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「卧底」Kimi的100小时

微信公众号 2026年04月12日 0 次阅读阅读原文

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核心导读世界上只有三种人：天才，守护他们的人，和被他们守护的人。

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如果你想在公司完成任何一项需要他人协助的工作，非常简单：直接问。不需要通过领导，不需要任何批示，不需要协调会，更不需要打破任何「部门墙」。Kimi没有部门墙，甚至连部门都没有。

杨植麟的个性签名只有四个字：直接沟通。

**文｜刘墨**

**编辑｜金扎**

2026年的春天偏爱Kimi。从收入、融资、估值连破纪录，到以17岁高中实习生为一作的论文被马斯克等硅谷大佬高度评价，再到被500亿美金估值的美国公司Cursor「套壳」，Kimi几乎同时完成了资本、技术和商业的美丽三重奏。这家成立仅三年、估值超1200亿元人民币的创业公司，在全球AI的叙事版图里逐渐显影。

而月之暗面，始终神秘。

我被允许在公司总部深度观察100个小时。作为独立作者，我可以访谈任何愿意开口的员工，旁听任何不涉及商业机密的会议，创作不受干涉，也不会得到报酬——这确实是这家公司的风格。

当你站在公司内部，像是处于风暴中心。风眼之内，万物静止。工位安静，键盘声零落，偶尔会有笑声传来。外界的喧嚣，那些流言、争论、追捧与模仿，在这里找不到任何回响。

300多人，平均年龄不到30岁，每人肩上扛着近4亿估值。这里80%的同事是I人（内倾型人格）——人们并排坐着，却更习惯打字，而非交谈。在这里，内向不是缺陷，而是一种组织协议。

我想起2024年第一次做客这家公司，在那个风暴开始酝酿的夜晚，我对月之暗面的第一印象并非太好。

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「DeepSeek救了我们」

2024年12月24日的晚上，对大多数中国人来说，是一个不太会被注意到的平安夜，却是Julian毕生难忘的至暗时刻。她26岁，刚从北大毕业两年，没有任何行业经验，已是Kimi入职最早的员工之一。这位又年轻又资深的女孩，坐在Radiohead会议室的长桌边，面对三十多位同事，眼泪止不住地往下流。

她始终无法交付符合联合创始人标准的节日营销方案。在离春节还有一个月的情况下，要继续升级，甚至全盘推翻已经修改过6次的最新方案，并保证产研团队协同实现，本身就是小概率事件。但公司对2025年春节的增长期望巨大：正是去年春节，Kimi以「200万字长文本」出圈，C端用户激增，甚至在资本市场衍生出「Kimi概念股」。

那场周会漫长而令人绝望：二十位像Julian一样没有经验的年轻同事们轮流汇报，从社媒投放到用户运营，从国内公关到海外营销，事无巨细，集体讨论，由联创决策。Kimi如同一个身处青春期、不知所措的少年，即便手握单月几千万的投放预算，面对来势汹汹的对手，也不免手忙脚乱。

最终，会议在凌晨4点前准时结束。

没有人知道Julian后来的方案是否成功。因为一个月后，当全世界第一次知道DeepSeek这个名字时，一切都变得不再重要。

增长团队的Hayley回到温州老家，亲戚朋友都在问：你知道DeepSeek吗？仿佛Kimi是来自上个世纪的名字。Hayley过了一个最难熬的年。她说，整个公司的沉寂震耳欲聋。

年会往往选在春节后的3月召开，允许所有员工挑战老板。那年的问题几乎都围绕DeepSeek展开。最尖锐的发问来自HR团队，他们以一种绝对真诚的姿态捅破那层窗户纸：我们应该如何回答候选人的那个问题——

「DeepSeek也给我发了offer，我凭什么来Kimi？」

但并非所有人都这么思考。算法团队的Alex回忆，如果说自己在DeepSeek时刻感受到了什么强烈情绪的话，只有一种：兴奋。

这种兴奋不只代表他一个人，而是整个算法团队的心态。他们看到了另外的可能性：成本更低的策略，开源的方式，以及一个过去无人相信的事实——只要技术足够领先，模型足够扎实，一家默默无名的中国创业公司，也能得到全世界的尊重。

