全球AI付费率仅0.3%！智能规模化“黎明前夜” 张予彤拆解Kimi技术、人才、开源三重逻辑
月之暗面总裁张予彤指出，全球仅0.3%用户为AI付费，智能规模化仍处黎明前夜。她强调Kimi通过提升Token效率、长上下文及Agent协作，以有限资源实现高效智能产出。开源与社区反馈是突破数据质量瓶颈的关键。AI时代更看重解决未知问题的通用能力、并行工程思维及原创力，鼓励在深度使用中形成认知。
“今天AI的体验和架构相关，但从人类社会的规模来看，当前智能的体验还只是可以忽略不计的事情。”5月12日晚，月之暗面Kimi总裁张予彤在北京大学光华管理学院的论坛上，一开场就抛出了这句戳破行业幻象的清醒判断，引发了业界广泛关注。
张予彤于2024年4月加入月之暗面。去年12月，她首次以Kimi总裁的身份在清华大学亮相，明确了其负责公司整体战略与商业化。此次北大之行，已是她自去年末以来的第三次公开露面。
作为清华校友，张予彤的履历与月之暗面渊源颇深。她曾代表金沙江创投投资过创始人杨植麟的首个创业项目“循环智能”，也因此一度被视作Kimi背后的关键投资人。杨植麟曾公开评价，她在业务、战略及多轮关键融资中，对公司作出了重要贡献。
今年1月的达沃斯世界经济论坛年会上，张予彤分享的一组数据颇具冲击力：Kimi仅使用了美国顶尖实验室约1%的资源，就开发出达到行业领先水平的开源模型Kimi K2及Kimi K2 Thinking。这直观展现了公司在成本控制与技术效率上的卓越能力。
而在此次北大光华的分享中，她首次系统性地对外阐述了Kimi对AI时代核心人才的评判标准，同时也对开源这一核心战略以及智能的未来图景，给出了自己的见解。她透露，在Kimi内部，有两类具备抽象能力的人才备受看重：一类是能提出真正原创、有价值想法的创新者；另一类则是在巨大不确定性中坚持疯狂实验、持续迭代的偏执执行者。
谈智能：全球84%的人从未用过AI，规模化尚在黎明前夜
“现在还有多少人没用过AI？答案是84%。”论坛上，张予彤首先分享了这组令人深思的数据。她指出，即便AI已被广泛讨论，甚至引发了不少担忧或对其不足的批评，但全球范围内仍有高达84%的人从未真正使用过AI。而真正为AI产品付费的用户，比例更是低至0.3%。
这组数据背后，指向一个核心判断：智能的规模化普及，仍然处于黎明前夜。如何理解智能的未来？张予彤做了一个类比：农业革命通过器械实现了农业自动化，工业革命则让商品得以大规模生产，变得廉价且触手可及。今天，智能本身也将成为一种商品，而这种商品，可以由能源转化而来。
正是基于这样的长期主义视角，Kimi选择了一条独特的技术路线。创始人杨植麟在“2026中关村论坛年会”上曾阐述，规模化是AI发展的基石，但规模化绝非暴力堆砌算力与能源，其核心在于提升效率。为此，Kimi围绕三个关键方向构建其规模化策略：Token（词元）效率、长上下文处理能力以及Agent（智能体）集群协作，旨在有限的资源约束下，实现智能产出的最大化。
这一策略在Kimi今年的产品迭代中清晰可见。今年1月，新一代K2.5模型发布，在Agent、代码、图像、视频及一系列通用任务上取得了开源领域的SOTA（当前最高水平）表现。短短三个月后，K2.6模型亮相并同样选择开源。据介绍，该模型具备行业领先的代码能力、长程任务执行能力以及Agent集群能力，最高可支持300个子Agent并行完成多达4000个协作步骤。
对于未来的路径，张予彤在论坛上坦言：“接下来的路还很长，我们会持续做智能规模化的事情。”她认为，智能还有许多场景等待被规模化，首先是模型架构和参数本身，预计未来几个月就能看到新的突破。此外，在推理过程中也存在大量可挖掘的智能，通过资源的协同来提升质量，在过程中进行“思考”，并调用外部工具，这些能力都有广阔的拓展空间。
谈及开源这一核心战略，张予彤的观点是，当智能的上限不再单纯受参数和算力约束时，高质量的数据将成为核心瓶颈。而开源技术与开放的社区反馈，正是提升数据质量、突破智能上限的关键所在。
“这就好比上同一门课，每个人学到的东西其实不一样。”她解释道，“开源机制让模型能够接触到网络前沿的信息。这些技术本身可能并非全新，很多在日常研发中已被熟知和应用。但总有些人，更有勇气去挑战这些存在已久的技术范式，重新进行定义，并通过这种方式去提升整个智能发展的路径。”
谈人才和创业：通用能力比专业能力更宝贵
当智能本身可以像商品一样被大规模生产时，什么样的能力在AI时代更具价值？张予彤给出了她的答案，并在演讲中抛出一个核心观点：Build Your Own Job（创造属于你的岗位）。
她表示，Kimi在人才画像上形成了一些明确的偏好：在AI相关工作中，通用能力比狭窄的专业能力更为宝贵。原因在于，AI时代的大多数工作都缺乏成熟的流程和现成定义，所有问题几乎都是第一次出现。“这时候，我们需要的是那些面对一个未被定义的问题时会感到兴奋，并且拥有良好、可泛化的智能能力去解决新问题的人。”
除了解决未知问题的通用能力，AI时代对工作方式的重构，也要求人才具备全新的思维模式。“并行比串行好。”张予彤指出，传统串行工作方式每一步都严重依赖前一步的结果，效率低下。而在AI时代，通过Agent、工程化等技术手段，可以实现大规模并行作业。拥有并行工程思维的人，将获得指数级提升的生产力。
如果说通用能力和并行思维是AI时代人才的基础素养，那么审美与原创能力，则是决定一个人能否脱颖而出的核心竞争力。
“追随共识是最安全的选择，但也是创业公司最危险的选择。”张予彤直言不讳，“别人都这么认为，其他公司也做了，或者已经看到它被验证了，这时候跟进或做同样的事，看起来非常安全。但对于创业公司而言，这恰恰是最危险的选择。”
在她看来，人很难被简单的标签所定义，学校、专业都只是外在标签。她更看重的是前述那两类抽象能力：一类是关注本质思考、能不断提出原创想法的创新者；另一类则是能在不确定性中疯狂实验、持续迭代的偏执执行者。“一个好的想法往往需要上千次尝试，多数人可能十次就放弃了，而极少数人能在反复试错中形成深刻的认知。”这两类人，在Kimi的业务推进中都占据着至关重要的位置。
随着AI能力快速提升，各类担忧之声也开始浮现。对此，张予彤保持着乐观态度。她同时建议在校学生，一定要亲自上手使用AI，深度感知它的能力边界。“长期来看，我相信AI对人类是有益的。当然，大家对其安全性、性能等问题有各种担心也很正常。关键在于保持开放的心态，并深度理解它。一定要亲自上手。动手越多，认知越深。很多理解是在动手中形成的，而非仅仅来自听到的观点。在一次次的实际交互中，你会获得更深刻的洞察。”
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