近期，《时代》周刊发布的年度人物封面引发广泛关注。这张封面复刻了经济大萧条时期的经典照片《摩天大楼上的午餐》，不过画面中坐在高空钢梁上的不再是工人，而是八位被认为“推动人类进入AI时代”的关键人物。这一场景，恰似当下AI行业的真实写照——身处尚未完工、规则快速变动的系统之中，无人能真正稳坐安全地带。技术红利逐渐消退，商业模式尚未验证，市场却已迫不及待地要求答案。
随着行业认知的深化，单纯的模型能力已难以形成决定性优势，“AI下一步走向何方”的讨论愈发激烈。李彦宏在接受《时代》采访时再次强调应用层的重要性。这一观点虽非首次提出，但反复被提及本身便释放出强烈信号：行业正从技术叙事转向结果叙事。商业化责任谁来承担？增长与现金流问题如何解决？这些原本隐于幕后的话题，如今被推到了聚光灯下。对于那些缺乏大厂生态支持、依赖单一产品的AI公司而言，这种转变带来的不是机遇，而是前所未有的压力。
在行业转型的关键节点，张予彤以“Kimi总裁”的身份首次公开亮相。这一人事变动看似低调，却在Kimi面临融资节奏质疑、算力成本压力和现金流模型挑战的背景下，显得格外引人注目。行业迫切需要看到一条清晰的商业落地与资本路径，而张予彤的履新或许正是回应这一需求的信号。
张予彤的公开亮相发生在真格基金于清华大学举办的一场交流会上。对Kimi而言，这一时刻并不轻松——过去一年，这款曾被视为AI原生应用标杆的产品，行业声量明显下滑。据透露，她将全面负责Kimi的整体战略与商业化，包括融资决策，并直接参与部分新产品开发。这一角色定位，在当前行业语境下，无疑体现了公司对下一阶段结果的集中预期。
张予彤的职业生涯并非一帆风顺。过去一年，她深陷与老东家金沙江创投、月之暗面的仲裁纠纷，相关法律争议至今未了。与此同时，Kimi也从行业焦点逐渐边缘化——技术竞赛降温、用户注意力转移、市场节奏变化，迫使这家公司重新审视自身定位。作为金沙江创投的管理合伙人，张予彤曾主导对小红书、无问芯穹等科技公司的投资，其专业背景与Kimi的业务需求高度契合。从2023年起，她便深度参与Kimi的多轮融资，包括2024年帮助月之暗面完成阿里超10亿美元的融资。杨植麟多次公开肯定她在业务、战略及融资中的贡献，而金沙江创投合伙人朱啸虎的“保护张予彤”言论，也从侧面印证了她角色的转变——她已不仅是外部投资人，更是Kimi内部的核心决策者。
以总裁身份走向台前，张予彤代表的是一种对资本节奏、商业路径和资源配置更为敏感的能力类型。然而，仅从能力匹配角度理解这次履新显然不够。技术竞赛降温后，市场不再为“参数”和“算力”买单，用户注意力开始向具备场景绑定能力的产品集中。AI行业整体已进入商业兑现期，Kimi的IPO预期也在形成窗口，市场对公司治理结构、管理层稳定性及商业化路径提出了更高要求。放眼同类公司，各大厂也在强化商业化与执行的核心角色。张予彤面临的挑战清晰可见：增长层面，Kimi需直面DeepSeek的冲击，同时在投流竞争中落后于元宝、豆包，月活用户大幅下滑——去年底月活突破3600万，而今年9月已降至967万，同期豆包、DeepSeek月活均已破亿；商业化层面，Kimi收入仍以订阅模式为主，付费率较低，尚未形成多元化收入结构；竞争层面，用户注意力被新兴模型产品和大厂生态分流，平均使用时长下滑，核心场景被重新占据。
Kimi的早期爆火曾是国内AI创业公司首次真正破圈。凭借超长上下文能力和克制的产品体验，它一度登顶国内AI原生App第一梯队，被视为最有可能跑通C端模型价值的样本。融资到位后，Kimi曾大规模投放营销，20天投入超1亿元刺激用户增长，直接引发了AI产品间的营销大战。然而，行业节奏迅速变化：DeepSeek开辟AI深度思考浪潮，大厂模型借助生态反攻，独立AI应用的窗口迅速收窄。Kimi的声量逐渐减弱，“下一步怎么办”的问题愈发尖锐。
为留住用户，Kimi尝试了多种手段：在小红书发起“21天打卡挑战”、推出砍价活动、内测“社区”产品等。但这些尝试并未改变竞争格局。同期，豆包教用户手捏智能体，Manus让普通受众关注到AI Agent。当资源过度倾斜于流量和营销时，关键技术迭代被迫延后——字节已构筑“豆包+扣子+即梦”矩阵，而Kimi在多模态能力、视频理解等关键方向上进展缓慢。依赖单一文本交互的Kimi，早期技术护城河逐渐被侵蚀。
这些尝试并非错误，而是赛道试错的必然。在技术红利收敛、用户注意力分散的背景下，创业团队必须通过外部手段测试边界、保持增长。然而，Kimi的案例也暴露了过度依赖外部刺激的局限：短期拉新无法解决长期增长和商业化问题，高频尝试甚至可能消耗资源，掩盖底层技术与复杂任务处理能力这一核心竞争力。
正是在这种背景下，张予彤以总裁身份走向台前，为Kimi指明下一阶段战略方向。在清华校园的演讲中，她强调，即便公司资金不到海外顶尖模型的1%，人员投入只有对手的10%，通过底层算法与基础设施的协同优化，也能实现“单位算力产出最高的智能价值”。她提到的Day-0 Co-Design、Muon二阶优化器，以及从预训练阶段定义Agent产品体验的方法，背后是清晰的价值主张：将模型能力转化为用户可感知的实际价值，而非依赖短期流量或噱头。Kimi K2模型的迭代印证了这一策略——在基准测试中超越GPT-5、Sonnet 4.5等顶尖闭源模型，刷新SOTA，支持长链路、多步骤任务执行，为用户提供深度生产力场景能力。同时推出的Agent模式OK Computer，已支持图片生成、音频生成等20多种工具，提供从设计、产品定义到开发部署的全流程服务。
Kimi的调整，映射出国内AI赛道的新规则：技术红利不再自动换来用户和收入，短期流量和花式尝试解决不了核心问题。随着张予彤的上任，Kimi开始将精力放回模型迭代和Agent落地。如何在有限资源下，把技术优势转化为用户价值和商业回报，不仅是Kimi的命题，也是整个AI行业的新挑战。
过去两年，国内AI赛道经历了显著变化。从2023年的野蛮生长到2025年的“百模大战”落幕，市场上活跃的独立AI应用数量开始收敛。早期涌入的创业团队大多完成融资和产品验证，而用户注意力和流量逐渐向大厂生态集中，主角回归头部科技公司。与两年前相比，AI创业的门槛和风险显著上升：资本、算力和生态资源不再均等分布，行业越来越倾向于具备长期执行力和资源整合能力的玩家。与此同时，竞争标准也在改变。早期市场关注模型参数、算力规模和创新算法，如今投资人和行业观察者更看重AI能否深度嵌入实际业务，提供不可替代的价值。