产品团队也并不焦虑。Kevin是入职最早的产品同事，他有着明确和清晰的信心：DeepSeek是靠模型出圈，但当Kimi的模型能力跟上来之后，他们在产品端能做的锦上添花的事情将会更多。

没有人知道联合创始人们经历了怎样的讨论。但这家公司以迅疾的方式完成战略调整和再聚焦，并达成了真正意义的全员共识。如果你找任何一个同事问公司最重要的事情是什么，他都会不假思索地告诉你：模型。

从此，你能够感受到公司中蔓延的对DeepSeek的尊重，一方面是基于同行视角的惺惺相惜，另一方面，正如Alex说的那句话：「其实，是DeepSeek救了我们。」

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Kimi K2.5模型性能表现

Taste is all you need

「你怎么穿这样的鞋子？」

Ezra惊讶地问完这句话后，我比她更感到惊奇。在她所处的办公楼层，几乎每个人桌子底下都会放一双拖鞋，因为舒服的穿着能让人更松弛，更专注，也更有创造力。

这是聪明人的Dress Code。

我见过很多学霸，但这里的「好学生」极其不同。Ezra读小学时就试图入侵自家的电脑，仅仅因为爸妈不肯告诉她密码；初中她又开始对比特币产生兴趣，那时候仅需300元一枚，她劝母亲给点零花钱用于投资，妈妈告诉她那是骗人的；高中第一次坐出租车时，她画出网约车的产品模型，可惜当时没有AI工具，否则可能很早就上线了；大学终于有了自己的零花钱，她选择进入股市，在A股赔掉了90%。

炒股滑铁卢使她深刻反思人类的局限性，从而解锁了对AI的兴趣。

她对AGI（通用人工智能）的理解很朴素，就是要创造N个爱因斯坦，解决人类所有的难题。从那时起，她决心要找到一家公司，探索AGI的极限。尽管她已在A股赚回了本钱。

由于学术背景扎实，她拿到了各大公司的offer。选择加入Kimi，仅仅因为在面试中，创始人杨植麟对技术的深刻理解和对细节的认真态度打动了她。她认为，杨植麟是真正关心模型的人。他没有聪明人身上的浮躁，也没有生意人身上的功利，直到面试结束，她都不知道他是公司的创始人。

Karen从小叛逆，会和老师吵架，也从来不听父母的话，在读书的时候非要出国，留学毕业后又偏要创业，大厂稳定优渥的生活让他绝望。他不要一眼看到头的人生。

我问他，如果100%的60分，和1%的100分，你会选择哪个？

他毫不犹豫地选择后者。不是受不了60分，只是讨厌那个100%。

这样的创业者基因构成集体的某种底色。据不完全统计，月之暗面里至少有50人，创办或加入过创业公司。

显然，Kimi喜欢雇佣CEO们。

更准确的说法是，这里正庇护着一批又一批流浪的天才。天才未必是学霸，或是好学生，重要的是，他们在某个维度里，拥有一双穿透时间的眼睛。

在这个80%的员工拥有「985」和「211」高校学历的公司里，Yannis的履历并不出彩，但早在2023年，他就已经在工程师社区里预见到DeepSeek和Kimi的崛起，那是一个模型公司还没有产品的年代。这种预见被另一位00后同事发现，把他引荐到公司里。

Karen说，太多的聪明人，被困在体系的桎梏里。从家庭，到学校，再到职场，他们无意识地服从着集体，看不到自己内心的真正需要。只有一小部分人试图逃离，又常常不被世界看到。而Kimi的使命之一，便是看到他们。

