融资超10亿美金！AI公司“月之暗面”获红杉、美团、阿里新一轮投资_老虎社区_美港股上老虎

融资超10亿美金！AI公司“月之暗面”获红杉、美团、阿里新一轮投资

36氪02-19

AI创业公司“月之暗面”近期已完成新一轮超10亿美金融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里，老股东跟投。本轮融资后，月之暗面估值已达约25亿美金，为国内大模型领域的头部企业之一。自ChatGPT掀起全球浪潮以来，这也是国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。 AI创业公司「月之暗面」近期已完成新一轮超10亿美金融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里，老股东跟投。月之暗面的上一轮...

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韭菜传奇
·02-19
这公司挺强的
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JustRay
·02-19
能搞出来吗？
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Wintersunc
·02-19
说说你对这篇新闻的看法...
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Scholar引用。自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。“长文本（Long Context）”是月之暗面当前主打的技术之一，这来源于团队希望突破大模型的落地瓶颈——大模型的智慧之所以能“涌现”，主要是因为通过扩大参数规模，突破到了千亿级别。但当前大模型落地的瓶颈，不仅有参数规模大小（即模型计算能力），还有模型的“内存”大小，即记忆力。每轮对话能处理多少上下文信息，决定着AI应用的体验好坏。值得一提的是，推出Kimi智能助手后，月之暗面可以说引起了一场关于“长文本技术”的小竞赛——随后，国内众多创业公司也相继推出了长文本相关的技术更新，而OpenAI和Anthropic在2023年11月也发布了长文本相关的新进展。从国内的AI竞赛来看，通用大模型领域的第一梯队也已经清晰展现。据当前公开信息，除月之暗面以外，包括智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物在内的创业公司，估值都已达10亿美金后。而月之暗面本轮融资，以及近期大模型公司的融资情况也显示出，国内通用大模型层的下注者有所变化——相较2023年，通用大模型层尚有VC的活跃身影，到了今年，大厂战略投资开始频频现身。各个大厂都采取广投赛道，而非站队策略——阿里已投资包括智谱AI、百川智能、零一万物在内的创业公司；腾讯也投资了智谱AI、百川智能、MiniMax等公司。尽管过去一年大模型的算法优化、模型训练成本有大幅下降，但大模型依然是极其昂贵的游戏。据36氪了解，当前头部的大模型公司的融资窗口仍在开放，“军备竞赛”还未告一段落。大模型创业公司的估值水涨船高，迅速将参与门槛推到极高。一位投资人对36氪表示：“现阶段，通用大模型领域当前已经不是大多数VC的游戏，往后的投资人更多是政府和战投。”另一方面，对现在的大模型创业公司而言，多模态模型是近期的核心竞争点。就在北京时间2月16日凌晨，谷歌重磅发布了最新的多模态模型Gemini Pro 1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。36氪也了解到，月之暗面当前已经在秘密研发通用多模态模型，预计今年内将推出。月之暗面在多模态相关技术上多有储备，团队成员曾发明了包括基于对比学习的视觉预训练范式MoCo、最高效的视觉网络结构之一ShuffleNet等，也有团队成员主导开发了detectron2，后者是一个被广泛使用的视觉开源项目，曾被集成到Meta全线VR/AR产品中。","kind":null,"is_publish_news":null,"is_publish_highlight":null,"is_publish_live":null,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"symbols":[],"gpt_button":0},"commentList":[{"id":275704250372384,"gmtCreate":1708349806605,"gmtModify":1708349846405,"author":{"id":"3511761659454717","authorId":"3511761659454717","name":"韭菜传奇","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","vip":1,"crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"htmlText":"这公司挺强的","listText":"这公司挺强的","text":"这公司挺强的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/275704250372384","repostId":2412901944,"repostType":2,"repost":{"id":"2412901944","pubTimestamp":1708331664,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2412901944?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-19 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style=\"text-align: justify;\">月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，是国内大模型领域的关键玩家。其核心团队曾参与到Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发中——这是一支在大模型道路上已探索多年的队伍。36氪了解到，目前月之暗面团队人数已超80人。</p><p style=\"text-align: justify;\">月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，Transformer-XL和XLNet两篇论文的第一作者——两者均为大语言模型领域的核心技术；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕，则有超过10000+的Google Scholar引用。