A股市場又有熱鬧的事情。
中國人工智慧行業傳來重磅訊息。據通用人工智慧創業公司——月之暗面官方微信公眾號最新訊息，支持200萬字上下文的 Kimi 智慧助手即日啟動「內測」。根據機器之心數據顯示，尚未上線的GPT-4.5 Turbo上下文視窗指定為25.6萬個token（指文本中最小的語意單元），能同時能夠處理約 20萬個單詞，Kimi此次升級後長文本能力為其10倍。
在二級市場上，投資大模型的公司爆發。電廣傳媒連續拉板，九安醫療亦有不錯表現。與此同時，套用層面上，福昕軟體、金山辦公、萬興科技等亦明顯強於大盤。在輝達股票昨晚表現不佳的背景之下，這類股票依然如此強勢，著實不易。
那麽，該事件的影響究竟會有多大呢？
月之暗面大爆發
最近，記者一直在試用Kimi，綜合用下來，發現一些功能並不比ChatGPT4.0差。
而就在昨天，Kimi的開發商月之暗面釋出了最新訊息。Kimi 智慧助手2023 年10月初次亮相時，憑借約20萬漢字的無失真上下文能力，幫助使用者解鎖了很多新的使用場景，包括專業學術論文的轉譯和理解、輔助分析法律問題、一次性整理幾十張發票、快速理解API開發文件等，獲得了良好的使用者口碑和使用者量的快速增長。「不到半年時間過去，我們今天宣布 Kimi 智慧助手在長上下文視窗技術上再次取得突破，無失真上下文長度提升了一個數量級到 200 萬字。」
從20萬字到200萬字，由於沒有采用常規的漸進式提升路線，月之暗面團隊遇到的技術難度也是指數級增加的。為了達到更好的長視窗無失真壓縮效能，他們的研發和技術團隊從模型預訓練到對齊、推理環節均進行了原生的重新設計和開發，不走「滑動視窗」「降采樣」等技術捷徑，攻克了很多底層技術難點。
根據機器之心數據顯示，尚未上線的GPT-4.5 Turbo上下文視窗指定為25.6萬個token，能同時能夠處理約 20萬個單詞，Kimi此次升級後長文本能力為其10倍。這不由得讓人振奮。
月之暗面創立於2023年3月，致力於尋求將能源轉化為智慧的最優解，透過產品與使用者共創智慧。創始團隊核心成員參與了Google Gemini、Google Bard、盤古NLP、悟道等多個大模型的研發，多項核心技術被Google PaLM、Meta LLaMa、Stable Diffusion等主流產品采用。
月之暗面創始人為90後「學霸」楊植麟。資料顯示，在清華大學求學時，楊植麟師從清華大學電腦系知識工程實驗室（KEG）帶頭人，智源研究院學術副院長、悟道計畫負責人唐傑教授。
2015年，楊植麟進入卡內基梅隆大學（CMU）語言技術研究所（LTI），跟隨蘋果公司AI負責人Ruslan Salakhutdinov和Google AI智慧首席科學家William W. Cohen攻讀博士學位。畢業後，楊植麟曾效力於谷歌大腦研究院和Meta（Facebook）人工智慧研究院。
楊植麟曾在接受采訪時表示，無論是文字、語音還是視訊，對海量數據的無失真壓縮可以實作高程度的智慧。
影響力多大？
月之暗面風頭無兩，隱隱有成人工智慧龍頭之勢。數據顯示，該公司旗下Kimi存取量近期暴漲。最新周存取量創新高，3月8日-3月14日存取量183萬，環比增加45%。
公開資料顯示，月之暗面（Moonshot AI）成立三個月就完成第一輪融資，具體金額超過2億美元。在這輪融資中，投資方包括知名的風險投資機構紅杉中國、真格基金和礪思資本等。這輪融資完成後，月之暗面的估值超過了15億美元。
2023年10月完成第二輪融資，獲得了來自紅杉中國、今日資本、礪思資本等投資機構的近20億元人民幣的投資。這輪融資之後，月之暗面的估值達到了約25億美元，進一步鞏固了其在國內大模型領域的頭部企業地位。
今年2月，「月之暗面」完成第三輪金額超過10億美元的融資。這輪融資的規模之大，也重新整理了國內AI領域最大單筆融資紀錄。參與這次融資的投資方包括了紅杉中國、小紅書、美團、阿裏巴巴等知名企業和投資機構。
這也帶動一些投資人工智慧的創投企業股價飆升。比如，最近九安醫療就連續上漲。3月13日，電廣傳媒透過官方公眾號發文稱，旗下達晨財智已經完成對視訊大模型公司愛詩科技億級A1輪融資領投，光源資本擔任獨家財務顧問，資金將主要用於底層視訊大模型的技術研發及團隊搭建等方面。該公司股價亦連續漲停。今天早盤，套用端的股票亦大幅上漲，福昕軟體、金山辦公、萬興科技等明顯強於大盤。
天風證券繆欣君認為，2023年10月Kimi初次亮相時就已擁有20萬漢字的無失真上下文能力，此次升級200萬字上下文視窗，大模型無失真上下文長度的數量級提升，在相同成本、相同裝置情況下，模型響應速度提升了3倍左右，也會進一步幫助開啟對AI套用場景的想象力，包括完整程式碼庫的分析理解、可以自主幫人類完成多步驟復雜任務的智慧體Agent、不會遺忘關鍵資訊的終身助理、真正統一架構的多模態模型等等。
面對同質化嚴重的大模型競爭，更長的上下文長度可以為大模型套用帶來全新的篇章。隨著此次Kimi長文本能力突破200萬也意味著能夠完成更長和更復雜的任務。國內長文本能力開啟有望利好文字類AI套用。
責編：林根
校對：廖勝超
