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但由于个股市值体量不同、股性不同以及所处的市场环境不同均会影响MACD指标策略的有效性。保守起见，策略君特地回测了近几年江波龙相同指标形态的出现次数及后续影响，数据结果发现江波龙从2022年起共出现过6次MACD金叉。
本文来自微信公众号：市象，作者：文昌龙，编辑：杨舟，题图来自：视觉中国“没有人提杨植麟了，Kimi花了这么多钱买用户也买不过豆包，到头来都敌不过界面简陋、功能单一的DeepSeek。还是应该把精力和资源集中在做出更好的基础模型才是王道。”这番话，来自Kimi大股东阿里旗下某智能协作产品负责人。算是近期关于杨植麟与Kimi讨论的代表性声音。肉眼可见，DeepSeek的爆发，给了C端市场上的AI应用一记闷棍。曾经风头无两的产品，仿佛在顷刻间被用户遗忘。根据AI产品榜单数据，截止1月31日，DeepSeek上线仅21天，日活跃用户数已突破2215万，达到ChatGPT日活的41.6%，并且超越了豆包的日活1695万。Kimi作为C端AI市场的焦点，K1.5和DeepSeek-R1几乎在同一时刻亮相，但相比DeepSeek，Kimi显得“黯淡无光”。加上Kimi本身的“热搜光环”和重投流策略——消息称，去年11月，Kimi的投放金额再次达到2亿元。10月、11月的单月投放均超过了此前7—9月第三季度的总和。难免让人将二者进行对比。有个广为流传的段子：“一个聪明但是不干活的DeepSeek，一个愚蠢但是很勤劳的豆包，一个中等但是不给你情绪价值的Kimi，和一个海外留学我请不起的ChatGPT——要做AI的‘老板’，就得面对跟真实管理者一样的用人难题。”看似怪诞，但这段话实际反映了很多用户眼下使用这些AI产品时的不同体验与认知。除了用户层面的认知，相关当事人的反应更是让这场风波愈加激烈。在朱啸虎的近期采访中，对于Kimi——朱啸虎几乎回避话题，“我在这不提了，不提了。”而对于DeepSeek，他却毫不掩饰自己的热情，“我肯定会投！我肯定会投！——这个价格已经不重要了，关键是能参与其中。”一冷一热的反应几乎形成了鲜明的对比。有趣的是，面对朱啸虎的炮轰，曾一度选择沉默的月之暗面联合创始人张予彤，却在DeepSeek的冲击下，发声给出了Kimi春节期间日活继续增长的数据，想要趁势将话题引回自己的主场。DeepSeek的崛起，虽不会使Kimi重创，但无疑给了Kimi一个措手不及的打击。特别是在Kimi一味高调营销的情况下，显得格外尴尬。从外界角度来看，作为Kimi决策核心之一的杨植麟，需要为“重营销”的策略反思吗？Kimi“重投放”，杨植麟“背锅”世人总喜爱这样的桥段：昔日的风云人物被新崛起的力量所取代，短期格局便成为全盘否定的理由。单从短期来评判，显然是片面的，甚至带有些许“二极管”式的思维方式。尽可能的还原全貌，要尝试理解杨植麟的思维逻辑。过去一年，杨植麟在两次分享中（2024年6月智源大会与9月14日天津大学宣怀学院讲座）提出了他对AGI商业本质的两大论断。一是关于算力成本，杨植麟认为，训练和推理成本都会持续下降，近期李彦宏也提到了这一点，他认为根据摩尔定律，每18个月，性能就会翻倍而价格减半。如今，大模型推理成本每年降低90%以上。但杨植麟进一步强调，推理所需的算力将在某个临界点超越训练算力，届时将标志着AGI价值的真正释放，训练成本也最终得以覆盖。第二个论断则集中在获客成本上。杨原话是，“如果从C端的角度来说，推理成本可能会显著低于获客成本，所以从商业本质上来讲，可能不会跟之前的各种商业模式有非常本质的区别。我觉得这两个是很重要的。”这也可以理解为，随着各大模型背后玩家争夺用户，市场上的竞争加剧，必然会启动补贴和买量的策略，导致获客成本水涨船高。从这两点出发，可以概括出杨植麟对成本结构的看法：推理成本 < 训练成本 < 获客成本。站在杨植麟的视角，他面对的是“钱难找”和“造血难”的双重困境。一方面，资金越来越紧张，国内大模型行业的融资难度加剧，过高的估值与市场预期带来了巨大压力；另一方面，商业化的道路仍在起步阶段，Kimi仍在为盈利模式铺路。通常，资金的分配会集中在三大方面：一是算力成本，包括推理和训练成本；二是营销成本，即投流；三是公司人力成本。这时，在资金相对有限的情况下，如何合理分配资金，成为关键问题。根据“推理成本 < 训练成本 < 获客成本”这一框架，若将有限资金倾斜到日益昂贵的领域，“重投放”这一营销策略便显得顺理成章。“投流这个策略上，从操盘的角度看其实没有太大问题，因为模型技术的迭代和贬值太快了，让头部玩家先去探索，等着技术扩散后受益更理性，先打出用户心智、知名度也许是聚焦C端场景下综合看最不坏的选择......”