1. 一句话看明白杨植麟到底做了个什么决定最近打开各大平台Kimi的热度一直没下来过。从和kimi聊天的人太多了到订阅会员可进入优先队列再到开发者圈子里讨论的kimi code怎么用ccswitch配置kimiintellij idea 2025.3.6.1接入kimi你会发现一个很有意思的现象这家公司的一举一动已经不仅仅是普通用户关注的事整个AI开发者生态都在盯着它。而杨植麟在采访里谈到的砍娱乐业务、押注Scaling Law正好把Kimi这一年的战略选择讲透了。先说人话版本。所谓砍娱乐业务不是说Kimi不做C端产品了而是把资源从那些纯流量向、娱乐向、轻交互的功能里撤出来集中火力去做一件事把模型的底层能力往上顶。娱乐业务能带来漂亮的日活数据能带来社交传播但这些都不是Kimi现在最缺的东西。Kimi缺的是更强的推理能力、更长的上下文处理能力、更稳的代码生成质量以及在Scaling Law这条路上持续烧钱的资格。这个话题为什么值得聊因为它是目前国内大模型创业公司里最典型的一次技术信仰和商业现实之间的取舍。杨植麟选择押注Scaling Law本质上是在做一个判断大模型行业的核心壁垒仍然是模型能力本身而不是应用层的小创新。应用可以后面再补但模型能力的代差一旦拉开后面再追就要付出几倍的成本。这篇文章我会把这件事拆开来讲包括Scaling Law到底是怎么起作用的、砍掉娱乐业务背后在算一笔什么账、Kimi后续在产品和技术上做了什么、以及这套打法对普通开发者和创业公司有什么参考价值。2. 拆解砍娱乐业务背后的战略逻辑2.1 大模型公司的资源分配困境如果你做过技术团队的管理你一定懂这种痛苦手里就这么多人、这么多GPUA项目要上线B项目也要上线两边都合理两边都缺人。大模型创业公司尤其如此因为它的成本结构跟普通互联网公司完全不一样。普通App的边际成本接近零多一个用户就多一份收入但大模型不是这样每一次推理都在烧算力每一个复杂功能背后都是模型能力的天花板。当一家公司同时做模型层和应用层时它面临的不是要不要两个都做的问题而是在资源有限的前提下哪条路更接近终局。娱乐业务和Scaling Law恰恰代表了两种完全不同的终局想象。娱乐业务的价值在于即时反馈上线一个AI陪聊、AI角色扮演、AI趣味生成用户量很快就起来数据好看融资故事也好讲。但问题是这些功能的技术壁垒很低你今天做了明天字节、腾讯、阿里也能做而且它们有更大的流量入口和更强的分发能力。杨植麟选择砍掉这块背后是一个很清醒的判断在AI这个赛道应用层的创新如果不能建立在模型能力的代差上那本质上是在给平台打工。你辛辛苦苦做出一个爆款功能模型能力一旦被别人追上流量瞬间就会转移。与其把资源花在这些护城河很浅的地方不如把钱和人都投到模型本身。这个选择短期看会牺牲用户增长但长期看是在积累复利。2.2 砍与不砍的判断标准是什么很多团队在面对这类取舍时最容易犯的错误是什么都想做。杨植麟这个操作的参考价值在于他给出了一个可以复用的判断标准这件事是不是建立在Scaling Law带来的能力提升之上如果是就值得投入如果不是就砍掉或搁置。用这个标准去套就非常清晰了。AI陪聊、AI换脸、AI趣味问答这些功能的核心是产品创意和运营能力Scaling Law对它们的边际增益很低。但代码生成、长文档理解、复杂推理、Agent任务规划这些功能直接受模型能力的影响模型每上一个台阶这些功能就强一大截这才是Scaling Law的复利所在。所以你会看到Kimi后来重点推的都是Kimi Code、Kimi k3这类偏向生产力和专业场景的产品而不是花心思去做娱乐向的功能。2.3 一个容易被忽略的信号Kimi开始做减负我再补充一个观察。最近很多人搜kimi work官网kimi work下载说明Kimi在工具化方向上确实在铺产品线。但注意工具化不等于什么都做。像订阅会员可进入优先队列这个动作表面看是一个商业化设计本质上也是在筛选用户优先级——把资源优先给那些真正高频使用、有生产力需求的用户而不是被娱乐向的流量挤占。这种减负思维在大模型行业特别难得。因为大模型的算力是硬资源高峰期的排队体验直接影响用户对产品的判断。如果一群人在上面聊闲天把算力占满了真正用它写代码、写文档、做分析的用户体验就会变差。Kimi用会员队列的方式把资源分层本质上就是把娱乐流量和生产力流量做一个切割让算力用在刀刃上。这也是砍娱乐业务在产品层面的自然延伸。3. Scaling Law到底在说什么为什么值得押注3.1 用大白话解释Scaling LawScaling Law这个词很多人在热搜里看到了但未必真的理解它在讲什么。