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3月18日，月之暗面公众号消息显示Kimi智能助手将启动200万字无损上下文内测，后续将开放更多用户体验超长无损上下文能力的Kimi智能助手。
Kimi公众号宣布将内测200万字长文本能力，有望解决更复杂的应用场景，Kimi未来可能在极短时间内通过长文本优异表现成为国内C端AI爆款应用。随着内测逐步推进，更多更复杂应用场景有望落地，AI应用将迎良好发展机遇。随着Kimi用户数持续提升，已经出现短暂算力支持不足情况，考虑后续模型训练和推理需求，预期算力需求进一步提升，带动算力需求落地。
01Kimi优异表现带动国内AI市场加速
Kimi公众号宣布将内测200万字长文本能力，有望解决更复杂的应用场景，Kimi未来可能在极短时间内通过长文本优异表现成为国内C端AI爆款应用。随着内测逐步推进，更多更复杂应用场景有望落地，AI应用将迎良好发展机遇。随着Kimi用户数持续提升，已经出现短暂算力支持不足情况，考虑后续模型训练和推理需求，预期算力需求进一步提升，带动算力需求落地。建议关注1）AI应用板块，重点关注涉及长文本处理，如法律文本、合同文本、知识库学习、阅读、 *** 等需要文本知识输出场景的应用；2）算力产业链，预期随着AI产业发展，算力短期仍将处于需求大于供给状态。
事件
3月18日，月之暗面公众号消息显示Kimi智能助手将启动200万字无损上下文内测，后续将开放更多用户体验超长无损上下文能力的Kimi智能助手。
简评
支持更大文字量提升十倍，有望解决更复杂任务，推动AI应用场景进一步落地。Kimi智能助手在2023年10月初次亮相，以20万汉字无损上下文能力帮助用户实现了学术** 快速翻译阅读与理解、API开发文档快速上手、一次性批量总结 ** 等多个应用场景，其能够根据用户问题主动在互联网搜索出关联度比较高 的页面并进行整合，生成提炼后的** ，大大节省了搜索引擎查阅资料的时间。本次开启200万字内测，Kimi有望在十分钟内基于上传的海量材料，成为相关行业领域的初级专家，实现新领域的快速学习。同时，更大的文本量能够拓宽使用场景，例如大量简历的快速筛选、复杂源代码的快速梳理、书籍内具体信息的快速查找等。随着200万字上限内测推出，用户有望在使用中输入更长文本，并探索出更多的大模型及AI应用场景。
活跃用户持续提升，算力需求进一步扩大。根据Similarweb的数据，Kimi网页版日活用户数当前已连续数日超20万，峰值日活达34.6万，周活数据环比增长45%持续创造新高。在活跃用户数加速提升情况下，Kimi用户在使用中可能出现间歇性宕机情况，反映出其超长文本输入所带来的算力需求无法被充分满足。后续Kimi有望凭借技术和体验继续提升活跃用户数，叠加更长文本输入能力的上线，对其底层算力能力要求进一步提升。当前国内算力需求持续火热，供给端相对紧缺，算力领域有望迎来良好发展机遇。
投资建议：Kimi公众号宣布将内测200万字长文本能力，更长的文本输入有望解决更为复杂的应用场景，Kimi未来可能在极短时间内通过长文本优异表现成为国内一个C端AI爆款应用。随着内测逐步推进，更多更复杂的应用场景有望落地，AI应用将迎来良好发展机遇。随着Kimi用户数和访问量的持续提升，已经出现短暂算力支持不足得情况，考虑后续模型训练和推理需求的增量，预期算力需求进一步提升，进一步带动算力需求落地。我们建议关注以下方向，1）AI应用板块，重点关注涉及长文本处理，如法律文本、合同文本、知识库学习、阅读、 *** 等需要文本知识输出的场景的应用；2）算力产业链，预期随着AI产业的发展，算力短期仍将处于需求大于供给的状态。
风险提示：『1』 大模型用户数增长不及预期：当前kimi大模型用户以金融及相关行业为主，活跃用户后续持续保持增长需要拓展其他领域，存在不确定性；『2』 技术迭代风险：kimi大模型将开启200万文字内测，对于大模型能力有指数级提升需求，内测产品效果可能无法达到当前相对较小规模的输入量下的效果；『3』 算力不足风险：大模型训练和推理需要大量算力，当前国内算力处于需求大于供给的状态，若后续算力能力无法匹配模型能力及用户数，可能出现模型持续宕机风险。
