下個DeepSeek?中國AI獨角獸「月之暗面」解密:31歲清華學霸創立、騰訊掏億元投資
下個DeepSeek?中國AI獨角獸「月之暗面」解密:31歲清華學霸創立、騰訊掏億元投資

DeepSeek橫空出世後,中國AI新創吸引了全球投資者的目光,也讓「中國4大AI獨角獸」更加受到矚目——智譜AI (Zhipu AI)、MiniMax、零一萬物(01.ai),以及月之暗面(MoonShot AI)。

這四家新創也位列2024年的中國「六小龍」名單中,其中月之暗面,在短時間內獲得騰訊、阿里巴巴等科技巨頭的投資,估值飆升至33億美元(約新台幣1,083億元)。主要產品Kimi Chat,因其媲美ChatGPT的長文本處理能力引發業界關注。

那麼,月之暗面究竟是如何在激烈的競爭中脫穎而出?Kimi Chat這款長文本AI產品背後又隱藏著什麼故事?

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月之暗面:長文本智能助手Kimi Chat,一鍵處理200萬漢字

月之暗面由31歲的楊植麟創立,產品為智慧助手 Kimi Chat 。與OpenAI的ChatGPT相比,Kimi Chat的最大優勢在於其強大的長文本處理能力。它一次能讀取200萬漢字,遠超過CChatGPT的限制,幾乎可以完整理解一本書的內容。

憑藉長文總結與生成、網路搜尋、資料處理、編寫程式碼、用戶互動、翻譯等6大功能,Kimi協助用戶開拓多種應用場景,涵蓋專業學術論文翻譯與解析、法律問題輔助分析、API開發文件快速理解等。雖然ChatGPT在專業知識和即時搜尋方面表現更為優越,但Kimi Chat仍然成為中國市場上一款非常具有特色的AI產品。

Kimi Chat
圖/ Kimi Chat官網

從2023年12月至2024年2月的3個月內,Kimi Chat月活躍用戶數分別達到50.83萬、112.85萬與298.46萬,年增率達122%至164%。楊植麟向媒體表示,Kimi Chat的用戶持續成長,關鍵在於「長篇幅上下文技術在多項應用中優於OpenAI」,這項技術的突破使得Kimi在中國市場迅速走紅,並引發了「Kimi概念股」的熱潮,多家相關企業的股價一度大漲,成為資本市場的新寵。

月之暗面的崛起,不僅得益於技術突破,更與創辦人楊植麟的遠見密切相關。

創業1年估值破33億美元!31歲少年連續創業的AI之路

楊植麟早在ChatGPT出現前,就已經深耕大型語言模型(LLM)領域

這位年輕的AI創業家,從高中時期便在全國資訊類大賽中獲得一等獎,並因此保送進入清華大學計算機系,隨後赴美攻讀卡內基梅隆大學博士學位。早在ChatGPT問世前,他已在大型語言模型(LLM)領域取得顯著成就,例如曾在Meta與Google Brain任職,與全球多位頂尖科技專家共同發表學術論文,且其論文的引用次數突破20,000次。

2016年,23歲的楊植麟放棄學術研究創立Recurrent AI,專注於AI商業應用。該公司迅速獲得紅杉中國等投資,並與華為合作開發「盤古」大模型。2021年,他又帶領團隊參與「悟道」語言模型計畫。

隨著2023年全球生成式AI熱潮席捲而來、ChatGPT掀起了AI革命。「AI的目標不是在短期內找到PMF(Product-Market Fit產品市場適配),而是長遠改變世界。」不同於中國AI業界普遍關注的企業端的市場,楊植麟選擇了一條更具挑戰性的道路:創造一款能真正與人類對話的AI助手,並將目標鎖定於消費者市場。

2023年3月,楊植麟決定二次創業,聯合清華校友周昕宇、張宇韜、吳育昕創立了月之暗面。其他創辦人亦曾參與Google Gemini等多個大型模型的研發,且多項核心技術已被Google PaLM、Meta LLaMa等主流產品採用。

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月之暗面的創立速度與影響力令人驚嘆。創立僅半年,2023年10月Kimi智慧助手亮相,公司獲得紅杉中國等機構近20億元人民幣(約新台幣89億元)投資;2024年2月,月之暗面又以15億美元投前估值完成超10億美元(約新台幣328億元)的B輪融資,投資方包括阿里巴巴、小紅書、美團及紅杉中國等知名企業與投資機構;同年8月,騰訊再投超3億美元(約新台幣98億元),這使得該公司估值提升至33億美元(約新台幣1,083億元),成為DeepSeek以外中國LLM賽道估值最高的獨角獸。

然而,月之暗面的成功背後,也隱藏著一場仲裁風波。

月之「暗」面:背負仲裁爭議

根據《新浪財經》報導,2023年11月香港國際仲裁中心受理了一起關於MoonShot AI創辦人楊植麟與周昕宇的仲裁案件。案件的申請方為前公司Recurrent AI的5家投資機構,指控兩人未經投資人同意便創立了MoonShot AI,並成功進行融資。

風暴的焦點集中在楊植麟的天使投資人張予彤身上。她曾是金沙江創投(GSR Ventures)的合夥人,主導過小紅書、深鑒科技等明星企業的投資。隨著MoonShot AI在2024年2月完成融資,市場傳出她在幕後發揮了關鍵作用。今年4月,張予彤離開金沙江創投,並被指控隱瞞自己擁有MoonShot AI 14%的股份,違反了受託責任。金沙江創投的朱嘯虎甚至在朋友圈發文,指責張予彤「違背商業道德、受託責任甚至法律」。對此,楊植麟表示,股份分配是對張予彤長期貢獻的補償。事件仍在發酵,當事人目前尚未公開回應。

不管如何,月之暗面代表的是中國在LLM領域的強大競爭力,特別是AI將成為下階段「國力」的代名詞,有一批蓄勢待發的中國新創,將成為與美國抗爭的第一線士兵。

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本文授權轉載自創業小聚

關鍵字: #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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