用最朴素的说法当你把模型的参数量做得更大、训练数据喂得更多、算力投入堆得更高时模型的能力会以一种可以预测的方式持续增强。而且这个增强不是线性的它存在涌现现象——模型大到某个临界点之后突然就具备了一些小模型完全不具备的能力比如逻辑推理、代码生成、多步规划。我打个比方。你让一个初中生做微积分怎么做都做不出来这不是因为他笨是他的知识储备和思维方式还没到那个阶段。但你让他一路学到大学学完微积分再回头看那些题目就是基本功。Scaling Law说的就是这个过程模型的知识储备和计算规模到了能力自然就涌现了。所以行业内大家卷算力、卷数据、卷参数量不是因为跟风而是因为过去几年的实验反复验证了这条曲线确实存在且可以外推。3.2 为什么杨植麟敢把宝押在这上面押注Scaling Law听起来像是技术信仰但本质上是一个基于工程现实的判断。你去看kimi k3和k2.6在文档处理上的表现差异去对比代码生成质量的变化会发现模型的迭代确实在沿着一条清晰的上坡路走。因为Kimi选择押注Scaling Law所以它的主要资源都投在了三个地方更大的训练集群、更优质的数据管线、更长的上下文窗口。这三样东西每一项都需要真金白银和工程耐心。为什么要极其重视Scaling Law因为在这个行业里模型能力是1应用、生态、商业化都是后面的0。没有前面的1后面挂再多的0都没用。Kimi在kimi网页版、kimi api调用上的各种布局本质上都是在赌模型能力持续变强之后这些接口和工具的价值会指数级放大。而如果模型能力停滞那后面所有的产品化动作都会变成空中楼阁。3.3 Scaling Law的天花板问题创始人心里其实清楚聊到Scaling Law总有人会问这条曲线到底能走到哪是不是有个天花板这个问题圈内人其实每天都在争论。我在实际工作里看到的共识是随着模型规模扩大数据成为瓶颈高质量数据的增长速度远赶不上算力的增长速度。但这是整个行业的问题不是一个公司的问题。只要行业整体还在往前走押注Scaling Law的公司就不会吃亏——因为即使你撞到天花板你积累的训练基础设施、数据管线、工程能力依然比那些没在这条路上投入的公司领先一大截。另外还有个事情容易被忽略Scaling Law不只是模型变大这么简单。真正有价值的Scaling是在数据质量和训练方法上做文章。同样是堆算力用高质量数据训练和用垃圾数据训练效果天差地别。Kimi在数据清洗和数据配比上的投入外界看到的是模型能力的变化看不到的是背后的数据工程。这也是为什么我说杨植麟押注Scaling Law本质上押的是团队把工程做到极致的能力而不是运气。4. 押注Scaling Law之后Kimi在产品上做了什么4.1 从Kimi Code到k3把能力沉淀到生产力场景如果你去翻最近的搜索热词会发现大家最关心的是几个具体的东西kimi code怎么用、Kimi k3和k2.6写文档哪个好用、intellij idea 2025.3.6.1接入kimi、vs code kimi。这些东西背后反映了一个共同趋势Kimi正在成为程序员和写作者的日常工具而不只是聊天机器人。Kimi Code的定位很明显就是冲着代码生成和代码理解去的。它不是一个简单的帮你写代码的工具而是深入到IDE里在写代码的过程中跟你交互的助手。我在实际体验中比较推荐的做法是先在kimi网页版里验证某段逻辑是否可行然后到IDE里通过插件调用让Kimi生成初版再做人工review。这套流程用下来最常见的收获是它能帮你在不熟悉的语言或框架里快速搭出骨架省掉大量的查文档时间。当然生成代码不代表不需要人审安全和性能优化还是得自己把关这点后面细说。Kimi k3在文档处理上的表现是另一个值得聊的点。我自己直接在kimi网页版用过k2.6和k3做长文档分析最直观的感受是k3在长上下文中理解复杂指令的能力更强了不会在中途忘记你在问什么对于动辄几十万字的长文档它能给出更结构化的摘要和关键信息抽取。网上很多人纠结k3和k2.6写文档哪个好用我的建议很简单如果是日常问答、翻译、短文档总结k2.6响应更快如果是超长PDF分析、多章节对比、跨文档推理直接上k3体验差距非常明显。4.2 开发者生态从API到IDE插件的一次全面铺开再来看生态层面。intellij idea 2025.3.6.1接入kimi、vs code kimi、ccswitch配置kimi这些搜索热词说明开发者已经在用各种方式把Kimi嵌入自己的工作流。这背后的逻辑是如果只是把Kimi当成一个网页聊天框那它始终是一个偶尔用一下的工具但一旦接入IDE、接入API、接入自动化流程它就变成了基础设施的一部分使用频率和依赖度都会大幅提升。