</p><p style=\"text-align: justify;\">自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。</p><p style=\"text-align: justify;\">“长文本（Long Context）”是月之暗面当前主打的技术之一，这来源于团队希望突破大模型的落地瓶颈——大模型的智慧之所以能“涌现”，主要是因为通过扩大参数规模，突破到了千亿级别。</p><p style=\"text-align: justify;\">但当前大模型落地的瓶颈，不仅有参数规模大小（即模型计算能力），还有模型的“内存”大小，即记忆力。每轮对话能处理多少上下文信息，决定着AI应用的体验好坏。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，推出Kimi智能助手后，月之暗面可以说引起了一场关于“长文本技术”的小竞赛——随后，国内众多创业公司也相继推出了长文本相关的技术更新，而OpenAI和Anthropic在2023年11月也发布了长文本相关的新进展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>从国内的AI竞赛来看，通用大模型领域的第一梯队也已经清晰展现</strong>。据当前公开信息，除月之暗面以外，包括智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物在内的创业公司，估值都已达10亿美金后。</p><p style=\"text-align: justify;\">而月之暗面本轮融资，以及近期大模型公司的融资情况也显示出，国内通用大模型层的下注者有所变化——相较2023年，通用大模型层尚有VC的活跃身影，到了今年，大厂战略投资开始频频现身。</p><p style=\"text-align: justify;\">各个大厂都采取广投赛道，而非站队策略——阿里已投资包括智谱AI、百川智能、零一万物在内的创业公司；腾讯也投资了智谱AI、百川智能、MiniMax等公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管过去一年大模型的算法优化、模型训练成本有大幅下降，但大模型依然是极其昂贵的游戏。据36氪了解，当前头部的大模型公司的融资窗口仍在开放，“军备竞赛”还未告一段落。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型创业公司的估值水涨船高，迅速将参与门槛推到极高。一位投资人对36氪表示：“现阶段，通用大模型领域当前已经不是大多数VC的游戏，往后的投资人更多是政府和战投。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>另一方面，对现在的大模型创业公司而言，多模态模型是近期的核心竞争点</strong>。就在北京时间2月16日凌晨，谷歌重磅发布了最新的多模态模型Gemini Pro 1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。</p><p style=\"text-align: justify;\">比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>36氪也了解到，月之暗面当前已经在秘密研发通用多模态模型，预计今年内将推出</strong>。月之暗面在多模态相关技术上多有储备，团队成员曾发明了包括基于对比学习的视觉预训练范式MoCo、最高效的视觉网络结构之一ShuffleNet等，也有团队成员主导开发了detectron2，后者是一个被广泛使用的视觉开源项目，曾被集成到Meta全线VR/AR产品中。</p><p></p></body></html>","source":"36k","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>融资超10亿美金！AI公司“月之暗面”获红杉、美团、阿里新一轮投资</title>\n<style 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AI创业公司「月之暗面」近期已完成新一轮超10亿美金融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里，老股东跟投。月之暗面的上一轮融资为2023年获得的超2亿美金融资，投资方包括红杉中国、真格基金等。本轮融资后，月之暗面估值已达约25亿美金，为国内大模型领域的头部企业之一。自ChatGPT掀起全球浪潮以来，这也是国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。36氪就上述消息向月之暗面求证，月之暗面表示，对具体融资消息暂不方便评论。月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，是国内大模型领域的关键玩家。其核心团队曾参与到Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发中——这是一支在大模型道路上已探索多年的队伍。36氪了解到，目前月之暗面团队人数已超80人。月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，Transformer-XL和XLNet两篇论文的第一作者——两者均为大语言模型领域的核心技术；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕，则有超过10000+的Google Scholar引用。自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。“长文本（Long 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1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。36氪也了解到，月之暗面当前已经在秘密研发通用多模态模型，预计今年内将推出。月之暗面在多模态相关技术上多有储备，团队成员曾发明了包括基于对比学习的视觉预训练范式MoCo、最高效的视觉网络结构之一ShuffleNet等，也有团队成员主导开发了detectron2，后者是一个被广泛使用的视觉开源项目，曾被集成到Meta全线VR/AR产品中。