如果没有这种看到，就不会有17岁的高中生能作为Kimi的实习生与团队合作，发表出让马斯克赞赏的论文。把他放在第一作者的人，正是当初找到他的「伯乐」Bob。

天才和疯子只有一步之遥。当一个不被理解的疯子来到月之暗面，他可能突然成为改变世界的天才；或是那些尚未面世的天才，在这里才能疯狂绽放。Bob告诉我，某种程度上，Ego大不是问题，甚至可能是好事。把Ego当作内驱力，认定自己必须参与某个伟大事业，才是真正疯狂的天才，也是他们决不愿错过的人。

天才偏执。

在这个团队里，训练顶级AI模型被称为「炼丹」，而炼丹本质上就是不断修BUG。在启动Flagship Run（旗舰模型训练任务）后，Bob和同事们养成了一个改不掉的习惯，每天睁眼的第一件事，是刷新十几万个内部监控指标，屏幕上任何一条曲线的异常上扬，都会引起警觉：是优化出了问题？架构设计有缺陷？还是数值精度没对齐？

他们像训练有素的动物一样敏锐。有人甚至会从训练语料中筛选出那些梯度极值过大的token（词元），把它们逐个打印出来，逐字审问：你为什么跳动得如此剧烈？

每个真正参与过这场「接生」的人，都经历过这种紧张到夜不能寐的日子。他们并非焦虑，而是好奇心在驱动。偏执的警觉，把这个模型推向行业顶尖水平。

天才扎堆。

过去一年里，Kimi招聘的人员有超过100人来自内推，要么是朋友，或者朋友的朋友。这种招聘模式被内部称为“人传人”。基于这种本就深度连接的关系网络，信任成为天然的组织资产。

本质上，Kimi把组织管理的难度转嫁到了人才招募上。通过举荐吸引来的人「气味相投」，这也正呼应几乎所有人都在强调的关键词：TASTE（品味）。

2025年9月的一个晚上，几位工程师随手启动了一个内部小项目，取名「Ensoul」（意为“赋予灵魂”）。这个名字本身就像一句诗——他们想让沉睡的代码文件“活”过来，在命令行里变成一个能对话的智能助手。

这种对名字的敏感不是偶然。他们曾有个框架叫「YAMAHA」，其实是「Yet Another Moonshot Agent」的缩写；而最核心的底层被命名为「Kosong」——马来语里“空”的意思，取自“空即是色”的禅意，寓意它像一张白纸，不预设任何功能，却蕴含一切可能。

正是这样的品味，决定了产品的长相。

当别人都在把聊天窗口硬塞进命令行时，他们认为这太丑了：真正的程序员打开终端是为了输入命令，不是为了聊天。于是Kimi CLI被设计成更像一个“聪明的Shell”——它懂你输入的指令，但不会强行变成一个对话窗口。

这种极简也体现在代码里。整个核心逻辑只有400行Python，像一首短诗，删掉了所有不必要的装饰。模块之间解耦得干干净净，用户不仅能自己定制功能，还能把Kimi拆成零件，组装出自己的应用。

就连Kimi Agent早期也曾以“OK Computer”自居——尽管后者终因传播门槛过高而被迫更改。但命名者似乎从不在意流量最大化的互联网法则，只服从于私人的音乐趣味与语言洁癖。

有人半开玩笑地说，若以会乐器的人员比例计，Kimi在AI公司中可能排在第一。

Taste成为最高，也最难达到的招聘标准。它无法量化，却无处不在。

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Kimi创始人杨植麟

泛化，然后进化

你可能永远搞不清Kimi的每个人在干什么。

公司喜欢使用「团队」这个词来形容分工。整体上，算法、产研、增长、战略、职能等方向大概明确，可一旦细化到所谓的「部门」甚至是具体分工，没有任何人说得清楚——

因为你面对的是一个没有部门、没有职级、没有Title（头衔）、没有OKR（目标与关键成果法）和KPI（关键绩效指标）的组织，甚至所有汇报线都简单得不真实。

这对本硕毕业于清华、曾在硅谷巨头和中国「大厂」担任过管理层、打造了10亿美金创业公司的Brandon来说，实在不可理喻。他浸淫行业多年，以技术管理见长，曾带过近千人的团队，本想在AI领域延续经验以大展拳脚，却被联合创始人张予彤告知公司并非如此运作，因为能够给到他带的团队人数是——2个人左右。