我自己试过把Kimi接入VS Code的流程配置其实不复杂在扩展市场里找到Kimi插件填上API Key然后就能在编辑器里直接对话和生成代码。这里有一个真实的心得VS Code里用Kimi插件的时候尽量把需求描述得具体一点最好附带上下文代码片段这样生成的代码会更贴合你的工程上下文而不是给你一段理论上正确但接不上项目的样板代码。ccswitch配置kimi则是另一种常见玩法很多开发者用ccswitch做多模型之间的快速切换把Kimi配进去之后实测下来的好处是可以在同一个界面里对比不同模型对同一段代码的处理结果这个对选型评估特别有帮助。再聊一下kimi api调用这个话题在热搜里热度很高。很多开发者的第一反应是问kimi api的入口在哪里、windown使用kimi api怎么配置。其实Kimi的API文档做得已经比较完整注册账号拿Key之后按官方文档写一个Python脚本就能跑通。我用的时候最深的感受是Kimi API对中文长文本的理解能力比很多国外模型更贴合国内开发者的使用场景尤其是处理中文技术文档、会议纪要、合同条款这种内容输出明显更顺。但也要注意一些坑比如在设置max_tokens的时候不要贪大输出过长反而容易在关键结论部分变得不够精准更好的办法是分段提问让模型分别输出摘要和详细分析。4.3 Kimi Work和网页版入口变了但内核没变热搜词里还有一个有趣的信号kimi work官网、kimi work下载、kimi网页版登录入口这些词的搜索量一直在涨说明很多用户并不关心Kimi背后的战略选择他们只想知道怎么用。对于一个AI产品来说这恰恰是健康的信号——战略层面的砍娱乐业务不伤害普通用户的体验反而因为算力更集中Web端和API端的响应质量提升了所以才有和kimi聊天的人太多了这种排队盛况。Kimi网页版登录入口其实很简单直接搜Kimi官网进入之后用手机号扫码就能登录。真正值得关注的是Kimi把很多能力直接做到了网页端你不用下载客户端也不需要折腾环境打开浏览器就能处理长文档、生成代码、做分析。这种低门槛接入的设计让不是程序员的普通用户也能享受到大模型能力这也是为什么Kimi能持续保持高热度。我个人的感觉是Kimi网页版更适合做一次性深度任务比如上传合同做审查、导入论文做综述而Kimi Work和IDE插件则适合高频、固定的工作流两者互相补充不矛盾。5. 砍掉娱乐业务的风险账本这步棋没那么好走5.1 商业化压力Scaling Law是吞金兽我不能只讲押注Scaling Law的好处风险也得说清楚。最重要的一点Scaling Law是一个极其烧钱的信仰。模型参数变大、训练数据变多、算力需求暴涨每一轮训练的成本都是天文数字。砍掉娱乐业务表面上是在聚焦实际上是在压缩短期现金流来源把公司推到一条只能赢不能输的窄路上。大模型公司的生存逻辑很残酷如果你的模型能力不能一直保持领先那前面的投入就变成了沉没成本但如果你的模型能力真的一路领先那市场愿意买单的潜力又足够大。杨植麟的赌注在于他相信Scaling Law的复利效应一定会兑现所以愿意承受短期商业化的阵痛。对普通公司来说这个逻辑不能盲目模仿——你如果没有持续融资的能力、没有足够强的技术团队学这个打法可能还没等到拐点就先把自己烧死了。5.2 同行的追赶Scaling Law是共识不是秘密另一个风险是押注Scaling Law并不是Kimi一家的独家策略。整个行业都在这么干OpenAI在做、Anthropic在做、谷歌在做国内头部大模型公司也在做。所以这不是一条人无我有的路而是一条人多路挤的路。在大家都押注Scaling Law的前提下比拼的就是执行效率和数据质量谁跑得更快谁就能占据有利位置。从最近的Kimi k3发布节奏和kimi code的迭代速度来看Kimi的执行力是值得认可的。但这也是我最想提醒的一点在Scaling Law这场竞赛里没有赢一次就结束这回事每一代模型都是一次重新洗牌。你这一代领先不代表下一代还能领先。杨植麟砍娱乐、聚焦模型方向没问题但能不能长期保持这种高强度迭代才是真正的考验。5.3 用户预期管理砍业务的代价是短期的阵痛还有一点容易被忽略用户对产品的认知是习惯驱动的。很多用户习惯了Kimi原来的娱乐功能比如某个趣味玩法、某个陪伴向场景突然被砍掉他们会产生一种产品变了的失落感。即使这些功能对公司的战略目标没有价值但它们在用户情感层面是真实存在的。这个问题的本质是战略上的减法在用户感知里往往等于失去了某些好东西。Kimi现在的应对方式是用更强的模型能力来对冲这种失落——你的文档理解更强了、代码生成更靠谱了、长问答更精准了用户就会明白失去娱乐功能换来了更强的生产力。