知春路最有AGI理想的两个男人

深度求索（北京子公司）和月之暗面都位于海淀区知春路一带，相距仅1.4公里，步行只需十几分钟。站在其中一家公司的会议室里，能隔空望见另一家公司的办公楼。或许在某些时刻，它们的研究员会隔着一片楼宇对望，脑海里浮现的尽是关于AGI蓝图的构想。

物理空间的接近，让这两家公司员工气质多有相像：低调，纯粹，专注AGI。在社交媒体里，你能看到几乎每位DeepSeek研究员的关注列表里都会有Kimi研究员，而Kimi研究员的关注列表里也躺着不少DeepSeek研究员。

过去一年，Kimi研究员对DeepSeek几乎不吝赞美。我们去年7月和Kimi的人士有过短暂交流，当时他就直言“感谢DeepSeek”。本月初，《人物》杂志详细报道了月之暗面这家公司，同样指出“你能够感受到公司中蔓延的对DeepSeek的尊重”。

正是DeepSeek R1的出现教育了市场，硬实力就是最好的推广。去年Kimi也选择了DeepSeek敲开的推理路线，并一路在agent能力上实现超越。

这种惺惺相惜，也体现在DeepSeek的研究员身上。一位DeepSeek研究员非常直白地告诉我们，他个人比较看好Kimi，这两家公司有着相似的技术理想，也更纯粹，但在管理上略有不同。DeepSeek做事慢一点，会做得更细致一点，“如果Kimi老板看对了方向，可能比DeepSeek更快接近AGI。”

相似的技术气质，让这两家公司更愿意押注那些成本高、周期长、不确定性强的方向，也因此更有机会触发范式级的能力跃迁。

它们同样是资本热衷的对象。一位去年参与Anthropic融资的国内一线投资机构人士告诉我们，国内模型公司里，如果能闭着眼选两家直接打钱，一个是DeepSeek，另一个就是Kimi。

从投资人、大模型科学家到行业内部从业者，都在不约而同地将这两家公司放在同一坐标系中审视。审视公司，也是审视两位创始人梁文锋和杨植麟。他们同样信仰Scaling Law的底层力量，坚持“模型即产品”的极简逻辑，在互联网大厂的流量围剿中守住了C端用户基本盘，也同样在海外市场撕开了中国大模型的品牌缺口。

海淀区知春路一向被认为是创业者的福地。张一鸣曾于2012年在知春路的一处民宅中创立今日头条，开启了他的创业历程。当前AI时代，这两个扎根知春路一带的AI创业新星，在技术迭代、战略选择甚至一些心境上，都愈加同频。

一种默契

4月的倒数第二周，Qwen、Kimi、DeepSeek、小米、腾讯的新模型扎堆发布。4月20号，Kimi发布了Kimi2.6并开源，该模型在多项编码基准测试中超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6等闭源模型，大幅增强了Agent自主化执行能力，长程编码能力也得到显著提升。

仅仅4天后，DeepSeek V4也终于在外界的关注下姗姗来迟。DeepSeek官方同样称，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的Agent能力显著增强，在Agentic Coding评测中，V4-Pro已达到当前开源模型最佳水平，并在其他Agent相关评测中同样表现优异。

此时距离上一代V3发布已经过去了484天，这期间DeepSeek从爆红到几乎隐身，用户数也一度大幅下滑，甚至被指责只是昙花一现。梁文锋团队承受巨大压力。在官方公众号发布V4新模型的文章里，梁文锋引用了荀子的名言：“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。”这是他的自勉，也是对过去一年最好的回应。

没人比杨植麟更懂这种被全世界冷落的感受。去年年初DeepSeek爆红时，作为创业明星的杨植麟默默承压。外界纷纷诟病月之暗面陷入流量依赖的路径陷阱，基座模型进展迟缓，在万亿参数竞赛、推理能力突破、开源生态布局上，全面落后于横空出世的DeepSeek。

杨植麟对此从未回应，只是带领团队埋头研发新模型。直到2025年7月11日，Kimi K2发布，总参数达到万亿，并采用Muon二阶优化器训练，也是国产大模型首次大规模用二阶优化。

一时间Kimi K2震动全球，《自然》杂志称：“另一个DeepSeek时刻”。杨植麟用新模型回应过去的一切。

去年8月，杨植麟接受媒体人采访时说：“这也是Kimi跟我讲的——任何中间状态都有可能成为被批评的对象。你总是会有这个时代的局限性。”这种豁达的价值观，与梁文锋引用荀子的名句所表达的价值观几乎一致。