出于某种对未来的直觉，他还想再进一步聊聊。

于是，在2025年1月，某个怀疑蔓延、人心动荡的长夜里，Brandon见到了自己的清华师弟，创始人杨植麟。前者当时不会知道，后者的名字将在今天如此频繁地和马斯克、黄仁勋被媒体一并提及。他唯一记住的是，这位师弟在寒暄后张嘴说的第一句话：

「师兄，RL（强化学习）才是未来。」

此后，这场对话更像是杨植麟的喃喃自语——他在自己的思考中沉浸得很深，以至于Brandon并不能听懂其中大多数中文。但他无法否认的是，自己第一次意识到过去二十年建构的知识结构和思维模式，正在一场革命前夜分崩离析，连同他所有的Ego。至于最终下定决心加入公司的原因，他略显神秘地告诉我：杨植麟可能成为一个伟大的预言家，因为他足够有远见，并足够纯粹。

后来，当这个不流行Title的公司因为实在不好给他定岗而有些犹豫时，他坚定的回应不像在开玩笑：「哪怕让我扫厕所，我也来。而且，我要扫到最好。」

并不是所有大厂的管理者和专家都能在这里如鱼得水。Phoebe是从增长团队转岗到产研团队的00后女孩，自称「什么都不懂的黄毛丫头」，她认真地告诉我，在这家公司，丰富的经验和深厚的履历可能成为负担——AI行业太新，变化太快，一个资深专家可能不如她这个「黄毛丫头」学习和成长得更快。

她至少看到有三位大厂中高层到公司Landing（入职适应）失败。有一位最后决定去另一个行业安度余生，原因是觉得身边的人极度年轻、极度聪明，他在被一次次碾压后彻底破防——这不是属于自己的时代和行业，不如认命躺平。

自DeepSeek时刻后，Phoebe也产生了深深的危机感，决心彻底放弃研究投放，想转而在产品和研发上帮助公司，便开始无休无止的知识恶补，甚至去B站直播学习，长达几百个小时。但令她惊讶的，是公司在一开始就毫无忧虑地给予她转岗的机会。

事实上，仅在受访的三十位同事里，就有一半以上的人工作职责发生过多次变化。如果跟他们上一份工作的内容相比，这个变化的比例恐怕达到80%——这意味着，几乎每个人都在Kimi做着与之前完全不同的事情。

Kimi喜欢有泛化能力的人。

在AI的语境中，泛化能力是指模型在训练数据之外的新场景下依然有效的能力——它不是死记硬背答案，而是捕捉底层的规律结构。而那些大厂的中高层，在巨头特定的KPI体系、汇报话术、资源博弈规则中训练得太久，算法已过度拟合了局部最优解。当环境变量彻底改变时，他们的能力在适应新分布的过程中就可能失效了。

如果说传统大厂员工像专用模型，那么月之暗面追求的个体像基础模型：通过SFT（监督微调）掌握基本规则后，用RL（强化学习）在多元任务中自我对弈，最终获得跨域迁移的能力。

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Cursor 创始人公开致歉并承认 Kimi K2.5 是其测评中“最强的基座模型（Strongest base model）”，是其核心产品的灵魂。

James是从硅谷回来的留学生，他26岁，梦想是「把钱给年轻人」。作为一个虔诚而狂热的人工智能信徒，他认为自己的肉体不过是Agent（智能体）收集信息的传感器。在和朋友打英雄联盟时，他会同时录音和采集自己的心率、脉搏等生理数据，从而分析队友的哪句话影响了自己的情绪状态和操作表现。他的观点犀利到几近偏激：

