中国AI，把美股的估值逻辑干崩了。

华尔街坚信：AI模型越强，算力支出越高，烧钱越多。

但，Kimi、DeepSeek戳破了“泡沫”。去年初，DeepSeek R1凭借极低算力成本媲美GPT-4，英伟达股价单日暴跌近17%，市值蒸发5890亿美元。

近期，Kimi开源K3，以有限算力逼近Fable 5、GPT-5.6 Sol，Code Arena测评分数全球第一，一度干崩美股AI板块。

核心逻辑是：即便遭遇“算力瓶颈”，中国AI公司仍能取得突破（差距仅剩2-3个月）。那GPU还是唯一答案么？英伟达等AI基础设施的收入预期是否要下调？

对此，高盛合伙人在客户电话会里直言：算力扩张时代，可能到头了。

与此同时，Kimi还带崩了智谱——智谱创始人唐杰曾是Kimi创始人杨植麟的科研导师。Kimi正加速推进港股IPO，市场担忧智谱的“稀缺性”，短短两个交易日，股价跌超42%

Kimi K3和杨植麟，竟然这么强？

01 ｜ Kimi刷新“智能极限”，DeepSeek当价格屠夫

Kimi K3拿到了DeepSeek的剧本，撕裂硅谷。

白宫威胁，封禁外国开源AI模型。

近200家AI巨头、科技公司（微软、Meta、英伟达、Palantir等）随即联名致信警告：如果封禁中国开源模型，“将有数百家公司瞬间死亡。”英伟达CEO黄仁勋表示：美国公司“绝对应该被允许使用中国模型。”[1]

因为，Kimi K3和DeepSeek太强了。

Kimi K3刷新了“智能极限”，2.8万亿参数，MoE（混合专家）架构，896个专家中每次仅激活16个，100万token上下文，是目前全球最大的开源模型。

K3还创新了两项技术架构：

其一，KDA混合线性注意力，使KV缓存使用量减少了75%，在100万token上下文长度下解码吞吐量提升最高6倍。

其二，注意力残差（AttnRes），让AI模型有选择地跨层检索信息，有效解决信息稀释问题，大幅提升长程任务能力。

基于此，K3实现SOTA水平，跻身全球第一梯队，Artificial Analysis测试得分57，排名第三，仅次于Fable 5（60分）和GPT-5.6 Sol（59分）

Arena编码能力测试中，K3斩获1679分，超越所有美国AI模型，登顶全球第一。

同时，K3也更贵，定价对标海外顶级模型，百万tokens输入2元（缓存命中），输出100元，价格是K2.5的5倍。但API依然供不应求，以至于Kimi只能暂停C端新用户订阅。

与之对比，DeepSeek继续坚持“极致性价比”。

DeepSeek正灰度测试DeepSeek V4 Pro和V4 Flash。以V4 Pro为例，1.6万亿参数，490亿激活参数，MoE架构，100万token上下文，综合性能比肩Claude Opus 4.6 Max。

价格方面，DeepSeek首次引入“峰谷计费”：平时阶段，V4 Pro百万tokens输入0.025元（缓存命中），输出6元。高峰阶段翻倍，V4 Pro百万tokens输入0.05元（缓存命中），输出12元，但仍显著低于Kimi K3。

能看出，DeepSeek想要以同业10%的价格，提供顶级模型80%的AI能力。

综上，Kimi、DeepSeek蹚出了中国AI崛起的两条路：Kimi向上突破“智能天花板”，DeepSeek探索AGI，并不断向下突破使用成本。

02 ｜ 两个AI天才，两种AI灵魂

Kimi、DeepSeek两次震撼全球，技术架构颇有默契。

Kimi K2、K3都采用了DeepSeek首创的MLA注意力机制，来削减KV缓存占用，解决内存困境。DeepSeek也借鉴了Kimi的技术经验，在V4模型中应用“二阶优化器Muon”，提升训练稳定性、模型扩展性等。

两家公司的组织环境和技术气质，亦高度相似。

DeepSeek像一个大型实验室，扁平、交叉分工、不加班。

Kimi的管理略有不同，但同样纯粹，极度热爱AI。一位熟悉Kimi的DeepSeek研究员表示，两家公司都有相似的技术理想，“如果Kimi老板看对了方向，可能比DeepSeek更快接近AGI。”[2]

