Kimi张予彤独家揭秘：AI创业思维链与未来商业化心法

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打造具备“技术敏感度”的创新组织

在飞速发展的AI领域，一个团队如何始终保持对技术的敏锐嗅觉？张予彤认为，核心在于“人”与“环境”的化学反应。

首先是筛选具备“信息饥渴症”的人才。在评估候选人时，Kimi团队非常看重其信息获取渠道。那些习惯于每天阅读最新Paper、沉浸在X（原Twitter）或海外技术社区（如Hugging Face等）的开发者，往往能更早地感知技术风向。

其次，组织内部需要建立一种“安全感”。创新天然伴随着高风险，如果组织文化不能容忍失败，新加入的成员为了证明自己，往往会倾向于做保守的、确定性高的事情，从而扼杀创新的可能性。张予彤强调，必须向团队明确传达“失败没关系”的信号，只有在安全感充足的环境下，Bottom-up（自下而上）的Prompt优化或架构创新才会被激发出来。

像大模型一样公开“思维链”

从投资人转型为创业者，张予彤坦言自己最大的变化是沟通变得更加“直接”。她提出了一种非常独特的管理沟通方法：把自己的CoT（思维链）写出来。

在大模型的推理过程中，CoT能显著提升模型解决复杂问题的能力。同样，在创业团队中，领导者主动暴露自己的思考路径、决策依据和顾虑，能极大减少团队的猜测成本。这种坦诚不仅是高效沟通的手段，更是一种建立深层信任的邀请。与其让团队去揣测“老板为什么这么做”，不如直接展示“我是如何推导出这个结论的”。

商业模式后置：先有PMF，再谈护城河

关于创业壁垒，张予彤提出了一个反直觉的观点：在早期过早追求“数据飞轮”可能是一个误区。

目前的LLM通用能力仍有巨大的跃迁空间，通过底层架构创新和算力扩展（Scaling Law）带来的能力提升，可能远超早期数据积累带来的优势。因此，创业早期的核心任务是寻找PMF（产品市场契合度）。

Kimi在上线之初也曾面临“是否要打磨完美再发布”的纠结。最终他们选择了尽早上线，通过用户反馈来迭代。事实证明，第一批重度用户（Power Users）的使用行为，往往能牵引出产品真正的价值方向。这种策略对于现在的AI变现探索尤为重要——先满足刚需，再谈商业模式。正如张予彤所言：“商业模式一定是后置于技术创新的。”

全球化视野与多模态的未来

回顾创业历程，张予彤反思了在出海战略上的滞后。相比于DeepSeek和Qwen等更早通过开源在硅谷建立影响力的模型，Kimi在早期过于专注于国内市场。

2025年，Kimi调整战略，从闭源走向开源，并积极布局海外。这一转变背后的逻辑是：AI的商业化在海外已经展现出爆发式增长的潜力。像Anthropic等公司的收入增长曲线表明，真实的市场需求是存在的。

此外，技术趋势正无可争议地指向“多模态”。从Google的Gemini等模型路径可以看出，当模型吸收了足够的文本和代码知识后，向VLM（视觉语言模型）演进是必然的。视频将成为人类与数字世界交互的重要界面，而多模态数据的有效融合，将带来下一轮大模型能力的质变。

结语：人的适应力是最强的Beta

面对OpenAI、ChatGPT等国际巨头的竞争，以及市场环境的波动，创业者该如何应对质疑？张予彤给出的答案是：熬过来。

人的适应能力是最强的Beta。创业就像滑雪，第一次面对陡坡时会恐惧，但冲下去几次后，恐惧就会消失。对于致力于AGI的创业者来说，外部环境可以发生任何变化，但“做出世界领先的模型”这一目标应当是坚定的信仰。

随着技术的不断演进，AI行业每天都在发生巨变。想要不错过任何一个关键的AI新闻或大模型更新，建议您持续关注 AIGC导航，这里有最全的AI门户信息和AI日报，助您在人工智能时代保持领先。