任何超过14岁的人去学习一门全新的语言，都无法精通到母语水平。AI同理。

刚在学校毕业后入职公司的Dan，第一次体会到了什么叫「知识焦虑」。过去他在学校最多只摆弄过「玩具级」模型——7B参数的小模型，用32张显卡跑几天就完工；而现在，他要驾驭的是数百亿参数的 MoE 架构巨兽，面对的是数万亿 token 的数据海洋，这相当于从小池塘直接跳进了太平洋。为了啃下这块硬骨头，他开启了自虐式学习模式，作息完全错乱，北京时间的白天跟着硅谷的深夜节奏工作，硅谷的白天又切换到北京的深夜节奏，长达几百个小时盯着训练监控屏幕，像盯盘的股票交易员一样不敢眨眼。

真正的挑战不是工作量，而是他必须身兼三职：既要做算法架构师，在错综复杂的模型迷宫里设计最优方案；又要做系统工程师，在分布式计算的泥潭里排查故障，就像修一个横跨全球的管道系统；还要做数据策展人，在海量数据中「炼金」，一边在基准测试上表现硬核，一边让交流体验足够柔软。

在训练中途，也会突然进行「内科手术」：关键参数一直以半精度（bf16）存储，数值异常飙升，眼看要失控，团队当机立断，在训练进行到一半时切换到全精度（fp32）才稳住局面，这如同在马拉松跑到一半时换跑鞋。Dan说，只会写算法，只会搭系统，或者只会洗数据——单点精通的专家做不出顶级模型。

没有「我只管这块」的借口。这里要求你把算法、工程、数据三个完全不同的世界融会贯通，等于同时打几份工。这种跨维度的淬炼，会让人在极短时间内获得别人几年的进化速度。

所以，对每个试图加入Kimi的人来说，考验是残酷的。

尽管这里没有OKR和KPI，没有办公室政治和领导的PUA，甚至没有打卡和考勤，但如果你不够『AI Native』，如果你做不到「泛化」，如果你做不到『RL』，那么你将找不到自身存在的意义。

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Kimi K2模型发布前夜

「这里没有登味儿」

大多数品牌是希望自己有故事的。但每个Kimi的同事都善意地提醒我：

不要在文章里写Pink Floyd，或是那架摆在公司门口的钢琴。

他们觉得，懂的自然已懂，不懂无需再懂。从月之暗面到Kimi，名字的来历都和技术或是AI无关。但如果一家公司过分强调和摇滚艺术的羁绊，就不免矫揉造作。人们更享受美而不自知的状态。

Win是从大厂出逃的00后。他告诉我，这里太奇怪了，竟然不用开会就能干活。

在他原来的公司里，白天的时间都用来开会，晚上才能干活。他悟到一个简单的道理：如果主要的精力都用来协调生产关系，那么提高生产力的空间就很小了。

这是某种AI Native组织的特色。有超过十位员工明确表示，自己越来越不喜欢和真人打交道，更习惯和AI交流、合作，因为AI更可靠，也更简单。这也和公司整体性格内向有关系。有人用了一个更可爱的词：羞涩。每个人在群聊里都能成为交际花，在现实中则沉默寡言。Kimi的文化活动并不多，除了年会之外，最近一次是在办公室里组织大家按摩。

内向，不意味着拒绝交流，或是缺乏活力。尽管接受访谈不是任何人的任务或义务，但我自始至终没有得到一个『NO』的回应。群聊里，每天都有海量的信息在飞速流转，同时流转的还有各类抽象的Emoji。没有人的发言遭遇冷场。

杨植麟的个性签名只有四个字：直接沟通。

但所有人都承认，公司成立至今，一直在变。有些变化是主动的，有的变化是被动的，甚至像被打脸。从大规模投流到专注模型，从坚持闭源到迅速开源，从Chatbot到Kimi Agent、Kimi Code、Kimi Claw，从C端到B端再到C端……并非所有变化都经得住推敲。