02Kimi Chat访问激增，下周AI催化密集
AI应用：国产Kimi/Pix不断出圈，下周海外催化密集
1）国内：近期国内AI新星不断冒头，月之暗面的Kimi Chat，爱诗科技的Pixverse，2月访问量分别超300万、100万，同比均有翻倍增长。其中Kimi Chat突破20万文本能力，对AI阅读、AI剧本撰写、AI文字推理** 等有直接的提升。此外，零一万物也支持输入30万汉字，国产模型长文能力不断提升。
此外，美图设计室23年快速增长，实现营收1亿元，同比增加230%，用户付费渗透率达5.5%。
2）海外：关注下周密集的AI大事件催化，包括GDC（英伟达/腾讯的AI** 引擎+工具）、英伟达GTC（加速计算/机器人）和微软发布会（Win11+Copilot，Surface+AI）。
风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。
03国产模型Kimi突破长文本能力
Kimi Chat比较高 支持20万汉字输入，逐渐破圈。智能助手Kimi Chat，是国内创业公司月之暗面首个C端产品，近来 免费开放。能高效处理约20万汉字上下文，具备智能搜索、高效阅读、总结 资料、辅助创作等功能。近期Kimi Chat出圈，据SimilarWeb，2月网页版访问量291万，环比翻倍；3/2-3/8周度访问量135万，环比+24%。
为什么月之暗面可以打造高关注度应用Kimi Chat？
原因一：核心团队技术背景深，具有Google、Meta、Amazon等海外大厂的工作经历，仅用一年时间完成无损长上下文窗口的技术突破。
原因二：产品面向C端免费开放，注重产品运营。近来 招募更多市场、运营类人才，后续有望推动产品进一步破圈。
大模型长文本能力持续突破，应用场景拓宽。2月Gemini 1.5已支持100万token上下文，对应80万汉字。长文本能力，能将大模型应用场景拓展至长文总结、剧情创作、代码复现等复杂任务，且可以直接基于全文理解进行问答和信息处理，从而缓解大模型“幻觉”问题。
大模型长文本能力持续突破，应用场景拓宽。2月Gemini 1.5已支持100万token上下文，对应80万汉字。长文本能力，能将大模型应用场景拓展至长文总结、剧情创作、代码复现等复杂任务，且可以直接基于全文理解进行问答和信息处理，从而缓解大模型“幻觉”问题。
〖One〗、 Kimi Chat比较高 支持20万汉字输入，逐渐破圈
智能助手Kimi Chat具备长文本能力，近期访问量显著增加。Kimi Chat是国内创业公司月之暗面的首个C端产品，于23年11月正式向所有用户免费开放，能高效处理约20万汉字的上下文，完成智能搜索、高效阅读、总结 资料、辅助创作等功能。该产品已先后推出网页版、小程序版和APP版本。据Similarweb，2月网页版访问量291万，环比翻倍；3/2-3/8周度访问量135万，环比+24%，屡创新高。据七麦数据，近来 App版本排名IOS中国区效率（免费）榜20-30名，呈现上升趋势。
产品具体功能包括：
1）智能搜索：整合并总结互联网信息，并附上相关链接，支持在特定网站内搜索。
2）高效阅读：理解和处理多种文件格式，包括PDF、Word、Excel、PPT、图片等，可以基于长篇幅文本，提取关键信息、回答用户疑问。
3）资料总结 ：自动识别和提取文档中的关键信息，例如识别** 图片中的关键信息。
4）辅助创作：具备文本创作和代码编写能力，还能快速阅读和理解API文档。
月之暗面同时布局模型和应用，主推C端产品。公司成立于2023年3月，仅用一年时间完成无损长上下文窗口的技术突破，并推出主力产品Kimi智能助手。在模型侧，公司已训练了千亿级别的自研通用大模型，聚焦上下文窗口的突破；在应用侧，除了C端产品Kimi以外，还向B端开放自研模型的API接口，上下文长度8-128k，每1000 tokens费用 为0.012-0.06元。据每天 经济新闻，公司之所以聚焦C端产品，主要是因为国内市场的B端产品往往需要私有化部署和定制化开发，而基于现有模型的某个版本做私有化部署和定制化的开发，将会导致B端产品的能力和用户体验跟不上模型能力的快速提升。