但这个过程需要时间在这个过程中Kimi必须保证核心体验不掉链子否则砍业务就真的变成了单纯的砍。6. 对普通开发者和创业者的借鉴不只是看热闹6.1 个人开发者如何跟上Kimi这波能力升级讲完战略落到实操层面。如果你是一个个人开发者或者小团队的技术负责人Kimi押注Scaling Law这件事对你的直接影响不是要不要关注的问题而是怎么把手头的工具配合这两年层出不穷的模型能力用来产出的问题。我的第一个建议是把Kimi API接入到你自己的项目里。不管你是做自动化脚本、做内容分析工具还是做一个垂直领域的小助手Kimi API都能帮你省掉从头训练模型的时间。具体操作上先注册拿Key然后用Python或者Node.js写一个简单的调用封装把max_tokens和system prompt提前设置好跑通之后再逐步加功能。实测下来处理中文资料的场景Kimi的表现比预期好特别是在需要理解上下文、提取关键信息的任务上。第二个建议是在你的IDE里把Kimi配好。无论你用的是intellij idea还是VS Code都值得花十几分钟把Kimi插件装好、配置好API Key。接入Kimi之后写代码、查报错、生成单元测试的效率会有明显提升更关键的是Kimi能结合你当前打开的代码文件来给出建议比开一个网页来回复制粘贴强太多。6.2 工具链配置的几个常见误区在配置和使用Kimi的过程中我踩过一些坑这里整理成几条给后来人参考不要在system prompt里写太多无关的信息。Kimi对token的利用很聪明但你给它的上下文越干净它的输出越精准。如果一开始效果不好先看看是不是prompt本身写得不够清楚。处理代码生成任务时一定要把语言版本和框架版本说清楚。比如让它生成Python脚本你要说Python 3.11还是3.9让它生成Spring的代码你要说Spring Boot 2.x还是3.x。不说明场景的话得到的代码可能会出现兼容性问题。用API做批量任务时建议加一个简单的重试机制。大模型的API偶尔会出现超时或者限流这和业务本身没关系但你必须在工程上容忍这个容错否则一个任务中间断了整个流程都要重跑。不要用一个超大的prompt做所有事。更好的做法是把任务拆成多个小步骤每步调用一次Kimi这样结果更可控也更容易排查问题。6.3 创业公司的战略启示什么该砍什么该保最后一个层面说说对创业公司的借鉴意义。很多创业团队在规划产品时最容易犯的问题就是什么都想做。今天看这个AI陪伴火了我也要做明天看那个AI写作火了我也要跟进。但资源和注意力是有限的什么都做等于什么都不精。杨植麟这个案例给了一个很好的参考框架回到你的核心优势找到那个你比别人强一截的东西然后集中资源砸下去。对于Kimi来说那个东西就是模型能力所以它砍娱乐、押注Scaling Law。对于不同的公司来说那个东西可能不一样——可能是技术、可能是渠道、可能是内容能力——但原则是一样的不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。另外要注意的一点是砍业务不代表否定业务的价值而是阶段性的优先级排序。Kimi砍掉娱乐业务不是娱乐AI没有未来而是现阶段它不值得用最宝贵的算力和人才去交换。等模型能力上了一个大台阶再回来做应用层的创新那时候的效率会更高。所以如果你也要做业务取舍建议把现在做什么和以后做什么分清楚砍掉的东西不一定永远不做只是现在不做。7. 把赌注下在能力上我个人的体会是杨植麟谈Kimi砍娱乐业务押注Scaling Law这个选择背后有一个很朴素的信念在一个技术驱动的行业里能力是最大的杠杆。你可以在应用层做很多花活但如果底层能力不领先那些花活迟早会被更有能力的人复制走。反过来只要你把底层能力做到位应用层的创新随时都可以启动。这个逻辑不只在AI行业成立在很多领域都成立。所以与其天天盯着Kimi有什么新动态、又出了什么新版本不如想想这个案例能给自己的工作和决策带来什么启发。如果你也面临类似的取舍可以试试那个判断标准这个事是不是建立在你核心能力提升的基础上如果是值得投入如果不是再火也跟你无关。最后再分享一个小技巧当你用Kimi或者任何大模型工具时别只看它的宣传语也别只照着热门教程操作而是拿一个自己手头真实的任务去试。比如让它处理一份你正在写的文档让它帮你把一段代码的重构方案列出来然后你再判断它到底好不好用。别人的测评都是参考只有你自己的使用场景才能告诉你这个工具对你有没有用。Kimi押注Scaling Law是不是正确的选择时间会给答案但你能不能用好这些工具从今天开始就能见分晓。