在Ezra心中，有一条主线是不变的：对事实的尊重。她知道，所有的变化只有一个原因，也只有一个目的，那就是使公司发展更符合客观规律的要求。

公司允许每个人存在Ego，但不喜欢招募把个人置于事实之上的人。从联合创始人到每个同事，都是容易被说服的。只要事实足够清晰，人们愿意承认自己的局限性，整个组织也是。

Ezra说，正是基于对真实、真相和真理的极致追求，人们敢说真话。因为真正的聪明人，自尊心不会被真话刺痛。

极度坦诚的另一个必要条件，这里没有赛马机制，没有零和博弈，没有利益冲突。每个成员愿意无偿分享自己的研究发现和技术细节。正如公司早期有自己的社区，当下也倡导社区文化。信息和知识的共享，加速所有人的共同学习和共同进步，最终，每个人都将获益。

Win说，有毒的文化是会传染的。好的文化也是。

有人使用「团结」——一个很久没有被用来形容一家公司的生僻词——描述这种状态。实际上，Kimi一直面临严峻的生存环境：外有巨头竞争，内有大厂挤压，算力资源受限。但这些不利因素正加剧这家公司的凝聚力。归根到底，人是组织唯一重要的资产。

最近，Florence被同行公司以两倍的年薪挖墙脚。她没有丝毫犹豫就回绝了，而留下来的原因也很简单：「这里没有登味儿。」

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公司新址（京东科技大厦）

「我不知道她是怎么挺过来的」

访谈初期，当我要面对这个世界上最聪明、最懂AI的一群人时，我无比紧张：作为一名文科生，我从未在科技行业工作过，对AI知识的理解更是浅薄。

但真正和算法团队、产研团队的年轻专家们交流时，我发现更紧张的是他们：他们生怕我因为听不懂他们使用的专用名词而尴尬。

于是大家先小心翼翼地把英文翻译成中文，再把中文翻译成我能听懂的中文。

这种保护令人动容。我想到了访谈开始前公司唯一的叮嘱：保护好大家。

因此，我尽可能避开那些过于敏感，或是可能刺痛他人神经的问题。即便如此，Ty在和我电话时，还是流露出一丝不易察觉的情绪震荡。他在刚加入公司Landing时，曾遇到很大困难，甚至一度觉得无法坚持，萌生了离职的念头。直到在一次周会上，他看到Annie，一个刚毕业两年的女孩，在经历了不知多少轮的挫败和内部怀疑后，终于把某个项目推进到相当实质性的高度，他便觉得自己也不能放弃。毕竟自己比她年纪大许多，人生的经历也丰富许多，却在心力上远不如她。他感慨：「我不知道她是怎么挺过来的。」

其实并非只有他想过离职。Annie也曾动过离职的念头。在相当长的一段时间内，她需要在海外某板块进行从0到1的搭建，一直没有取得突破。雪上加霜的是，其他团队的同事出于好意，直接劝她「放弃这一没有意义的努力」。她说，自己为Kimi流了这辈子最多的泪——从没有为其他公司，或是为任何前男友流泪。

她并不缺少机会，甚至已经拿到另一个待遇更好的Offer。但她就是无法说服自己给别人卖命。她想和张予彤再聊一次。

聊完后，她决定留下来。她没有告诉我聊了什么，只是说：予彤是我见过最坚强、迭代最快、天花板最高的老板，跟着她，我才能有更高的上限。最后她又说：「我不知道她是怎么挺过来的。」

当你收集过足够多的信息后，就会发现重复语句的出现频率很高。而那些被重复最多的话语，恰好容易勾勒出这个团队的共性。

Bob被杨植麟拉回国内创业，放弃了在美国读博的机会。他从公司创立第一天就加入，足以代表最了解公司的那部分人。当被问到每个人都会被问到的问题——你认为团队最重要的品质是什么时，他思考了大概两分钟，回答了两个字：韧性。

一家成立仅三年的公司，对韧性的任何强调都是奢侈的，但并非不够诚恳。他认为，聪明和勇敢有时是反义词，因为越聪明的人，越容易看到风险，从而越容易放弃，而那些愚蠢的坚持又不可能成功——所以，只有那些看清真相并计算过失败概率的继续前进，才配被称为有韧性的举动。

