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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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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