Kimi张予彤首次分享AI创业“思维链” | 不鸣创业营

1月10日，在蓝驰创投举办的第五期不鸣创业营中，Kimi总裁张予彤分享了在AI浪潮奔涌的当下，创业者如何思考决策，以及如何应对各种波动与变化。

张予彤负责Kimi的整体战略与商业化。这次来到不鸣创业营，是她一年多以来极少数的线下露面。面对20多位年轻AI创业者营员，她像“推理大模型”一样，分享了自己对于很多话题的“思维链”。

从方法论层面，她分享了如何让团队保持技术敏感度和创新能力、怎样建立团队的信任感，也不讳言走过的弯路，复盘战略失误，并阐述对模型商业化的思考。“商业模式一定是后置于技术创新的，”她认为，“我们今天看到的商业模式，未必是最好的商业模式。”

更珍贵的是，她坦诚讲述了创业者该如何应对质疑。对她而言，人的适应能力是最强的Beta。应对压力和质疑并无捷径，无非是“熬过来”。“外部市场环境可以发生任何事，但是我们一样可以做出世界上领先的模型。”

蓝驰创投是月之暗面Kimi的早期投资人，并在后续多轮加注。在见证Kimi抵达了一个个新的里程碑的过程中，蓝驰也更加相信，以Kimi为代表的开源模型企业会推动行业催生更多创新的应用，以不同的路径爆发生产力。

还有个有趣的小故事，这次不鸣创业营，有一位专门做AI人才招聘的学员在交流时提到，他从后台上看到Kimi发布的职位招聘所收到的简历量，几乎是同类大模型公司的二十倍。

以下为张予彤在不鸣创业营的现场分享，enjoy。

一个团队想要保持技术敏感度与创新能力，核心在于要找到有创新力的人。比如在评估候选人时，就要看他每天从什么渠道汲取信息，比如有些人每天都在看最新的paper，每天都在刷X（原Twitter）。海外也有非常多的技术讨论社区，观察候选人沉浸在什么样的社区，就能感受到他保持敏感度的能力。

我们公司内部有一个论文群，谁看到好的论文就发上去，大家在下面讨论。 这些事情背后，其实大家在奔着一个目标，就是做出世界第一的技术。有这个动机，团队就会去保持对技术创新的敏感度。

创新能力也与组织是否能够提供安全感有关。创新天然意味着风险，而风险才可能带来常规之外的突破。

当团队在20人以上时，可能不太担心组织对创新的束缚，因为所有人都在从零开始创新。当公司变大时，新加入的人可能会有些紧张。人为了证明自己，会做一些确定性比较高的事情，变得保守。这时，公司要在组织和管理上营造安全感，要给新人时间，也要明确沟通：“这个事失败了是没有关系的”。

创造力每个人都有，但它只有在安全感强的时候才会被激发。很多好的idea都是Bottom-up出来的，安全感会让每个人都有创新的勇气。

我从投资人切换到创业者之后，有一个非常大的变化是，变得更直接了。投资人通常非常友好，讲话也很客气。在一个对话空间里，可能有些话只说了10%，还有90%的顾虑或者其他考量没有被完全表达出来。

创业之后，我发现像大模型一样，把自己的CoT（Chain of Thought，思维链）写出来是一种特别好的沟通方法。你主动暴露自己的CoT，别人就会更加明白你的想法。

有时一些你认为很显而易见的问题，对于团队其他人来说或许意味着非常多的猜测。坦诚交流、和团队一起讨论背后真正的问题，其实也是向团队发出的一种友好邀请，能够建立更深的信任。

创业公司想要形成独特壁垒是挺难的一件事情。壁垒不是第一天就能想清楚或构建好的，它是一个持续性的问题，需要时间的积累。

举个例子，大家都觉得“数据飞轮”是极好的壁垒，但在早期过早追求它，至少目前在我们业务上可能不合适。如今，模型的通用能力还有巨大的跃迁空间。我们可以通过底层架构创新、Scaling 算力和数据、做更好的 Data Pipeline，大幅提升模型的能力，可能就没有必要过早考虑数据飞轮。

相比构建壁垒，创业早期更重要的是PMF。找到一个被市场需求充分验证的东西挺不容易。

我们第一次上线Kimi时，并不是非常有信心，甚至给产品起名字、域名申请都赶在了Last minute。我们当时还在想，是不是可以把模型打磨得更好再上线？ 但最终还是决定尽早上线，从而收集用户反馈。

结果发现，因为我们非常重视搜索和长文本，从早期用户里收获了一些好评，产品自然就增长开了。只要你满足的是刚需，即便还没到100分的状态，你先做出来上线，收集用户反馈是更重要的事情。

第一批最热爱你的产品的人，可能会牵引产品最终的方向。你找到那些每天都在重度使用你的产品的人，看他们在做什么，或许你就能找到真正的PMF是什么。

2025年，我们才开始做出海相关的业务。2023年，我们就开始创业，2024年10月产品第一次上线。为什么之前我们没有出海？

一方面，我们花了很多时间精力在中国的业务上。中国是个很大、很重要的市场，你需要非常专注，才可能把这件事做好。

另一方面，当时我们刻意没在海外做任何动作，甚至连Twitter账号都没有。像DeepSeek和Qwen就更早地做了开源，在硅谷社区建立了技术影响力，而我们此前在海外则是“一片空白”。