公司内部曾流传一个“三入思过崖”的故事。

2023年5月，Freddie和同事们接到了看似不可能的任务：让AI能一次性读懂128K长度的文本（相当于几百页书），而当时业界普遍仅能处理4K。他很快设计出MoBA v0.5，但因需重写底层训练框架且主模型已训练过半，成本过高，方案被迫搁置——这是他第一次进入"思过崖"。

半年后他带着v1版本复出，改为可基于现有模型继续训练的方案，小模型验证成功，但在大模型上遭遇loss spike（训练损失突然飙升），无论如何调试都失败，项目第二次退回“思过崖”，长达半年，甚至错过了公司20万字发布的里程碑。但团队没有解散，公司启动“饱和救援”——调动各路技术大佬集体攻关，重写底层逻辑，终于让v2版本稳定通过“大海捞针”测试。

眼看即将上线，第三次打击来了：在SFT阶段，长文本总结任务因训练信号过于稀疏导致模型表现不佳。此时项目已投入巨大成本，但工程师们再次退回思过崖寻找解法，最终通过调整最后几层注意力机制解决问题。

三次退回，三次归来。访谈最后，我向Freddie抛出终极问题：应该如何去形容这家公司？

他也只说了两个字：登月。

为什么是登月？ 他引用了那段著名的演讲词：

「We choose to go to the moon in this decade and do the other things, not because they are easy, but because they are hard. 」

「我们决定在这十年间登月并实现更多梦想，并非因为它们轻而易举，而是因为它们困难重重。」

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公司的会议室都是乐队的名字

Genius Swarm

我最终没有打扰或试图窥探任何一位联合创始人。对外，他们处于隐身状态，不喜欢接受采访，也无意扬名立万，但对内，他们几乎无处不在。

在一个极致扁平的架构下，必须要有超级大脑作为支撑，否则活力将演变为混乱。由于没有中间管理层，每位联创要对接40到50位同事，深入技术和业务一线，从而确保公司的决策和执行高度一致。

尽管五位联创都来自清华大学，但碳基生物的精力带宽和管理半径终有极限。当公司达到1200亿的估值体量，拓展到300多人的团队规模，超级大脑们也会超负荷运转。

超载的不止于联创。这是一场来自自我驱动的无限游戏：每个团队成员要撑起人均4亿的估值，意味着要创造远超很多公司人效的价值。

革命性的变量在于工具。Kimi的工作时间并不夸张，员工被允许每天睡到自然醒，也不必加班到凌晨。产品团队的Leo说，他手下有千军万马，想象以下场景：

上午10点，Leo睡醒走进办公室。他的任务是整理过去24小时全球5个市场的用户反馈，并确定本周迭代优先级——过去，这需要3个人花2天完成。Leo启动了三个Agent。策略Agent从3000条反馈中筛出与「长文本中断」相关的高优需求；翻译Agent实时解析日语方言和韩语敬语，标记真实情绪强度；竞品Agent同步抓取Cursor和ChatGPT的当日更新，生成技术对比。Leo只做了三件事：否决了一个被误判的讽刺性评论，标记了一个含未发布UI的截图，确认了Agent推荐的TOP3需求。上午11点半，PRD（产品需求文档）已完成。而他的代码Agent已根据需求自动生成70%的基础框架，等待下午与人类工程师讨论创造性方案。

人类制定规则，硅基执行规则，组织成为算法的容器。熟练使用Agent并将其深度融合进工作场景当中的能力，是AI Native公司的应有之义。

模型不仅是目的，也是工具。不管是在技术上直接赋能生产力，还是在组织上对管理模式进行根本改造，不管人们喜欢与否，AI的基因已经刻进这家公司的骨子里。就如同其开发的Agent Swarm（智能体集群），整个团队本质上是一个Genius Swarm（天才集群）：每个Genius平行独立工作，彼此无缝协同。