小红书AI博主“全速前进”认为，获客成本不会每两年下降90%，如果竞争激烈甚至成本会上升，从这个角度看其实应该优先投流。实际上，杨植麟这一套商业框架的端倪在其他方面也得到了验证。去年十月，据《智能涌现》报道，六大中国大模型独角兽中的两家，已经开始逐步放弃预训练模型，缩减预训练算法团队的规模，业务重心转向AI应用。有业内人士曾向“市象”透露，其中一家就是“月之暗面”。“大概是因为杨植麟判断，模型本身的差异化已经难以拉开太大距离（尤其是在普通用户眼中），此时，谁的chatbot类产品曝光多，谁的用户就更多。”在与AI业内人士的交流中，上述观点得到了进一步印证——Kimi此前在投流与研发侧重策略的选择中，在“商业逻辑”上或并无大错。只是，DeepSeek的横空出世，意外撕裂了原本被验证的市场规律。“我觉得杨植麟也是这么想的。”一名AI业内人士对“市象”表示。Kimi要反思什么？眼下，Kimi和杨植麟确实还需要反思。譬如，DeepSeek和Kimi证明，AI对话类产品普遍面临一个显著问题——缺乏用户忠诚度。这类产品本质上属于工具型产品，而工具型产品的本质决定了其难以保持强大的用户粘性，核心竞争力往往体现在工具的实用性和性价比上。一旦出现更优秀的替代品，用户往往会毫不犹豫地转向新的选择。因此，AI对话类产品的生命力在很大程度上依赖于产品的更新迭代和市场竞争力。从这一角度来看，字节跳动内部关于AI对话类产品天花板较低的判断并非没有依据，公司的多元化布局策略也显得相当明智。而Kimi的高额投放投入，在外界视角下演变成一次未经深思熟虑的决策。在此背景下，Kimi紧接着面临的关键问题是：是否继续按照既定的节奏推进广告投放？通常情况下，市场会促使其做出调整，这也是很多人现在的共识。不过，有百度AI产品经理向“市象”表示，Kimi的投放策略在短期内或难以停止，甚至可能进一步加大。他认为，尽管DeepSeek的成功证明了营销并非决定产品成败的唯一因素，但为了在品牌曝光和用户积累上与老牌竞争者保持竞争力，Kimi必须坚持增加投入。“Kimi有种被架着，不上不下的感觉。但在当前市场环境下，与其中途减速，不如全力以赴。”同样，Kimi面临的问题不仅仅是投放策略。Kimi的K1.5与R1几乎在同一时间发布，但K1.5几乎没有传播迹象，反而R1越来越火。值得注意的是，K1.5并非平庸之作，在Long CoT模式下，Kimi k1.5的数学、代码、多模态推理能力，达到了长思考SOTA模型OpenAI o1满血版的水平。但为何它未能获得广泛关注？除了游戏科学冯骥提到的DeepSeek成功六要素（强大、便宜、开源、免费、联网、本土），Kimi必须适当反思其产品策略。从后期效果来看，一个频繁出圈的产品细节是，DeepSeek的成功标志着国内用户首次大规模接触“深度思考”这一功能，深度推理过程的白盒展示与回答质量的显著提升，极大地丰富了用户的产品体验。相比之下，Kimi早期选择的短思维链模拟长思维链的策略，尽管初衷是为了迎合用户需求，减少等待时间，却未能收到预期效果。这也验证了DeepSeek-R1的成功，证明用户对于冗长复杂的推理链条并不排斥，反而乐于体验其中的深度和亮点。此外，DeepSeek的爆红还揭示了一个现象：大量用户此前从未接触过AI大模型。尽管OpenAI的ChatGPT已经横空出世两年多，国内的大模型如文心一言、通义千问、Kimi和豆包等也已激烈竞争了超过一年，但DeepSeek依然引起了广泛的惊叹，表明仍有相当一部分用户未曾接触过这些前沿技术。近期有媒体曝出，阿里巴巴集团计划以100亿美元的估值，投资10亿美元认购DeepSeek 10%的股权。虽然阿里巴巴副总裁对此予以否认，但消息依然引发了广泛猜测。作为被阿里持股的Kimi看到这一动态，想必心中恐怕有些复杂——有种“曾经陪人看月亮时，叫人家‘小甜甜’，如今新人换旧人，换成了‘牛夫人’”的失落感。综上，再次强调一下DeepSeek的成功验证的不争事实：在AI领域，研发投入的回报远远高于传统营销手段。产品的核心价值应当回归技术本质，行业趋势已不可逆转。本文来自微信公众号：市象，作者：文昌龙，编辑：杨舟本内容为作者独立观点，不代表虎嗅立场。未经允许不得转载，授权事宜请联系 hezuo@huxiu.comkoa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:彭万里
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