回看当时的决定，其实精力专注的问题可以通过组织的扩展来解决。更底层的原因还是自己缺乏对于国际局势的判断。

现在我会鼓励大家从创业第一天起就考虑海外市场。2025年，我们做了战略调整，从闭源走向开源，也希望在世界技术圈中构建我们的技术影响力。

目前，海外已经有很多公司证明了，AI的商业化有巨大的、爆发式的增长潜力。它不是那种“这个月做 100 万，明年增长 20%”的模式，而是“今年什么都没有，明年翻十倍，后年再翻十倍”。像 Anthropic，每一年的收入预期可能是10 亿、100亿美金这样的增长曲线。

这种爆发式增长意味着AI存在着真实需求。我们做商业化才两个多月，连支付宝都是12月底刚接上。但即便在产品这么早期的状态下，也有不少海外用户，同时使用ChatGPT和Claude这些产品，也会为我们的产品付费。

现在AI产品的用户其实都是“多栖”的，没有人只用一款AI产品。即使在同一个场景，用户也会使用多个AI产品，对比不同的结果。

用户会从价值角度判断在某一个具体的场景里，是否要为产品付费。比如，国外有些公司的CFO，愿意为用Kimi的Agent产品生成PPT付费，因为他们必须更好地准备材料，更有自信地走进董事会。所以我觉得AI产品在商业化定价上可以再稍微“激进”一些，即使定高了，你还有降价和打折的空间。

整体来看，商业模式一定是后置于技术创新的。先是技术创新，然后是交互创新，最后可能才到商业模式的创新。这些创新模式都需要时间，会被不断解锁出来。我们今天看到的商业模式，可能未必是最好的商业模式。

在模型层面，我们关注到的一个明显趋势是，多模态今年会显示出能力的跃迁，Kimi也将很快发布下一代具备多模态理解能力的模型。

从 Google 的技术路线可以明显看出，当模型通过文字和代码有了大量知识后，演进出VLM（visual language model）模型是很自然的。

现在视频更多的是一个人类和数字世界交互的界面。至少在现有的架构之下，模型吸收视频这类多模态知识的效率还没那么高。

但当多模态的数据能够更好地被吸收到模型架构里面，我们就能看到非常大的突破性创新。像 Gemini 这种从非常全面的知识模型，再有了非常好的视觉语言模型，再到多模态模型，这样的技术发展路径会带来很多不一样的突破。

Q：AI公司需要什么样的人才？

张予彤：我们在挑选人才时会有一些倾向性。我们非常看重具有Founder spirit和Agency（能动性）的人，这样大家合作起会很舒服。

不是你让他做什么他就做好，而是他会多想很多步，超越你的预期，比如思考为什么要这样做？是否有更好的方式？并主动解决过程中发现的新问题。这种能力其实和创始人需要具备的能力非常接近，因为创始人就是每天在解决无数个问题。

在招人的路上，我们总是需要试错、走弯路。尤其在大模型行业，它太新了，很少有人具备打磨AI产品的经验。我们很难找到真正能做出好的原创产品、有创新idea的人。你需要在不断去探索，才能够发现跟你的组织适配度最高的人。

比如Kimi决定做产品的时候非常早，甚至市面上还没有AI大模型产品，所以我们要找的AI产品经理还“不存在”。我们只能先招产品经理，然后内部培养。

在大模型公司做产品经理需要两类重要的技能：一是要有产品设计的能力，比如传统互联网产品中的经常用到埋点、用户体验、交互设计等等；二是要对模型能力和AI技术有深层理解。

模型能力如今在快速变化，产品经理要能预判什么是可以实现的。现在很多产品经理更像研发，之前的产品经理更多是提需求，今天的产品经理要能自己交付功能。

Q：创业者该如何应对质疑？

张予彤：这个问题很好。在很多问题出现的那一刻，你会觉得天塌了，但现在来看，可能就像你小学时没交作业一样，没什么大不了。很多问题都是“那一刻的你”觉得特别大的事情，你有非常强烈的感受，但可能这只跟你有关，别人更在意自身的问题。

人的适应能力是最强的Beta。就像滑雪，你第一次看到雪坡会觉得特别陡、特别害怕，但当你跌跌撞撞冲过去一次，下一次站在雪坡上，就没有那么颤抖了，等到第三次，你就可以滑得很顺畅，迈向下一个雪坡了。没有特殊的解法，你就自然地“熬过来”。

你还是要有一个坚定的信仰和目标。某一个黑天鹅事件，可能对你要实现的目标并没有影响。比如，公司接下来做得怎么样，取决于我们能不能做出一个好的模型。外部市场环境可以发生任何事，但是我们一样可以做出世界上领先的模型。当你把关注点放在这一刻的工作上，相信这个工作能带你走向长期目标时，就不太会受外界信息的扰动。

文章来自于“蓝驰创投”，作者 “蓝驰创投”。