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":275749712339264,"gmtCreate":1708344375758,"gmtModify":1708348354064,"author":{"id":"4156556109856402","authorId":"4156556109856402","name":"JustRay","avatar":"https://static.tigerbbs.com/8845eb9fc30104079a97afabcf3d3a7a","vip":1,"hat":"https://static.tigerbbs.com/0a8758340a08196056f8bc1e54805193","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":1},"htmlText":"能搞出来吗？","listText":"能搞出来吗？","text":"能搞出来吗？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/275749712339264","repostId":2412901944,"repostType":4,"repost":{"id":"2412901944","pubTimestamp":1708331664,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2412901944?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-19 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style=\"text-align: justify;\">月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，是国内大模型领域的关键玩家。其核心团队曾参与到Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发中——这是一支在大模型道路上已探索多年的队伍。36氪了解到，目前月之暗面团队人数已超80人。</p><p style=\"text-align: justify;\">月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，Transformer-XL和XLNet两篇论文的第一作者——两者均为大语言模型领域的核心技术；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕，则有超过10000+的Google Scholar引用。</p><p style=\"text-align: justify;\">自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。</p><p style=\"text-align: justify;\">“长文本（Long Context）”是月之暗面当前主打的技术之一，这来源于团队希望突破大模型的落地瓶颈——大模型的智慧之所以能“涌现”，主要是因为通过扩大参数规模，突破到了千亿级别。</p><p style=\"text-align: justify;\">但当前大模型落地的瓶颈，不仅有参数规模大小（即模型计算能力），还有模型的“内存”大小，即记忆力。每轮对话能处理多少上下文信息，决定着AI应用的体验好坏。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，推出Kimi智能助手后，月之暗面可以说引起了一场关于“长文本技术”的小竞赛——随后，国内众多创业公司也相继推出了长文本相关的技术更新，而OpenAI和Anthropic在2023年11月也发布了长文本相关的新进展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>从国内的AI竞赛来看，通用大模型领域的第一梯队也已经清晰展现</strong>。据当前公开信息，除月之暗面以外，包括智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物在内的创业公司，估值都已达10亿美金后。</p><p style=\"text-align: justify;\">而月之暗面本轮融资，以及近期大模型公司的融资情况也显示出，国内通用大模型层的下注者有所变化——相较2023年，通用大模型层尚有VC的活跃身影，到了今年，大厂战略投资开始频频现身。</p><p style=\"text-align: justify;\">各个大厂都采取广投赛道，而非站队策略——阿里已投资包括智谱AI、百川智能、零一万物在内的创业公司；腾讯也投资了智谱AI、百川智能、MiniMax等公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管过去一年大模型的算法优化、模型训练成本有大幅下降，但大模型依然是极其昂贵的游戏。据36氪了解，当前头部的大模型公司的融资窗口仍在开放，“军备竞赛”还未告一段落。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型创业公司的估值水涨船高，迅速将参与门槛推到极高。一位投资人对36氪表示：“现阶段，通用大模型领域当前已经不是大多数VC的游戏，往后的投资人更多是政府和战投。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>另一方面，对现在的大模型创业公司而言，多模态模型是近期的核心竞争点</strong>。就在北京时间2月16日凌晨，谷歌重磅发布了最新的多模态模型Gemini Pro 1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。</p><p style=\"text-align: justify;\">比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。</p><p style=\"text-align: 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AI创业公司「月之暗面」近期已完成新一轮超10亿美金融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里，老股东跟投。月之暗面的上一轮融资为2023年获得的超2亿美金融资，投资方包括红杉中国、真格基金等。本轮融资后，月之暗面估值已达约25亿美金，为国内大模型领域的头部企业之一。自ChatGPT掀起全球浪潮以来，这也是国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。36氪就上述消息向月之暗面求证，月之暗面表示，对具体融资消息暂不方便评论。月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，是国内大模型领域的关键玩家。其核心团队曾参与到Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发中——这是一支在大模型道路上已探索多年的队伍。36氪了解到，目前月之暗面团队人数已超80人。