送Kimi、请吃顿饭和一起登月，你怎么看？

作为AI生成式对话搜索引擎的新兴用户，你大概也见过Kimi说“有点累了”。

通常情况下，耐心等上十几秒到一分钟，重新给Kimi发送问题，这个短暂的卡顿场景就会被跳过。但从这两天开始，一些Kimi的重度用户可能会获得新选项。

据界面新闻记者了解，目前有少量用户在遇到高峰时段问题时，Kimi在提示算力不足后会弹出一个新的对话条：“急需Kimi？‘点击这里’给Kimi加油，高峰时期优先使用。”

用户在点击链接后会弹出一个新的页面，上面是包含不同价格和对应时长的“打赏方案”，包括5.2元/4天，9.99元/8天，28.8元/23天，49.9元/40天，99元/93天，399元/365天。

这些充值方案对应的打赏话术也比较有趣，相较普通产品更贴近用户生活，强调交互感。它写的是“送Kimi一朵花”、“给Kimi加鸡腿”，以及请喝咖啡、充充电、请吃顿饭和一起登月。除了“登月”，这些场景描述对应的消费与方案价格相匹配。

按照页面的描述，只要用户选择了充值，就能获得“高峰期优先使用权”。在对话页面下方的《Kimi支付协议》中，Kimi对“高峰时段优先使用权益”解释为，在高峰时段Kimi算力不足时，产品将在Kimi实际可调用的推理算力范围内，优先保障获得服务用户的推理算力。

因此，虽然包裹上了“打赏”的外衣，但这个页面的实质是面向算力保障优先权的会员订阅。

凭借“长文本”定位一炮而红，甚至作为一家创业公司在资本市场拥有自己概念股板块的Kimi，要开启C端（用户）付费的商业模式了吗？答案是它大概率还没有正式走到这一步，但的确开始尝试探索C端的商业化路径了。

据界面新闻记者了解，此次高峰时段的新对话框弹出并没有针对所有用户。一名大模型行业人士对界面新闻记者分析称，这大概是一次小范围的灰度测试，主要针对有急切需求的重度用户。

“这应该就是一次尝试，看看用户有什么反馈。”前述行业人士表示，“因为现在如果就开始大规模推给C端，‘高峰时期体验优化’这个产品概念其实很模糊，用户不一定买单。”

这种探索方式从产品层面得到了投资人的认可。一名关注大模型领域的投资人表示，实际上在开源软件中“打赏”的方式很常见，在用户层面是一种友好试探，Kimi这个新动作的试水意义大于商业化实质。

“如果你上来就搞包月的话，数据可能会很难看，而这样的方法可以直接筛选出来真正有需求的人，并且让对方觉得非常人性化。”这名投资人同时表示，这种变现带来的收入与开销相比肯定是微不足道的，只是能初步验证变现概念。

还有一个重要判断是，与之前出圈的长文本定位相通，Kimi的产品打法让人觉得“年轻”。

国内大模型行业一个被广泛讨论的问题是，底层大模型能力之间彼此拉不开差距，对于普通C端用户而言，产品体验是更能维系黏性和使用频率的切入口。在这一点上，行业不得不承认Kimi的产品团队有更新奇的用户视角，使其在现阶段达成百万日活量级。

现在值得研判的是，这套打法到底能否带来行之有效的收入？

除了正在尝试C端付费路径的Kimi，其他同类大模型应用中，字节跳动豆包、腾讯混元、阿里通义千问、科大讯飞星火等底层大模型，均有相对明确的面向B端客户的API接口授权费用，但暂未在C端产品开启收费。此外，零一万物万知、阶跃星辰跃问、海螺AI等产品也还未有类似动作。

目前国内已经明确树立C端付费规则的，暂时只有百度文心一言。后者在去年11月开启会员订阅制的“文心大模型4.0工具版”，定价59.9元/月，连续包月价为49.9元/月，连续包年价格为588.8元/年，同时还推出文心一言和文心一格的联合会员，价格为99元/月。

相较于每月20美元的，以及每月8美元的文本转图像模型 会员，文心一言的定价在当时看来并不高，但同样招致大模型应用尚不成熟、此时商业化太早等批评。同时也不乏有观点支持文心一言对付费模式的尝试，毕竟大模型的研发成本是总所周知的高。

外界还无从得知文心一言在C端用户手中到底赚了多少钱。百度在公布去年四季度财报后，李彦宏表示近期开始从文心一言中获得增量收入，预计2024年这一增量收入将增加到数十亿元人民币。不过，他指出，这主要来自广告和人工智能云业务。

这番言论规避了C端商业模式的贡献，对Kimi正在进行的尝试而言不算一个积极信号。事实上，文心一言是Kimi一个非常合适的参照对象。2023年11月，市场调研机构的一份数据显示，文心一言的日活是155.4万，与Kimi的日活量级相当。

但难以定性比较的地方在于，现在Kimi的测试范畴更小、更垂直。文心一言的付费版包含更长文本输出、图片生成高分辨率、一次生成多图等更明确的权益，并且涉及多模态能力。而Kimi现阶段的尝试还集中在高峰时段体验优化上，相较两者的价格，Kimi的定价在文心一言的六七成左右。

因此，对于用户而言，如果不是Kimi的重度用户，的确还很难辨析“高峰时段体验优化”的价值与价格，也难怪Kimi现阶段必须要以小范围测试的方式试探用户的反应。

不过，无论如何，Kimi走出这一步对大模型应用而言都是一个有效尝试。在用户层面，它能找到自己更准确的付费人群，有针对性打磨下一步可持续的商业模式；对于行业和资本而言，在难以控制的烧钱力度下，它多少能为这片领域的商业化前路拨开一点云雾了。