梁文锋与杨植麟的相似性，根植于对AGI的共同信仰。他们都坚信，大模型的能力上限由基础架构与参数规模的持续突破定义，所有的产品体验与商业价值，都要建立在基座模型能力领先之上。这种信仰，让两家公司在技术路线上走出了罕见的协同进化轨迹。

从去年至今，媒体关于DeepSeek与Kimi叙事都是“撞车”，包括发新论文和新模型的架构和参数量。例如DeepSeek V4采用MoE混合专家架构，总参数规模达到1.6万亿，激活参数约370亿。而Kimi K2系列同样采用万亿级MoE架构，总参数1万亿，激活参数320亿。

类似的“撞车”太多。事实上它们远不止“撞车”这么简单，而是已经形成了互相验证乃至彼此复用的默契。

2025年年初，DeepSeek在V3模型中推出的MLA多头潜在注意力机制，通过压缩KV缓存大幅降低了大模型推理成本，成为万亿参数模型落地的核心架构创新。而Kimi在后续的K2系列模型中，直接沿用了这一架构，为其超长上下文与Agent能力的落地扫清了工程障碍。

到了2025年7月，Kimi在万亿参数MoE模型K2中，率先规模化验证自研Muon二阶优化器，官方论文与技术报告确认，其token效率达AdamW的2倍，训练成本降低50%以上，成为全球首个在万亿级别落地的二阶优化方案。

而这次DeepSeek V4的技术报告里显示，也跟进采用了Muon，成为其1.6万亿参数模型训练的核心底座。

两家公司形成的默契，背后是两个创始人的精神共振。梁文锋从量化投资起家，带着“用极致工程能力实现模型效率革命”的底色，DeepSeek从成立之初就坚持用自有资金支撑底层研发，只为不受短期商业目标干扰。

杨植麟出身清华与卡内基梅隆大学，是NLP领域的顶尖学术人才。从创立月之暗面之初，他就定下了“用长上下文能力突破AGI边界”的核心路线，即便在行业流量战最激烈的阶段，也坚持将核心资源投入基座模型研发。

这两个在知春路一带相距1.4公里的男人，忙得也许很少能见到面，但他们可能又是神交已久且最了解对方的那个人。

海外影响力

DeepSeek和Kimi另一个共同点，是在海外的口碑，这也是它们能够吸引投资的重要原因之一。一家一线投资机构在Kimi估值60亿美金的时候进入，后续两轮都选择了跟进。

“模型好，产品好，认知好，全球化做得好，团队反应速度也快。”这家机构参与投资的人士举例称，全球化上最明显的案例就是今年3月国外产品Cursor套壳Kimi。

3月20日，Cursor正式发布新编程模型Composer 2，官方博客全程强调，自研，持续预训练+大规模强化学习，并宣称超越Claude Opus 4.6，价格仅为其1/10。

几个小时后，一位开发者调试Cursor API时，截获内部模型ID：kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast。直译为，Kimi K2.5 +强化学习（RL）+3.17版本+快速推理。马斯克下场回复帖子下评论：“Yes, Kimi 2.5!”，全球舆论引爆。

“你就从Cursor训了它的模型就能看出来，Kimi的全球的认知肯定是很好的。”上述投资人说。

自去年发布Kimi K2以来，Kimi几乎每隔两个月就有一次重大发布。同年11月，Kimi推出万亿参数的K2 Thinking大模型，在智能体工具调用能力测试中93%的得分位居全球第一，超过OpenAI、Anthropic 等海外闭源旗舰模型，成为当时 “最大最好的开源模型”。

今年1月推出的K2.5，在多模态、长记忆和智能体上全方位升级，随后借助小龙虾的火热，在技术社区走红。2月登顶海外模型聚合平台OpenRouter，成为周榜调用量冠军。

同样在3月，Kimi发布重磅技术报告，被认为挑战了Transformer沿用11年的残差连接机制，前OpenAI研究副总裁Jerry Tworek也评价其为“深度学习2.0”的开端。马斯克转发评论：“Impressive work from Kimi”（Kimi 的工作令人印象深刻）。

DeepSeek的海外影响力自不必多说。去年年初DeepSeek R1就是率先在海外走红的，在一些海外开发者和创业者心中，DeepSeek被奉为开源之神的存在。

本月DeepSeek V4发布后，再次在海外掀起巨量讨论。凭借极致性价比，《彭博》把DeepSeek V4写成对OpenAI和Anthropic的有力挑战。尽管也有不少声音认为，V4的声量完全不如V3带来的冲击。