然而，如此扁平的组织存在结构性脆弱。当问及「公司规模从300人扩张到3000人时，这种模式是否可持续」，受访者多给出谨慎回答。毕竟，历史上类似的极端扁平化实验（如Holacracy、Haier的链群合约），往往在规模突破500人后遭遇决策瓶颈。当信息节点过多，「直接沟通」会演变为信息过载。

更直接的痛点在于个体层面的失重感。缺乏职级缓冲意味着具体方向的混沌会直接传导至每个人。一位最终选择回流大厂的前员工直言，这里没有自上而下的OKR和KPI，有时候早上走进办公室，会不知道自己该做什么，也没人主动告诉你做得怎么样——这种得不到反馈的不安全感，让一些人反而开始怀念大厂里清晰的汇报线、明确的评审节点和可量化的产出物。

毕竟，那些看似繁琐的程式，实则为个体提供了确定性的底线保障：目标在哪里、做到什么程度算完成、绩效如何被评估，一切都清晰可见。这不是斯德哥尔摩综合征，而是基本的组织力学。

如果说阿里像精密校准的晋升流水线，字节像目标感极强的作战集团军，腾讯像容错率更高的专业学院，那么月之暗面是一片原始森林：天才或许能找到狩猎路径，但普通人可能困在迷雾里打转。

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Kimi Agent做行业深度研究

必要的「二向箔」

无部门，无职级，无考核——AI Native的组织范式是反建制的，是非结构化的。对此，大厂早已无法转身，小公司则错过了自我膨胀的最佳时机。这是一场非对称战争。

《三体》中，歌者文明随手掷出高维武器「二向箔」，将太阳系从三维压扁为二维，行星、恒星、人类全部坍缩成一幅没有厚度的图画，地球随之毁灭。

而月之暗面正主动对自身组织释放这张二向箔。不为毁灭对手，而是将组织效率推至极致：没有职级纵深，没有部门横墙，没有办公室政治的三维纠缠，只有「模型」与「智能」以最粗暴的方式正交。

在AI时代的强制力场中，每个创业公司都被迫向自己投出二向箔。无数一人公司的涌现，本质正是AI Native人才的代际爆发：当技术赋能将组织能力坍缩至个体奇点，所有中间的管理缓冲层都被瞬间蒸发，组织被压扁，没有纵深可供迂回，每个人被迫直面问题本身。

这是整个商业世界组织范式演变的铁律：所有人都将被折叠。

当人们暴露在同一个平面上，一个人对五十个人的超级辐射，就不再是管理奇观，而是一种组织常态。中心到边缘的距离被重新定义，依赖等级制与OKR坐标系的精英会立即窒息，而天才正在这片裸露的平面上暴力拆解智能，守护者则负责扫清一切熵增噪音，并不无谦卑地自命为拓宽人类文明边界的先锋。

然而，从三维到二维，这个过程无法停止，也无法逆转。

从此，Kimi们不能回头。每一次战略调整都是高风险的混沌迭代。对手尚可在迷宫中缓慢转身，月之暗面若试图在组织规模上加速膨胀，只会导致内部的结构性撕裂。而这一切的自我降维，只为完成一次更疯狂的维度跃迁。

组织降维的终点是智能的升维。

只有让模型智能突破拐点，升维至足够高度，以脱离一切碳基组织的重力井，月之暗面才能一次性碾平所有竞争者的组织优势，使这次不可逆的降维冒险获得终极正当性。

届时，讨论管理半径或架构形态将失去意义——就像歌者文明不在乎自身处于第几维度，因为维度武器本身的先进性已定义了新的战争规则。

那时，「月之暗面」将从隐喻变为现实：他们成为照亮智能宇宙阴暗面的高维光源，而所有曾经的组织痛楚，都不过是登月舱穿越大气层时燃烧的隔热涂层。

要么在升维中封神，要么在坍缩中封存。

没有第三条路。![图片]()

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（文中人物英文名均为化名）

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