月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，Transformer-XL和XLNet两篇论文的第一作者——两者均为大语言模型领域的核心技术；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕，则有超过10000+的Google Scholar引用。自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。“长文本（Long Context）”是月之暗面当前主打的技术之一，这来源于团队希望突破大模型的落地瓶颈——大模型的智慧之所以能“涌现”，主要是因为通过扩大参数规模，突破到了千亿级别。但当前大模型落地的瓶颈，不仅有参数规模大小（即模型计算能力），还有模型的“内存”大小，即记忆力。每轮对话能处理多少上下文信息，决定着AI应用的体验好坏。值得一提的是，推出Kimi智能助手后，月之暗面可以说引起了一场关于“长文本技术”的小竞赛——随后，国内众多创业公司也相继推出了长文本相关的技术更新，而OpenAI和Anthropic在2023年11月也发布了长文本相关的新进展。从国内的AI竞赛来看，通用大模型领域的第一梯队也已经清晰展现。据当前公开信息，除月之暗面以外，包括智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物在内的创业公司，估值都已达10亿美金后。而月之暗面本轮融资，以及近期大模型公司的融资情况也显示出，国内通用大模型层的下注者有所变化——相较2023年，通用大模型层尚有VC的活跃身影，到了今年，大厂战略投资开始频频现身。各个大厂都采取广投赛道，而非站队策略——阿里已投资包括智谱AI、百川智能、零一万物在内的创业公司；腾讯也投资了智谱AI、百川智能、MiniMax等公司。尽管过去一年大模型的算法优化、模型训练成本有大幅下降，但大模型依然是极其昂贵的游戏。据36氪了解，当前头部的大模型公司的融资窗口仍在开放，“军备竞赛”还未告一段落。大模型创业公司的估值水涨船高，迅速将参与门槛推到极高。一位投资人对36氪表示：“现阶段，通用大模型领域当前已经不是大多数VC的游戏，往后的投资人更多是政府和战投。”另一方面，对现在的大模型创业公司而言，多模态模型是近期的核心竞争点。就在北京时间2月16日凌晨，谷歌重磅发布了最新的多模态模型Gemini Pro 1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。36氪也了解到，月之暗面当前已经在秘密研发通用多模态模型，预计今年内将推出。月之暗面在多模态相关技术上多有储备，团队成员曾发明了包括基于对比学习的视觉预训练范式MoCo、最高效的视觉网络结构之一ShuffleNet等，也有团队成员主导开发了detectron2，后者是一个被广泛使用的视觉开源项目，曾被集成到Meta全线VR/AR产品中。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":275744651034944,"gmtCreate":1708343140088,"gmtModify":1708348315139,"author":{"id":"3586302689429793","authorId":"3586302689429793","name":"Wintersunc","avatar":"https://static.tigerbbs.com/127ad7a708c65189d97685f536a5180e","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/275744651034944","repostId":2412901944,"repostType":2,"repost":{"id":"2412901944","pubTimestamp":1708331664,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2412901944?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-19 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style=\"text-align: justify;\">月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，是国内大模型领域的关键玩家。其核心团队曾参与到Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发中——这是一支在大模型道路上已探索多年的队伍。36氪了解到，目前月之暗面团队人数已超80人。</p><p style=\"text-align: justify;\">月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，Transformer-XL和XLNet两篇论文的第一作者——两者均为大语言模型领域的核心技术；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕，则有超过10000+的Google Scholar引用。</p><p style=\"text-align: justify;\">自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。</p><p style=\"text-align: justify;\">“长文本（Long Context）”是月之暗面当前主打的技术之一，这来源于团队希望突破大模型的落地瓶颈——大模型的智慧之所以能“涌现”，主要是因为通过扩大参数规模，突破到了千亿级别。</p><p style=\"text-align: justify;\">但当前大模型落地的瓶颈，不仅有参数规模大小（即模型计算能力），还有模型的“内存”大小，即记忆力。每轮对话能处理多少上下文信息，决定着AI应用的体验好坏。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，推出Kimi智能助手后，月之暗面可以说引起了一场关于“长文本技术”的小竞赛——随后，国内众多创业公司也相继推出了长文本相关的技术更新，而OpenAI和Anthropic在2023年11月也发布了长文本相关的新进展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>从国内的AI竞赛来看，通用大模型领域的第一梯队也已经清晰展现</strong>。据当前公开信息，除月之暗面以外，包括智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物在内的创业公司，估值都已达10亿美金后。</p><p style=\"text-align: justify;\">而月之暗面本轮融资，以及近期大模型公司的融资情况也显示出，国内通用大模型层的下注者有所变化——相较2023年，通用大模型层尚有VC的活跃身影，到了今年，大厂战略投资开始频频现身。