Kimi创始人杨植麟和DeepSeek创始人梁文锋，也有很多共同点。

他们都是广东人，低调、务实、技术派。

有DeepSeek员工透露，梁文锋除了编程，没有什么其他的爱好[3]。近期的闭门会里，也能看到梁文锋对AI的深刻、独特理解。

杨植麟也是“技术狂”，他自己拆解技术架构，在社交媒体上和网友聊技术到凌晨3点。

技术路线方面，两人坚定支持开源模型，终极目标都是AGI。

梁文锋认为，“开源，发论文，其实并没有失去什么。”[3]“开源是属于我们这个规模公司的sweet point（甜蜜点）。”

DeepSeek不想做下一个字节、腾讯，不追C端流量、B端收入，“公司真正的长期目标是AGI，所有资源、所有决策都围绕‘提升AGI实现概率’这一核心指标。”[4]

杨植麟认为，开源AI加速探索智能上限。“通过开源，让企业、研究者、终端用户能低门槛获取智能，是非常重要的事。”

他在去年底的内部信中写道，“接下来公司最重要的目标是超越Anthropic等前沿公司成为世界领先的AGI公司。”

两人亦有不同，成长经历决定思考路径。

梁文锋毕业于浙大，是一位量化工程师，通过量化投资完成资本原始积累，再进阶AI研究。

他追求极致低成本，AI普惠，“无论是API，还是AI，都应该是普惠的、人人可以用得起的东西。”

因此，DeepSeek克制商业化，定价极低，V4 Pro高峰阶段的输入价（缓存命中）仅为K3的1/40。梁文锋表示，“只赚合理利润，不是利润最大化的定价。”

杨植麟比梁文锋年轻7岁，毕业于清华，尔后赴美留学，一直深耕AI领域，是可计算学派的笃信者。

在他看来，大模型的本质是“压缩产生智能”。在他的演讲、采访和内部信中，“突破、超越、AGI、智能上限”等词汇的出现频率较高。

两个AI天才，两种AI灵魂，造就了Kimi和DeepSeek的独特优势。最终，殊途同归，他们正加速推升AI模型的进化速率，冲击AGI。

03 ｜ IPO盛宴，创造“万亿神话”？

AI无限战争，用户为两种模型买单：一是顶级模型，如Fable 5、GLM-5.2、Kimi K3。二是极致性价比模型，如DeepSeek。

Kimi、DeepSeek已驶入“增长快车道”。据公开资料，DeepSeek ARR约4亿—5亿美元。

Kimi 6月份ARR已超过3亿美元，API收入占比超过70%，K3发布后日销售量增加了6倍。

资本蜂拥而至，争相抢筹。截至目前，Kimi已完成8轮融资，融资规模超过600亿元人民币，估值350亿美元，股东阵容强大，包括：国资基金，如国家AI产业投资基金；顶级PE/VC，如红杉中国、IDG资本；科技巨头，如阿里、腾讯、美团。

DeepSeek已完成首轮融资，融资规模高达510亿元人民币，估值520亿美元，股东“明星云集”，国家AI产业投资基金、IDG资本、腾讯、京东、宁德时代......

但，没有一款AI模型能强大到无法超越。尤其对中国AI公司来说，对比海外同业，差距仍然存在，算力支出、资本扩张必须加码，钱仍然不够花。

融资狂潮继续，Kimi正推进Pre-IPO轮融资，目标估值500亿美元。

同时，Kimi已通知股东，正式启动VIE及红筹架构拆除工作，计划最快6个月内港股IPO。

DeepSeek也在抓紧筹钱，并期望留住核心人才，原计划推进第二轮融资，融资规模100亿元人民币，目标估值710亿美元，约4800亿元人民币。DeepSeek原计划在A股科创板上市，目标2027年挂牌。但目前已暂停。

未来，Kimi、DeepSeek能否和智谱一样，创造万亿市值神话？有待观察。

可以确认的是，AI故事终究要有“估值锚”，当他们站在资本市场“聚光灯”下，投资者便会进一步拷问预期：何时跑通商业化闭环？

当短期股价走势和长期AGI理想爆发冲突，杨植麟和梁文锋，Kimi和DeepSeek，还能否保持纯粹？