「吃龙虾的"螃蟹"」

当前 Kimi 的受追捧程度，与一年前可谓是天壤之别。

2025 年年初，DeepSeek 横空出世，凭借 MoE 架构带来的高性能、低成本优势，以及完全开源的策略，在国内外掀起一股巨浪，让包括 Kimi 在内的国产大模型均黯然失色。

在 DeepSeek 的冲击下，Kimi 的活跃用户不断下滑，无奈全面停止营销投放，原本火热的融资节奏也戛然而止，陷入了长达一年多的融资"空窗期"。

从一度沉寂，到资本盛宴，谁点燃了导火索？这与一只"龙虾"脱不开干系。

2026 年开春，科技圈的焦点被 OpenClaw（俗称"龙虾"）牢牢占据——这并非一款大模型，而是一个开源 AI 智能体框架，它本身不具备推理能力，却能给所有大模型装上"手和脚"，让 AI 从"只动嘴的参谋"变成"能动手的士兵"，实现从回答问题到完成任务的核心跃迁。

在社交媒体的推波助澜下，OpenClaw 短短一个月就完成了从技术圈到全民热点的跨越。而让行业意外的是，站在这股风口中心、吃下极大红利的，竟然是沉寂已久的 Kimi。

时间回溯到 2026 年 2 月，OpenClaw 宣布，将 Kimi K2.5 设为其官方主力模型——这一决定，成为 Kimi 逆袭的关键转折点。

要知道，OpenClaw 原生的本地安装程序繁杂，普通用户难以上手，而 Kimi 团队抓住机遇，仅用两周时间就火速上线 Kimi Claw：无需复杂设置、无需自备高性能电脑，网页端一键关联 OpenClaw，自动配置 Kimi K2.5 Thinking 模型。

门槛骤降，流量与收入的洪峰随之而来。Similarweb 数据显示，Kimi 海外 API 开放平台在 K2.5 发布后，日均访问量直接暴涨 10-20 倍；在全球最大 AI 模型 API 聚合平台 OpenRouter 上，近三分之一的 Token 消耗都来自 OpenClaw 相关调用。与此同时，Kimi 主站流量也迎来爆发，2 月份 kimi.com 访问量创下历史峰值，近 3 个月累计访问量突破 1.2 亿次。

更关键的是，流量直接转化为实实在在的付费收入。全球支付巨头 Stripe 的榜单显示，Kimi 个人订阅用户 1 月支付订单环比暴增 8280%，2 月再涨 123.8%，排名从百名开外飙升至全球第 9 位；更夸张的是，1 月底以来，Kimi 短短 20 天的收入，就超过了 2025 年全年总和。

* 图源 AI 产品榜

Kimi 的爆发，并非个例。这波"龙虾热"直接带动了 MiniMax、智谱、阶跃星辰等一批国产大模型厂商。

OpenRouter 数据显示，2026 年 2 月，中国模型的周调用量历史性地首次反超美国——当周中国模型调用量达 4.12 万亿 Token，超过美国的 2.94 万亿 Token，此后一周更是冲高至 5.16 万亿 Token；短短一年内，中国模型在该平台的份额从不足 2% 飙升至近 30%，在调用量 Top 5 榜单中占据四席。

资本市场的反应更为直接。截至 3 月 18 日收盘，MiniMax 市值达 3882.81 亿港元（约合 495 亿美元），智谱市值达 3310.38 亿港元（约合 422 亿美元）。两家上市公司的集体冲高，不仅印证了 Agent 赛道的巨大潜力，更为 Kimi 等未上市头部大模型玩家的估值跃升，提供了坚实的市场对标。

02「提前半年的"精准埋伏"」

可能有人认为，这只是 Kimi 运气好，踩中了 Agent 风口。但一个值得深思的问题是：当 OpenClaw 这股浪潮涌来时，为什么是 Kimi？为什么 Kimi 能在两周内拿出成熟产品？而那些流量巨大、财大气粗的大厂为何慢了半拍？

答案，或许藏在半年前的一次低调布局里。

2025 年 9 月，当大多数同行还在 Chatbot 赛道卷上下文长度、拼榜单分数时，Kimi 已经开始灰度测试一款内部代号为" OK Computer "（后更名为 Agent）的产品。" OK Computer "这个名字意味深长，它的潜台词是：我不只是陪你聊天的工具，我是来帮你干活的。

Kimi 总裁张予彤在清华的一次分享中，曾明确点出这一战略："我们的目标是让 Kimi 成为每个人的全栈助理。"这一目标背后，是 Kimi 从创业之初就确定的差异化路径：不跟风内卷对话层，而是专注逻辑层、专注 Agent 层，深耕那些需要长程规划、复杂工具调用的高价值任务。

换句话说，当 OpenClaw 这只"龙虾"突然游进 AI 赛道的池塘时，Kimi 不是临时下网捞鱼的投机者。一位接近 Kimi 的人士透露，1 月底团队监测到 OpenClaw 的用户需求爆发后，之所以能在两周内完成产品适配，关键原因是"核心能力早已就位，只差一层面向用户的‘包装’"。

难道其他大模型公司没有预判到 Agent 的趋势吗？AI 大厂哪个不是人才济济、资金雄厚？但这里藏着一个行业真相：不是所有大模型，都能做好 Agent。

Agent 与 Chatbot 有着本质区别：Chatbot 只需生成流畅、准确的文字，完成问答闭环即可；而 Agent 需要真正"干活"——自主拆解任务、调用工具、规划步骤、处理反馈、完成全流程闭环，这需要一套完全不同的能力栈。