</p><p style=\"text-align: justify;\">各个大厂都采取广投赛道，而非站队策略——阿里已投资包括智谱AI、百川智能、零一万物在内的创业公司；腾讯也投资了智谱AI、百川智能、MiniMax等公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管过去一年大模型的算法优化、模型训练成本有大幅下降，但大模型依然是极其昂贵的游戏。据36氪了解，当前头部的大模型公司的融资窗口仍在开放，“军备竞赛”还未告一段落。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型创业公司的估值水涨船高，迅速将参与门槛推到极高。一位投资人对36氪表示：“现阶段，通用大模型领域当前已经不是大多数VC的游戏，往后的投资人更多是政府和战投。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>另一方面，对现在的大模型创业公司而言，多模态模型是近期的核心竞争点</strong>。就在北京时间2月16日凌晨，谷歌重磅发布了最新的多模态模型Gemini Pro 1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。</p><p style=\"text-align: justify;\">比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>36氪也了解到，月之暗面当前已经在秘密研发通用多模态模型，预计今年内将推出</strong>。月之暗面在多模态相关技术上多有储备，团队成员曾发明了包括基于对比学习的视觉预训练范式MoCo、最高效的视觉网络结构之一ShuffleNet等，也有团队成员主导开发了detectron2，后者是一个被广泛使用的视觉开源项目，曾被集成到Meta全线VR/AR产品中。</p><p></p></body></html>","source":"36k","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>融资超10亿美金！AI公司“月之暗面”获红杉、美团、阿里新一轮投资</title>\n<style 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AI创业公司「月之暗面」近期已完成新一轮超10亿美金融资，投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里，老股东跟投。月之暗面的上一轮融资为2023年获得的超2亿美金融资，投资方包括红杉中国、真格基金等。本轮融资后，月之暗面估值已达约25亿美金，为国内大模型领域的头部企业之一。自ChatGPT掀起全球浪潮以来，这也是国内AI大模型公司迄今获得的单轮最大金额融资。36氪就上述消息向月之暗面求证，月之暗面表示，对具体融资消息暂不方便评论。月之暗面（Moonshot AI）成立于2023年3月，是国内大模型领域的关键玩家。其核心团队曾参与到Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发中——这是一支在大模型道路上已探索多年的队伍。36氪了解到，目前月之暗面团队人数已超80人。月之暗面的创始人杨植麟，为中国35岁以下NLP领域引用最高的研究者，Transformer-XL和XLNet两篇论文的第一作者——两者均为大语言模型领域的核心技术；另外两位联合创始人周昕宇和吴育昕，则有超过10000+的Google Scholar引用。自2023年成立以来，月之暗面在不到一年的时间里，完成了从通用大模型到上层应用的布局。在大模型层，月之暗面已训练了千亿级别的自研通用大模型。而在应用层，2023年10月，月之暗面正式推出首个面向C端的产品“Kimi智能助手”，这是月之暗面做To C超级应用的第一次尝试。Kimi智能助手支持20万汉字的长文本输入，主打无损记忆。“长文本（Long Context）”是月之暗面当前主打的技术之一，这来源于团队希望突破大模型的落地瓶颈——大模型的智慧之所以能“涌现”，主要是因为通过扩大参数规模，突破到了千亿级别。但当前大模型落地的瓶颈，不仅有参数规模大小（即模型计算能力），还有模型的“内存”大小，即记忆力。每轮对话能处理多少上下文信息，决定着AI应用的体验好坏。值得一提的是，推出Kimi智能助手后，月之暗面可以说引起了一场关于“长文本技术”的小竞赛——随后，国内众多创业公司也相继推出了长文本相关的技术更新，而OpenAI和Anthropic在2023年11月也发布了长文本相关的新进展。从国内的AI竞赛来看，通用大模型领域的第一梯队也已经清晰展现。据当前公开信息，除月之暗面以外，包括智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物在内的创业公司，估值都已达10亿美金后。而月之暗面本轮融资，以及近期大模型公司的融资情况也显示出，国内通用大模型层的下注者有所变化——相较2023年，通用大模型层尚有VC的活跃身影，到了今年，大厂战略投资开始频频现身。各个大厂都采取广投赛道，而非站队策略——阿里已投资包括智谱AI、百川智能、零一万物在内的创业公司；腾讯也投资了智谱AI、百川智能、MiniMax等公司。尽管过去一年大模型的算法优化、模型训练成本有大幅下降，但大模型依然是极其昂贵的游戏。据36氪了解，当前头部的大模型公司的融资窗口仍在开放，“军备竞赛”还未告一段落。大模型创业公司的估值水涨船高，迅速将参与门槛推到极高。一位投资人对36氪表示：“现阶段，通用大模型领域当前已经不是大多数VC的游戏，往后的投资人更多是政府和战投。”另一方面，对现在的大模型创业公司而言，多模态模型是近期的核心竞争点。就在北京时间2月16日凌晨，谷歌重磅发布了最新的多模态模型Gemini Pro 1.5。几个小时后，OpenAI马上发布了首个AI视频模型Sora，可以生成超过60秒的视频，再次引发全球轰动。比起以文本为主的大语言模型，以图像、视频为主的多模态模型，训练成本更高，未来将会需要更巨量的资金和人才——国内大模型公司当前争取更多融资，也意在为此做准备。36氪也了解到，月之暗面当前已经在秘密研发通用多模态模型，预计今年内将推出。月之暗面在多模态相关技术上多有储备，团队成员曾发明了包括基于对比学习的视觉预训练范式MoCo、最高效的视觉网络结构之一ShuffleNet等，也有团队成员主导开发了detectron2，后者是一个被广泛使用的视觉开源项目，曾被集成到Meta全线VR/AR产品中。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":8,"commentSize":0,"repostSize":2,"favoriteSize":3,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}