1. 一句话看明白杨植麟到底做了个什么决定最近打开各大平台Kimi的热度一直没下来过。从和kimi聊天的人太多了到订阅会员可进入优先队列再到开发者圈子里讨论的kimi code怎么用ccswitch配置kimiintellij idea 2025.3.6.1接入kimi你会发现一个很有意思的现象这家公司的一举一动已经不仅仅是普通用户关注的事整个AI开发者生态都在盯着它。而杨植麟在采访里谈到的砍娱乐业务、押注Scaling Law正好把Kimi这一年的战略选择讲透了。先说人话版本。所谓砍娱乐业务不是说Kimi不做C端产品了而是把资源从那些纯流量向、娱乐向、轻交互的功能里撤出来集中火力去做一件事把模型的底层能力往上顶。娱乐业务能带来漂亮的日活数据能带来社交传播但这些都不是Kimi现在最缺的东西。Kimi缺的是更强的推理能力、更长的上下文处理能力、更稳的代码生成质量以及在Scaling Law这条路上持续烧钱的资格。这个话题为什么值得聊因为它是目前国内大模型创业公司里最典型的一次技术信仰和商业现实之间的取舍。杨植麟选择押注Scaling Law本质上是在做一个判断大模型行业的核心壁垒仍然是模型能力本身而不是应用层的小创新。应用可以后面再补但模型能力的代差一旦拉开后面再追就要付出几倍的成本。这篇文章我会把这件事拆开来讲包括Scaling Law到底是怎么起作用的、砍掉娱乐业务背后在算一笔什么账、Kimi后续在产品和技术上做了什么、以及这套打法对普通开发者和创业公司有什么参考价值。2. 拆解砍娱乐业务背后的战略逻辑2.1 大模型公司的资源分配困境如果你做过技术团队的管理你一定懂这种痛苦手里就这么多人、这么多GPUA项目要上线B项目也要上线两边都合理两边都缺人。大模型创业公司尤其如此因为它的成本结构跟普通互联网公司完全不一样。普通App的边际成本接近零多一个用户就多一份收入但大模型不是这样每一次推理都在烧算力每一个复杂功能背后都是模型能力的天花板。当一家公司同时做模型层和应用层时它面临的不是要不要两个都做的问题而是在资源有限的前提下哪条路更接近终局。娱乐业务和Scaling Law恰恰代表了两种完全不同的终局想象。娱乐业务的价值在于即时反馈上线一个AI陪聊、AI角色扮演、AI趣味生成用户量很快就起来数据好看融资故事也好讲。但问题是这些功能的技术壁垒很低你今天做了明天字节、腾讯、阿里也能做而且它们有更大的流量入口和更强的分发能力。杨植麟选择砍掉这块背后是一个很清醒的判断在AI这个赛道应用层的创新如果不能建立在模型能力的代差上那本质上是在给平台打工。你辛辛苦苦做出一个爆款功能模型能力一旦被别人追上流量瞬间就会转移。与其把资源花在这些护城河很浅的地方不如把钱和人都投到模型本身。这个选择短期看会牺牲用户增长但长期看是在积累复利。2.2 砍与不砍的判断标准是什么很多团队在面对这类取舍时最容易犯的错误是什么都想做。杨植麟这个操作的参考价值在于他给出了一个可以复用的判断标准这件事是不是建立在Scaling Law带来的能力提升之上如果是就值得投入如果不是就砍掉或搁置。用这个标准去套就非常清晰了。AI陪聊、AI换脸、AI趣味问答这些功能的核心是产品创意和运营能力Scaling Law对它们的边际增益很低。但代码生成、长文档理解、复杂推理、Agent任务规划这些功能直接受模型能力的影响模型每上一个台阶这些功能就强一大截这才是Scaling Law的复利所在。所以你会看到Kimi后来重点推的都是Kimi Code、Kimi k3这类偏向生产力和专业场景的产品而不是花心思去做娱乐向的功能。2.3 一个容易被忽略的信号Kimi开始做减负我再补充一个观察。最近很多人搜kimi work官网kimi work下载说明Kimi在工具化方向上确实在铺产品线。但注意工具化不等于什么都做。像订阅会员可进入优先队列这个动作表面看是一个商业化设计本质上也是在筛选用户优先级——把资源优先给那些真正高频使用、有生产力需求的用户而不是被娱乐向的流量挤占。这种减负思维在大模型行业特别难得。因为大模型的算力是硬资源高峰期的排队体验直接影响用户对产品的判断。如果一群人在上面聊闲天把算力占满了真正用它写代码、写文档、做分析的用户体验就会变差。Kimi用会员队列的方式把资源分层本质上就是把娱乐流量和生产力流量做一个切割让算力用在刀刃上。这也是砍娱乐业务在产品层面的自然延伸。3. Scaling Law到底在说什么为什么值得押注3.1 用大白话解释Scaling LawScaling Law这个词很多人在热搜里看到了但未必真的理解它在讲什么。