（原标题：前瞻｜Kimi长文本模型对行业意味着什么？）
文｜陈俊云 贾凯方 刘锐 高飞翔
近期月之暗面旗下对话类模型 Kimi 迎来重大升级，支持200万字超长文本输入和更复杂指令，引发市场关注。此次升级刷新了业界文本输入长度纪录，充分展现了Kimi在工程优化和 算法 设计方面的突出实力。长文本处理能力的突破，为Kimi在多模态融合、Agent任务处理等方面奠定了坚实基础。我们判断，超长文本支持已成为大模型多模态升级的关键前提。在Kimi示范效应下，越来越多厂商有望效仿其技术路线，加大研发投入，推动长文本处理在今年内成为行业标配。随着多模态理解能力的提升， AI 有望在UGC内容understanding、复杂任务处理等场景实现新突破，为产业智能化升级注入新动力。我们看好Kimi引领的这轮大模型技术革新浪潮，同时随着对超长文本、多模态数据的支持需求提升，我们预计软硬件基础设施将迎来新一轮升级，以满足海量非结构化数据的存储和计算需求。因此，我们持续看好AI算力赛道的投资机会，特别是商业应用加速落地背景下，推理侧算力有望实现快速增长。
▍事件背景：
北京时间3月18日，月之暗面旗下对话类模型Kimi迎来重大升级，支持200万字的长文本处理和更复杂指令，引发市场强烈反响。Kimi Chat作为专注长文本处理的对话助手，凭借20万汉字的超长上下文和优秀性能，自去年10月发布以来持续受到市场青睐。今年2月的功能升级进一步增强了网站与多问题搜索能力，带来更佳用户体验。Similarweb数据显示，Kimi Chat网页端访问量近期屡创新高，峰值达34.6万人次。据AI产品榜统计，2月份Kimi Chat国内访问量排名第三，日活跃用户同比翻倍，全球增速位列第一。在本次3月份的长文本版本更新后，数据显示最新周访问量创新高，3月18日-3月24日访问量243万，环比增加45%。
▍Kimi主要突破：支持长文本输入，更强的工程与成本控制能力。
大模型的输入文本长度是一个重要的工程挑战。随着输入序列长度的增加，模型推理过程中注意力层的计算时间呈指数级增长。以Llama-7b模型为例，处理100万字的输入需要数分钟之久。因此，更长的上下文窗口不仅意味着模型具备更强大的基础能力，还需要在工程实现上进行特殊优化，并将成本控制在合理水平。横向比较当前市场上的大语言模型，GPT-4支持3.2万字Tokens输入，Gemini公开版本支持13万字，而Kimi的200万字上下文长度无疑刷新了现有的最高纪录。为实现更优的长文本无损压缩性能，月之暗面在发布会上透露，其研发团队从模型预训练、对齐到推理的各个环节进行了原生级的重新设计和开发，摒弃了“滑动窗口”和“降采样”等折中方案，攻克了诸多底层技术难题，才取得了这一突破性进展。我们认为，Kimi展现的超长文本处理能力印证了其在工程和算法优化方面过硬实力。
▍市场影响判断：多模态能力升级的必然前提，将引起更多厂商效仿。
Kimi将输入文本长度拓展至200万字，绝非为刷新纪录而作出的简单改动。长文本处理能力直接决定了模型的多模态融合水平，是构建能处理复杂任务的AI Agent的必要基础。相较于纯语言模态，图像、视频等非结构化数据蕴含的信息更为丰富，需要更长的上下文才能有效表征和理解。因此，超长文本输入已成为支持多模态处理的基本前提。从技术实现角度看，长文本处理主要涉及工程优化和成本控制两大挑战。我们预计，在Kimi的示范效应下，越来越多厂商将效仿其超长文本处理的思路，加大在算法架构、数据压缩、推理加速等方面的研发投入。随着业界的技术积累和创新突破，长文本支持有望在今年内成为大模型的标准配置。
▍风险因素：
AI核心技术发展不及预期风险；科技领域政策监管持续收紧风险；私有数据相关的政策监管风险；全球宏观经济复苏不及预期风险；宏观经济波动导致欧美企业IT支出不及预期风险；AI潜在伦理、道德、用户隐私风险；企业数据泄露、信息安全风险；行业竞争持续加剧风险等。
▍投资策略：
本次月之暗面更新的Kimi长文本版本取得了实质性技术突破，将输入文本长度的上限提升至200万字，刷新了当前业界的最高纪录。我们认为，Kimi的这一进展将引领大模型厂商掀起新一轮技术革新浪潮。长文本输入能力是实现多模态处理的关键前提，而多模态内容，尤其是视频和图像的UGC(用户生成内容)，仍然是AI应用层面的核心增长点。从技术实现角度看，长文本处理主要受限于工程优化和成本控制能力。随着业界对超长文本的支持需求不断提升，我们预计硬件基础设施也将随之升级，以满足海量文本数据的存储和计算要求。因此，我们持续看好AI算力层面的投资机会，特别是在商业应用日趋成熟的背景下，推理侧算力有望迎来更大的增长空间。
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