中国AI企业以极致模型效率突破算力限制，Kimi新模型达万亿参数

在人工智能领域的全球竞争中，中美两国处于领先地位。相较于美国在资金和算力资源上的显著优势，国内企业在发展AI技术时普遍面临算力受限的现实挑战，难以复制高投入、高消耗的发展路径。然而，这并未阻碍中国企业在技术创新上取得突破。

月之暗面公司总裁张予彤近日在出席达沃斯论坛时表示，自公司创立之初就清楚认识到，国内企业无法像部分海外机构那样无限制地调用计算资源。这一客观条件倒逼团队必须通过深入的基础研究，在模型效率上实现极致优化，以有限资源达成领先成果。她透露，Kimi系列模型的研发仅使用了相当于美国顶尖AI实验室约1%的计算资源，却成功推出了Kimi K2、Kimi K2 Thinking等具备国际竞争力的开源大模型，并在多个关键性能指标上达到甚至超越部分主流闭源模型。

张予彤还确认，Kimi最新一代模型即将正式发布。目前该模型已进入内部测试招募阶段，命名或为K2.1或K2.5。虽然具体性能参数尚未公布，但新模型预计将在多模态能力和智能体架构方面实现重点突破。尤其在AI编程这一商业化路径较为清晰的领域，有望带来显著进展。从已知信息看，新一代模型参数规模已达万亿级别，超过此前同类产品，理论上具备更强的综合能力。

需要指出的是，算力瓶颈并非个别现象。此前已有研究显示，国内多家机构在训练大模型过程中均受到计算资源和知识数据获取的双重制约，核心硬件的获取和技术代工环境也存在现实困难。不过，国产AI芯片研发正加速推进，新一代产品将全面支持FP8、FP4等先进算子标准，单卡性能持续提升。尽管与国际领先水平尚有差距，但通过高效的集群架构设计，已具备在特定场景下实现整体算力优势的可能。预计今年内将有更多实质性进展落地。