用最朴素的说法当你把模型的参数量做得更大、训练数据喂得更多、算力投入堆得更高时模型的能力会以一种可以预测的方式持续增强。而且这个增强不是线性的它存在涌现现象——模型大到某个临界点之后突然就具备了一些小模型完全不具备的能力比如逻辑推理、代码生成、多步规划。我打个比方。你让一个初中生做微积分怎么做都做不出来这不是因为他笨是他的知识储备和思维方式还没到那个阶段。但你让他一路学到大学学完微积分再回头看那些题目就是基本功。Scaling Law说的就是这个过程模型的知识储备和计算规模到了能力自然就涌现了。所以行业内大家卷算力、卷数据、卷参数量不是因为跟风而是因为过去几年的实验反复验证了这条曲线确实存在且可以外推。3.2 为什么杨植麟敢把宝押在这上面押注Scaling Law听起来像是技术信仰但本质上是一个基于工程现实的判断。你去看kimi k3和k2.6在文档处理上的表现差异去对比代码生成质量的变化会发现模型的迭代确实在沿着一条清晰的上坡路走。因为Kimi选择押注Scaling Law所以它的主要资源都投在了三个地方更大的训练集群、更优质的数据管线、更长的上下文窗口。这三样东西每一项都需要真金白银和工程耐心。为什么要极其重视Scaling Law因为在这个行业里模型能力是1应用、生态、商业化都是后面的0。没有前面的1后面挂再多的0都没用。Kimi在kimi网页版、kimi api调用上的各种布局本质上都是在赌模型能力持续变强之后这些接口和工具的价值会指数级放大。而如果模型能力停滞那后面所有的产品化动作都会变成空中楼阁。3.3 Scaling Law的天花板问题创始人心里其实清楚聊到Scaling Law总有人会问这条曲线到底能走到哪是不是有个天花板这个问题圈内人其实每天都在争论。我在实际工作里看到的共识是随着模型规模扩大数据成为瓶颈高质量数据的增长速度远赶不上算力的增长速度。但这是整个行业的问题不是一个公司的问题。只要行业整体还在往前走押注Scaling Law的公司就不会吃亏——因为即使你撞到天花板你积累的训练基础设施、数据管线、工程能力依然比那些没在这条路上投入的公司领先一大截。另外还有个事情容易被忽略Scaling Law不只是模型变大这么简单。真正有价值的Scaling是在数据质量和训练方法上做文章。同样是堆算力用高质量数据训练和用垃圾数据训练效果天差地别。Kimi在数据清洗和数据配比上的投入外界看到的是模型能力的变化看不到的是背后的数据工程。这也是为什么我说杨植麟押注Scaling Law本质上押的是团队把工程做到极致的能力而不是运气。4. 押注Scaling Law之后Kimi在产品上做了什么4.1 从Kimi Code到k3把能力沉淀到生产力场景如果你去翻最近的搜索热词会发现大家最关心的是几个具体的东西kimi code怎么用、Kimi k3和k2.6写文档哪个好用、intellij idea 2025.3.6.1接入kimi、vs code kimi。这些东西背后反映了一个共同趋势Kimi正在成为程序员和写作者的日常工具而不只是聊天机器人。Kimi Code的定位很明显就是冲着代码生成和代码理解去的。它不是一个简单的帮你写代码的工具而是深入到IDE里在写代码的过程中跟你交互的助手。我在实际体验中比较推荐的做法是先在kimi网页版里验证某段逻辑是否可行然后到IDE里通过插件调用让Kimi生成初版再做人工review。这套流程用下来最常见的收获是它能帮你在不熟悉的语言或框架里快速搭出骨架省掉大量的查文档时间。当然生成代码不代表不需要人审安全和性能优化还是得自己把关这点后面细说。Kimi k3在文档处理上的表现是另一个值得聊的点。我自己直接在kimi网页版用过k2.6和k3做长文档分析最直观的感受是k3在长上下文中理解复杂指令的能力更强了不会在中途忘记你在问什么对于动辄几十万字的长文档它能给出更结构化的摘要和关键信息抽取。网上很多人纠结k3和k2.6写文档哪个好用我的建议很简单如果是日常问答、翻译、短文档总结k2.6响应更快如果是超长PDF分析、多章节对比、跨文档推理直接上k3体验差距非常明显。4.2 开发者生态从API到IDE插件的一次全面铺开再来看生态层面。intellij idea 2025.3.6.1接入kimi、vs code kimi、ccswitch配置kimi这些搜索热词说明开发者已经在用各种方式把Kimi嵌入自己的工作流。这背后的逻辑是如果只是把Kimi当成一个网页聊天框那它始终是一个偶尔用一下的工具但一旦接入IDE、接入API、接入自动化流程它就变成了基础设施的一部分使用频率和依赖度都会大幅提升。