近期，《時代》周刊發布的年度人物封面引發廣泛關注。這張封面復刻了經濟大蕭條時期的經典照片《摩天大樓上的午餐》，不過畫面中坐在高空鋼梁上的不再是工人，而是八位被認為“推動人類進入AI時代”的關鍵人物。這一場景，恰似當下AI行業的真實寫照——身處尚未完工、規則快速變動的系統之中，無人能真正穩坐安全地帶。技術紅利逐漸消退，商業模式尚未驗證，市場卻已迫不及待地要求答案。

隨著行業認知的深化，單純的模型能力已難以形成決定性優勢，“AI下一步走向何方”的討論愈發激烈。李彥宏在接受《時代》采訪時再次強調應用層的重要性。這一觀點雖非首次提出，但反復被提及本身便釋放出強烈信號：行業正從技術敘事轉向結果敘事。商業化責任誰來承擔？增長與現金流問題如何解決？這些原本隱于幕后的話題，如今被推到了聚光燈下。對于那些缺乏大廠生態支持、依賴單一產品的AI公司而言，這種轉變帶來的不是機遇，而是前所未有的壓力。

在行業轉型的關鍵節點，張予彤以“Kimi總裁”的身份首次公開亮相。這一人事變動看似低調，卻在Kimi面臨融資節奏質疑、算力成本壓力和現金流模型挑戰的背景下，顯得格外引人注目。行業迫切需要看到一條清晰的商業落地與資本路徑，而張予彤的履新或許正是回應這一需求的信號。

張予彤的公開亮相發生在真格基金于清華大學舉辦的一場交流會上。對Kimi而言，這一時刻并不輕松——過去一年，這款曾被視為AI原生應用標桿的產品，行業聲量明顯下滑。據透露，她將全面負責Kimi的整體戰略與商業化，包括融資決策，并直接參與部分新產品開發。這一角色定位，在當前行業語境下，無疑體現了公司對下一階段結果的集中預期。

張予彤的職業生涯并非一帆風順。過去一年，她深陷與老東家金沙江創投、月之暗面的仲裁糾紛，相關法律爭議至今未了。與此同時，Kimi也從行業焦點逐漸邊緣化——技術競賽降溫、用戶注意力轉移、市場節奏變化，迫使這家公司重新審視自身定位。作為金沙江創投的管理合伙人，張予彤曾主導對小紅書、無問芯穹等科技公司的投資，其專業背景與Kimi的業務需求高度契合。從2023年起，她便深度參與Kimi的多輪融資，包括2024年幫助月之暗面完成阿里超10億美元的融資。楊植麟多次公開肯定她在業務、戰略及融資中的貢獻，而金沙江創投合伙人朱嘯虎的“保護張予彤”言論，也從側面印證了她角色的轉變——她已不僅是外部投資人，更是Kimi內部的核心決策者。

以總裁身份走向臺前，張予彤代表的是一種對資本節奏、商業路徑和資源配置更為敏感的能力類型。然而，僅從能力匹配角度理解這次履新顯然不夠。技術競賽降溫后，市場不再為“參數”和“算力”買單，用戶注意力開始向具備場景綁定能力的產品集中。AI行業整體已進入商業兌現期，Kimi的IPO預期也在形成窗口，市場對公司治理結構、管理層穩定性及商業化路徑提出了更高要求。放眼同類公司，各大廠也在強化商業化與執行的核心角色。張予彤面臨的挑戰清晰可見：增長層面，Kimi需直面DeepSeek的沖擊，同時在投流競爭中落后于元寶、豆包，月活用戶大幅下滑——去年底月活突破3600萬，而今年9月已降至967萬，同期豆包、DeepSeek月活均已破億；商業化層面，Kimi收入仍以訂閱模式為主，付費率較低，尚未形成多元化收入結構；競爭層面，用戶注意力被新興模型產品和大廠生態分流，平均使用時長下滑，核心場景被重新占據。

Kimi的早期爆火曾是國內AI創業公司首次真正破圈。憑借超長上下文能力和克制的產品體驗，它一度登頂國內AI原生App第一梯隊，被視為最有可能跑通C端模型價值的樣本。融資到位后，Kimi曾大規模投放營銷，20天投入超1億元刺激用戶增長，直接引發了AI產品間的營銷大戰。然而，行業節奏迅速變化：DeepSeek開辟AI深度思考浪潮，大廠模型借助生態反攻，獨立AI應用的窗口迅速收窄。Kimi的聲量逐漸減弱，“下一步怎么辦”的問題愈發尖銳。

為留住用戶，Kimi嘗試了多種手段：在小紅書發起“21天打卡挑戰”、推出砍價活動、內測“社區”產品等。但這些嘗試并未改變競爭格局。同期，豆包教用戶手捏智能體，Manus讓普通受眾關注到AI Agent。當資源過度傾斜于流量和營銷時，關鍵技術迭代被迫延后——字節已構筑“豆包+扣子+即夢”矩陣，而Kimi在多模態能力、視頻理解等關鍵方向上進展緩慢。依賴單一文本交互的Kimi，早期技術護城河逐漸被侵蝕。

這些嘗試并非錯誤，而是賽道試錯的必然。在技術紅利收斂、用戶注意力分散的背景下，創業團隊必須通過外部手段測試邊界、保持增長。然而，Kimi的案例也暴露了過度依賴外部刺激的局限：短期拉新無法解決長期增長和商業化問題，高頻嘗試甚至可能消耗資源，掩蓋底層技術與復雜任務處理能力這一核心競爭力。

正是在這種背景下，張予彤以總裁身份走向臺前，為Kimi指明下一階段戰略方向。在清華校園的演講中，她強調，即便公司資金不到海外頂尖模型的1%，人員投入只有對手的10%，通過底層算法與基礎設施的協同優化，也能實現“單位算力產出最高的智能價值”。她提到的Day-0 Co-Design、Muon二階優化器，以及從預訓練階段定義Agent產品體驗的方法，背后是清晰的價值主張：將模型能力轉化為用戶可感知的實際價值，而非依賴短期流量或噱頭。Kimi K2模型的迭代印證了這一策略——在基準測試中超越GPT-5、Sonnet 4.5等頂尖閉源模型，刷新SOTA，支持長鏈路、多步驟任務執行，為用戶提供深度生產力場景能力。同時推出的Agent模式OK Computer，已支持圖片生成、音頻生成等20多種工具，提供從設計、產品定義到開發部署的全流程服務。

Kimi的調整，映射出國內AI賽道的新規則：技術紅利不再自動換來用戶和收入，短期流量和花式嘗試解決不了核心問題。隨著張予彤的上任，Kimi開始將精力放回模型迭代和Agent落地。如何在有限資源下，把技術優勢轉化為用戶價值和商業回報，不僅是Kimi的命題，也是整個AI行業的新挑戰。

過去兩年，國內AI賽道經歷了顯著變化。從2023年的野蠻生長到2025年的“百模大戰”落幕，市場上活躍的獨立AI應用數量開始收斂。早期涌入的創業團隊大多完成融資和產品驗證，而用戶注意力和流量逐漸向大廠生態集中，主角回歸頭部科技公司。與兩年前相比，AI創業的門檻和風險顯著上升：資本、算力和生態資源不再均等分布，行業越來越傾向于具備長期執行力和資源整合能力的玩家。與此同時，競爭標準也在改變。早期市場關注模型參數、算力規模和創新算法，如今投資人和行業觀察者更看重AI能否深度嵌入實際業務，提供不可替代的價值。