“对开发者而言，国产开源模型DeepSeek、Kimi和智谱虽然和海外闭源模型相比仍有几个月的差距，但这些模型凭借性价比依然是最能打的。”上述投资人士称。

资本市场对DeepSeek的兴趣也已经达到前所未有的程度。DeepSeek融资，相关报道满天飞，官方一直未回应。

我们独家获悉，DeepSeek融前估值是3000亿人民币，约合440亿美元。DeepSeek计划增资500亿，内部增资200亿，对外募资300亿。这次投资非常隐秘，属于定向邀约，要求也极高。一家一线投资机构因为募资的基金里有许多个人投资人未达标，也被拒之门外。

融资在某种程度上是为了留住人才。此前，DeepSeek多位核心技术人员被高薪挖走。上述DeepSeek人士表示，获得融资对DeepSeek最大好处之一，或许就是人员被挖走的概率降低了。

Kimi同样重视人才。去年12月杨植麟在内部信里称，Kimi账上现金超过100亿元人民币，短期内并不着急上市。他还说，融资是为了更加激进地扩充显卡（GPU）储备，加速下一代K3模型的训练与研发，并将部分资金用于大幅提高员工激励，以吸引和保留顶尖人才。

据今年4月初晚点报道，Kimi将推出一项新的顶尖人才校招计划，拟授予尚未毕业的实习生公司期权，在实习生通过月之暗面为期3到6个月的考察后，计划入选者将被直接授予期权股数，即使本人尚未正式毕业。

大模型的竞赛，是一场资本、人才和算力的全方位比拼。DeepSeek从不融资到宣布融资，Kimi从宣布不着急上市，到账面资金阔绰、到融资数十亿人民币，都反映资本市场已经形成的共识——大模型底层能力跃迁带来的生产力巨量提升，已经非常明确。

大模型投资依旧热

去年9月的外滩大会上，朱啸虎公开演讲称：“大模型已经变成水电煤，是基础设施，没有超额利润，真正的机会在应用。”

目前来看，事情并没有沿着那个方向发展。尤其当智谱和MiniMax上市后，模型热一直持续，两家公司市值一度达到三千多亿和四千多亿港元。

今年以来大模型投资的热度继续高涨，尤其从DeepSeek V4的融资门槛，以及Kimi连续融资并且估值翻了四倍来看。就连大模型存在感不强的阶跃星辰，也在2026年1月26日宣布完成超50亿元人民币B+轮融资。

视频大模型和世界模型同样迎来投资热潮。生数科技在4月完成近20亿元B轮融资，估值120亿元，阿里、中网投领投。极佳视界单月融资25亿元，估值破100亿元。

相比海外，国内这些融资显得小情小调的。OpenAI2026年3月完成高达1220亿美元融资，投后估值8520亿美元，亚马逊、英伟达、软银入局。Anthropic2026年2月完成300亿美元G轮融资，估值3800亿美元，新加坡GIC、Coatue领投。

投资的热潮背后更直观的反应是，模型公司收入增速表现非常乐观。截至4月7日，Anthropic对外披露的ARR是超过300亿美元，较2025年底的收入增长了3倍有余。上述参投Anthropic的投资人告诉我们，“Anthropic的2026年ARR收入预计会突破1000亿美元”。

“大模型作为底层设施，可能会吞噬所有行业的价值黑洞。”上述投资人称，过去一年她频繁的见许多全球最优秀的一批研究员，他们无一例外都向她展示了模型涌现能力已经出现。

看到模型收入增速以及智谱二级市场的暴涨反应，更多的投资人是一种FOMO心理。

据我们了解，最近几个月，Kimi的股权一直很抢手，一家美元基金犹豫了几天名额就满了。

不过，钱对两家公司来说从来都不是目的。梁文锋唯一一次接受采访是在2024年7月，当时他说过这句话：“我们的出发点，就不是趁机赚一笔，而是走到技术的前沿”。这与杨植麟所说的：“不急于短期变现，专注技术前沿与长期AGI目标。”不谋而合。

这份可贵的纯粹，也正是他们持续吸引外界关注的原因。

知春路的风永不停歇，吹过一代代创业者。从PC互联网到移动互联网，中国的科技行业从来不乏流量明星与商业神话，但在AI这条关乎未来的赛道上，或许需要更多的时间来验证新的范式。 

文章来自于微信公众号 "白鲸实验室"，作者 "白鲸实验室"