我自己试过把Kimi接入VS Code的流程配置其实不复杂在扩展市场里找到Kimi插件填上API Key然后就能在编辑器里直接对话和生成代码。这里有一个真实的心得VS Code里用Kimi插件的时候尽量把需求描述得具体一点最好附带上下文代码片段这样生成的代码会更贴合你的工程上下文而不是给你一段理论上正确但接不上项目的样板代码。ccswitch配置kimi则是另一种常见玩法很多开发者用ccswitch做多模型之间的快速切换把Kimi配进去之后实测下来的好处是可以在同一个界面里对比不同模型对同一段代码的处理结果这个对选型评估特别有帮助。再聊一下kimi api调用这个话题在热搜里热度很高。很多开发者的第一反应是问kimi api的入口在哪里、windown使用kimi api怎么配置。其实Kimi的API文档做得已经比较完整注册账号拿Key之后按官方文档写一个Python脚本就能跑通。我用的时候最深的感受是Kimi API对中文长文本的理解能力比很多国外模型更贴合国内开发者的使用场景尤其是处理中文技术文档、会议纪要、合同条款这种内容输出明显更顺。但也要注意一些坑比如在设置max_tokens的时候不要贪大输出过长反而容易在关键结论部分变得不够精准更好的办法是分段提问让模型分别输出摘要和详细分析。4.3 Kimi Work和网页版入口变了但内核没变热搜词里还有一个有趣的信号kimi work官网、kimi work下载、kimi网页版登录入口这些词的搜索量一直在涨说明很多用户并不关心Kimi背后的战略选择他们只想知道怎么用。对于一个AI产品来说这恰恰是健康的信号——战略层面的砍娱乐业务不伤害普通用户的体验反而因为算力更集中Web端和API端的响应质量提升了所以才有和kimi聊天的人太多了这种排队盛况。Kimi网页版登录入口其实很简单直接搜Kimi官网进入之后用手机号扫码就能登录。真正值得关注的是Kimi把很多能力直接做到了网页端你不用下载客户端也不需要折腾环境打开浏览器就能处理长文档、生成代码、做分析。这种低门槛接入的设计让不是程序员的普通用户也能享受到大模型能力这也是为什么Kimi能持续保持高热度。我个人的感觉是Kimi网页版更适合做一次性深度任务比如上传合同做审查、导入论文做综述而Kimi Work和IDE插件则适合高频、固定的工作流两者互相补充不矛盾。5. 砍掉娱乐业务的风险账本这步棋没那么好走5.1 商业化压力Scaling Law是吞金兽我不能只讲押注Scaling Law的好处风险也得说清楚。最重要的一点Scaling Law是一个极其烧钱的信仰。模型参数变大、训练数据变多、算力需求暴涨每一轮训练的成本都是天文数字。砍掉娱乐业务表面上是在聚焦实际上是在压缩短期现金流来源把公司推到一条只能赢不能输的窄路上。大模型公司的生存逻辑很残酷如果你的模型能力不能一直保持领先那前面的投入就变成了沉没成本但如果你的模型能力真的一路领先那市场愿意买单的潜力又足够大。杨植麟的赌注在于他相信Scaling Law的复利效应一定会兑现所以愿意承受短期商业化的阵痛。对普通公司来说这个逻辑不能盲目模仿——你如果没有持续融资的能力、没有足够强的技术团队学这个打法可能还没等到拐点就先把自己烧死了。5.2 同行的追赶Scaling Law是共识不是秘密另一个风险是押注Scaling Law并不是Kimi一家的独家策略。整个行业都在这么干OpenAI在做、Anthropic在做、谷歌在做国内头部大模型公司也在做。所以这不是一条人无我有的路而是一条人多路挤的路。在大家都押注Scaling Law的前提下比拼的就是执行效率和数据质量谁跑得更快谁就能占据有利位置。从最近的Kimi k3发布节奏和kimi code的迭代速度来看Kimi的执行力是值得认可的。但这也是我最想提醒的一点在Scaling Law这场竞赛里没有赢一次就结束这回事每一代模型都是一次重新洗牌。你这一代领先不代表下一代还能领先。杨植麟砍娱乐、聚焦模型方向没问题但能不能长期保持这种高强度迭代才是真正的考验。5.3 用户预期管理砍业务的代价是短期的阵痛还有一点容易被忽略用户对产品的认知是习惯驱动的。很多用户习惯了Kimi原来的娱乐功能比如某个趣味玩法、某个陪伴向场景突然被砍掉他们会产生一种产品变了的失落感。即使这些功能对公司的战略目标没有价值但它们在用户情感层面是真实存在的。这个问题的本质是战略上的减法在用户感知里往往等于失去了某些好东西。Kimi现在的应对方式是用更强的模型能力来对冲这种失落——你的文档理解更强了、代码生成更靠谱了、长问答更精准了用户就会明白失去娱乐功能换来了更强的生产力。