公司已完成3轮融资，估值25亿美元。据36氪、硅星人，公司分别于成立初期和23年10月获得融资5000万美元、3亿美元；2月公司完成新一轮超10亿美金融资，投资方包括阿里、红杉中国、小红书、美团等，估值25亿美元。
技术人才密度高，发力产品营销。据每天 经济新闻，近来 团队规模超80人，其中大部分为技术人员。创始人团队技术背景深，其中杨植麟毕业于清华大学、卡内基梅隆大学，学术引用量自2019年起已超2万余次；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕也均出身清华大学，拥有Meta、旷视科技等科技公司工作经验；其余团队成员也具有CMU LTI、Google、Meta、Amazon等海外大厂的工作经历。在产品和运营领域，公司相关人员曾操盘过数亿DAU产品。另据公司官方网站 ，近来 在招的31个岗位中，其中6个为市场、运营类岗位，包括达人运营、国内广告投放等，反映公司对产品营销和运营的重视程度。
〖Two〗、 长文本能力拓宽大模型应用场景
大模型上下文窗口长度持续突破。文本生成以token作为处理文本的单位，复杂汉字（如“夔”）可能会分解为若干token的组合，“中国”等短且常见的短语则可能使用单个token。一般来说 ，1个token相当于1.5-2个汉字；更大上下文长度，则指文本输入和输出合计使用的token数量上限。23年上半年发布的GPT-『肆』、 Claude-100k上下文长度分别为32k、100k，对应2.5万、8万汉字的上下文；23年下半年发布的GPT-4 Turbo将上下文长度增加至128k，预计对应10万汉字。而24年2月发布的Gemini 1.5，则实现破纪录的100万token上下文。据月之暗面，Kimi Chat在中文上具备显著优势，实际使用效果能够支持约 20 万汉字的上下文，显著多于GPT-4 Turbo。
大模型上下文窗口受限，会制约大模型技术落地。模型参数量影响计算复杂度，上下文窗口则影响大模型的内存空间。内存空间较小时，大模型同时理解和处理的信息量就较小，从而导致模型的应用场景受限。例如：
1）虚拟角色：长文本能力不足时，虚拟角色会在多轮对话后忘记自己的身份；
2）AI+推理** ：剧本杀类** 开发，需要将大量剧情设定和** 规则作为prompt输入模型，若上下文长度不足，则需削减规则和设定，无法达到预期** 效果。
3）AI Agent：Agent运行需要基于大量历史信息和当前场景，进行多轮规划和决策，上下文长度限制了信息的输入量。
长文本能力增加，能显著拓宽大模型应用场景。以月之暗面为例，公司克服文本内容精准抓取、高算力需求、严重显存压力等困难，研发出首个支持20万字输入的千亿参数LLM产品Kimi Chat。在长文本能力加持下，该产品具备的能力包括：通过多篇财报进行市场分析、处理超长的法务合同、快速梳理多篇文章或多个网页的关键信息、基于长篇小说设定进行角色扮演。
风险提示：版权保护力度不及预期，知识产权未划分明确的风险，IP影响力下降风险，与IP或明星合作中断的风险，大众审美取向发生转变的风险，竞争加剧的风险，用户付费意愿低的风险，消费习惯难以改变的风险，关联公司公司治理风险，内容上线表现不及预期的风险，生成式AI技术发展不及预期的风险，产品研发难度大的风险，产品上线延期的风险，营销买量成本上升风险，人才流失的风险，人力成本上升的风险，政策监管的风险，商业化能力不及预期的风险。
报告来源
证券研究报告：《国产模型Kimi突破长文本能力——潜在受益标的梳理》
对外发布时间：2024年3月13日
报告发布机构：中信建投证券股份有限公司
本报告分析师：
杨艾莉（金麒麟分析师） SAC 编号：S1440519060002
SFC 编号：BQI330
杨晓玮 SAC 编号：S1440523110001
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