Kimi 的独特性在于，他们从预训练阶段，就加入了大量真实的 Agent 轨迹数据。所谓轨迹数据，就是 AI 完成具体任务的完整过程记录——比如"用户要求订机票→打开浏览器→搜索航班→对比价格→填写个人信息→确认支付"这一整套动作，都被作为训练数据，让模型不仅"懂知识"，更"会做事"。

最终沉淀下来的，是实打实的技术护城河。

在衡量软件工程能力的 SWE-Bench Verified 基准上，Kimi K2 取得 71.3% 的成绩，超越多数开源和闭源模型；2026 年 1 月发布的 Kimi K2.5 更进一步，采用原生多模态架构，支持图文双输入，核心基准测试指标超越国际主流顶尖模型，甚至得到硅谷顶级风投 a16z 联合创始人 Marc Andreessen 的盛赞："中国 AI 公司正让硅谷感到惊讶，根据目前的基准测试，Kimi K2.5 基本上复制了 GPT-5 级别的推理能力。"

更令人惊叹的是 Kimi K2.5 的 Agent 集群能力：它能根据任务需求，现场调度多达 100 个"分身"，并行处理 1500 个步骤，所有角色分配与任务拆解，均由主 Agent 负责把关验收——这不是简单嫁接的功能，而是从模型底层生长出来的内生能力。

* 图源 Kimi 官网

Kimi K2.5 的测评成绩

3 月 18 日，在英伟达 GTC 大会上，杨植麟作为本届唯一受邀现场演讲的中国独立大模型公司创始人，发表了题为《How We Scaled Kimi K2.5》的演讲，将 Kimi K2.5 的进化逻辑概括为三条主线：Token 效率、长上下文和智能体集群（Agent Swarms）。

而在演讲前夕，Kimi 团队刚刚发布了"注意力残差"（AttnRes）技术论文，这项技术能显著提升训练效率、降低计算成本，就连马斯克都在社交平台上转发论文，并以" Impressive work from Kimi "（令人印象深刻）表达肯定。

* 图源马斯克社交媒体截图 03「龙虾红利的 AB 面」

故事讲到这里，似乎是一个完美的"战略预判带来超额回报"的商业案例：Kimi 提前布局 Agent，抓住 OpenClaw 风口，实现估值与收入的双重爆发。

但是，Agent 是一把不折不扣的双刃剑。

先看亮面：Agent 确实打开了 AI 商业化的新空间。Stripe 的数据证明了市场愿意为"能干活"的 AI 付费—— 1 月环比增长 8280%，这是任何 SaaS 产品都梦寐以求的增长曲线。

但暗面同样刺眼：Agent 是毫无疑问的算力吞金兽。行业共识是，Agent 类应用的 Token 消耗量，是传统对话交互的 10-15 倍——一个需要调用多个工具、完成复杂任务的 Agent，消耗的算力，相当于普通用户与 AI 聊几十、上百轮天。

银河证券的数据显示，OpenClaw 连续多日位居 OpenRouter 每日热门应用第一，其 Token 消耗量远超第二名；2026 年 3 月首周，该平台处理的 Token 总量达 14.8 万亿，较年初一周翻倍，其中 Agent 驱动的工作流输出 Token，已超过平台总输出的一半。

中泰证券研究所曾测算，以 GPT-4o 为基准，假设一个日活规模达到 10 亿的全球级 AI Agent 应用，每日所需算力约相当于 14.15 万张英伟达 H100 GPU 支撑。按当前市场价，这是动辄几十亿甚至上百亿美元的投入。

即便杨植麟在内部信中透露"公司现金持有超 100 亿元"，Kimi 依然在持续融资，核心原因就是，Agent 的算力消耗增长曲线，可能比收入增长曲线还要陡峭。唯有手握充足现金，才能在算力战争中站稳脚跟。

就在 Kimi 吃肉的时候，其他人也没闲着。

MiniMax 和智谱迅速跟进，分别推出自家版本的"龙虾"产品—— MaxClaw 和 AutoClaw，抢占 Agent 赛道份额；而互联网大厂的动作，更为激进，一场"全民养虾"的军备竞赛，已经全面打响。

腾讯在 3 月开启"狂飙模式"，密集推出"龙虾团"产品矩阵：3 月 9 日，上线自研 Agent 产品 Workbuddy，同时开放 OpenClaw "套壳"版 QClaw，并接入微信入口，借助社交生态快速触达用户；3 月 10 日，推出企业云端部署方案 Lighthouse ClawPro；3 月 11 日，上线技能市场 SkillHub；3 月 12 日，再上架 OpenClaw 安全工具箱，全方位覆盖个人与企业场景。

飞书也不甘示弱，先是上线一键接入各类接口的飞书插件，降低用户使用 Agent 的门槛；3 月 9 日，更是开启连续一周的"玩虾大会"直播，手把手教用户玩转 Agent，快速抢占用户心智。

阿里的布局则更为深远。3 月 16 日，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭发布内部信，宣布成立 Alibaba Token Hub（简称 ATH）事业群，将所有与大模型、AI 应用相关的核心资产全部纳入，由吴泳铭亲自挂帅——这番垂直整合，被外界解读为阿里应对 Agent 时代的战略布局。次日，钉钉团队打造的全球首个企业级 AI 原生工作平台"悟空"正式亮相，其本质上就是一款企业级类"龙虾"独立应用。