但这个过程需要时间在这个过程中Kimi必须保证核心体验不掉链子否则砍业务就真的变成了单纯的砍。6. 对普通开发者和创业者的借鉴不只是看热闹6.1 个人开发者如何跟上Kimi这波能力升级讲完战略落到实操层面。如果你是一个个人开发者或者小团队的技术负责人Kimi押注Scaling Law这件事对你的直接影响不是要不要关注的问题而是怎么把手头的工具配合这两年层出不穷的模型能力用来产出的问题。我的第一个建议是把Kimi API接入到你自己的项目里。不管你是做自动化脚本、做内容分析工具还是做一个垂直领域的小助手Kimi API都能帮你省掉从头训练模型的时间。具体操作上先注册拿Key然后用Python或者Node.js写一个简单的调用封装把max_tokens和system prompt提前设置好跑通之后再逐步加功能。实测下来处理中文资料的场景Kimi的表现比预期好特别是在需要理解上下文、提取关键信息的任务上。第二个建议是在你的IDE里把Kimi配好。无论你用的是intellij idea还是VS Code都值得花十几分钟把Kimi插件装好、配置好API Key。接入Kimi之后写代码、查报错、生成单元测试的效率会有明显提升更关键的是Kimi能结合你当前打开的代码文件来给出建议比开一个网页来回复制粘贴强太多。6.2 工具链配置的几个常见误区在配置和使用Kimi的过程中我踩过一些坑这里整理成几条给后来人参考不要在system prompt里写太多无关的信息。Kimi对token的利用很聪明但你给它的上下文越干净它的输出越精准。如果一开始效果不好先看看是不是prompt本身写得不够清楚。处理代码生成任务时一定要把语言版本和框架版本说清楚。比如让它生成Python脚本你要说Python 3.11还是3.9让它生成Spring的代码你要说Spring Boot 2.x还是3.x。不说明场景的话得到的代码可能会出现兼容性问题。用API做批量任务时建议加一个简单的重试机制。大模型的API偶尔会出现超时或者限流这和业务本身没关系但你必须在工程上容忍这个容错否则一个任务中间断了整个流程都要重跑。不要用一个超大的prompt做所有事。更好的做法是把任务拆成多个小步骤每步调用一次Kimi这样结果更可控也更容易排查问题。6.3 创业公司的战略启示什么该砍什么该保最后一个层面说说对创业公司的借鉴意义。很多创业团队在规划产品时最容易犯的问题就是什么都想做。今天看这个AI陪伴火了我也要做明天看那个AI写作火了我也要跟进。但资源和注意力是有限的什么都做等于什么都不精。杨植麟这个案例给了一个很好的参考框架回到你的核心优势找到那个你比别人强一截的东西然后集中资源砸下去。对于Kimi来说那个东西就是模型能力所以它砍娱乐、押注Scaling Law。对于不同的公司来说那个东西可能不一样——可能是技术、可能是渠道、可能是内容能力——但原则是一样的不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。另外要注意的一点是砍业务不代表否定业务的价值而是阶段性的优先级排序。Kimi砍掉娱乐业务不是娱乐AI没有未来而是现阶段它不值得用最宝贵的算力和人才去交换。等模型能力上了一个大台阶再回来做应用层的创新那时候的效率会更高。所以如果你也要做业务取舍建议把现在做什么和以后做什么分清楚砍掉的东西不一定永远不做只是现在不做。7. 把赌注下在能力上我个人的体会是杨植麟谈Kimi砍娱乐业务押注Scaling Law这个选择背后有一个很朴素的信念在一个技术驱动的行业里能力是最大的杠杆。你可以在应用层做很多花活但如果底层能力不领先那些花活迟早会被更有能力的人复制走。反过来只要你把底层能力做到位应用层的创新随时都可以启动。这个逻辑不只在AI行业成立在很多领域都成立。所以与其天天盯着Kimi有什么新动态、又出了什么新版本不如想想这个案例能给自己的工作和决策带来什么启发。如果你也面临类似的取舍可以试试那个判断标准这个事是不是建立在你核心能力提升的基础上如果是值得投入如果不是再火也跟你无关。最后再分享一个小技巧当你用Kimi或者任何大模型工具时别只看它的宣传语也别只照着热门教程操作而是拿一个自己手头真实的任务去试。比如让它处理一份你正在写的文档让它帮你把一段代码的重构方案列出来然后你再判断它到底好不好用。别人的测评都是参考只有你自己的使用场景才能告诉你这个工具对你有没有用。Kimi押注Scaling Law是不是正确的选择时间会给答案但你能不能用好这些工具从今天开始就能见分晓。
