IPO前夜，月之暗面还埋着一颗7亿美元的雷

　　文｜新立场

　　2026 年 10 月 12 日，路透社一篇关于月之暗面的报道，给这家正在冲刺港股 IPO 的 AI 明星公司添了一层阴影。

　　据路透社援引知情人士消息，月之暗面创始人杨植麟、CTO 张宇韬正与循环智能（Recurrent AI）方面进行和解谈判，试图在 IPO 前解决一场持续近两年的法律争端。路透社获得的一份 2026 年 3 月 11 日律师函显示，循环智能方面提出了多项指控，包括未经授权成立月之暗面、向投资者作出不实陈述，以及涉嫌未经授权转移服务器、删除重要数据等。

　　事件发生的时间点也颇为敏感。10 月 6 日，彭博社援引知情人士消息称，月之暗面已经完成 IPO 前最后一轮私募融资，估值约 500 亿美元，计划最早于 2027 年第一季度登陆港交所，并开始接触潜在机构投资者。此前一个月，月之暗面还向投资者展示了年化收入突破 10 亿美元的增长成绩，Kimi K3 发布带来的商业化爆发，正在成为支撑下一轮资本定价的重要依据。

　　从技术实力、收入增长到融资进展，月之暗面正处于成立以来最好的时期之一。资本市场给 Kimi 开出了越来越高的价格，月之暗面为过去创业安排可能付出的代价，也在随之增加。

　　循环智能方面目前要求的补偿，相当于月之暗面原始股份的 10.5%。路透社援引知情人士估算，按照月之暗面今年 6 月约 300 亿美元的融资估值计算，这项潜在补偿的价值可能超过 7 亿美元。

　　月之暗面正在经历一场颇有讽刺意味的资本考验：当年帮助杨植麟获得创业自由的股权安排，如今可能成为他通往公开市场最难处理的一份旧合同。

　　一、杨植麟的两次创业，留下三个人的利益纠纷

　　月之暗面与循环智能的关系，远比一般意义上的创始人离职创业复杂。

　　2016 年，杨植麟与张宇韬共同创立循环智能，主要探索人工智能在企业服务领域的应用。彼时，基础大模型尚未成为资本市场的主流方向，企业 AI 更依赖具体场景、行业数据和项目交付。到 2022 年底，ChatGPT 引发全球技术范式转变，杨植麟决定重新押注通用大模型，并于 2023 年成立月之暗面。

　　Kimi 凭借长文本处理能力打开用户市场，随后逐渐从聊天助手延伸至推理、编程和 Agent 领域。月之暗面也从一家新成立的创业公司，成长为腾讯、阿里、美团等巨头参与投资的中国大模型头部企业。

　　然而，月之暗面的创始团队和部分早期资源，与循环智能存在密切联系，以至于当初的分拆究竟经过哪些授权，旧公司给予新公司的资源应获得多少回报等问题，成为双方争议的起点。

　　2024 年 12 月，杨植麟曾在个人回应中介绍，早在 2023 年 2 月，他就与循环智能 CEO 陈麒聪达成一致，由月之暗面独立成立新公司，循环智能无偿取得一定比例的股份。

　　杨植麟还称，自己以零元价格放弃了在循环智能持有的一半股份，并帮助原公司出售部分月之暗面老股，以缓解当时硅谷银行事件带来的现金流压力。他强调，循环智能的董事会已经签署相关决议，双方签订协议处理股权安排、全职义务豁免及后续合作关系。

　　这套解释构成了杨植麟一方此前的主要立场，但循环智能部分投资人认为，相关授权程序及利益披露存在瑕疵，双方对董事会决议的有效性、股东授权要求和相关安排的形成过程，始终存在分歧。

　　其中最敏感的人物，是张予彤。

　　2024 年 12 月，金沙江创投主管合伙人朱啸虎公开质疑，曾在金沙江任职的张予彤，在参与月之暗面相关安排时，获得了约 900 万股月之暗面初始股份，约占初始股份的 14%，而循环智能获得的初始股份比例为 9.5%。朱啸虎认为，张予彤没有向相关基金合伙人及循环智能股东充分披露个人利益，并指责其违反了受托责任。

　　在当时的公开回应中，杨植麟没有否认向张予彤授予股份，但强调相关股权采用多年兑现机制，以其持续提供服务和创造业绩为条件，称张予彤在业务、战略及多轮融资中作出了重要贡献，股权属于其作为联合创始人的长期工作对价。

　　第一财经当时梳理指出，杨植麟的回应解释了股权授予的商业合理性，却没有直接回应外界针对持股披露及潜在利益冲突的全部质疑。

　　要注意的是，一笔股权可以在商业上有充分的激励理由，却仍然可能在授权程序和利益披露上引发争议。

　　对于一家高度依赖顶尖人才和核心管理团队的 AI 创业公司，给予关键人物较高的股份激励，本身并不罕见，尤其在月之暗面成立初期，融资能力和商业战略能力对于一家需要持续投入巨额研发资金的公司，有着相当直接的价值。

　　但如果相关人物同时参与旧公司利益安排，又在新公司获得个人权益，披露程序便不能简单交由创始人之间的共识替代。个人贡献的大小可以讨论，股权授予的合理性可以评估，受托责任及授权程序则需要有独立、明确的依据。

　　路透社援引公司记录称，杨植麟与张宇韬虽然已经创立月之暗面，但仍担任循环智能控股公司的董事。而律师函还显示，循环智能及部分投资者正在考虑针对张予彤提出另一项开曼群岛法律诉讼。张予彤已于 2022 年辞去循环智能董事职务，相关持股隐瞒指控仍有待证明。

　　至此，月之暗面的历史纠纷已经牵涉现任 CEO、CTO 及总裁三名核心人物。如果争议持续至上市阶段，受到审视的将不止于一笔赔偿，还有公司最核心管理层的利益安排与治理关系。

　　更何况，今年律师函披露的争议内容，已经延伸到了技术资产。据路透社报道，循环智能方面指控，2023 年 4 月，存储关键大语言模型数据的服务器曾未经授权转移至月之暗面一家子公司；2024 年 9 月，又有部分重要数据按照张宇韬的指示被删除。

　　对 AI 企业而言，训练数据、模型权重、研发代码和算力环境都是重要资产，相关权属关系一旦进入法律争议，可能进一步涉及技术来源、知识产权使用和历史资产划分。

　　越接近上市，旧股东要求的补偿就越容易被量化；而越接近上市，月之暗面希望尽快完成和解的动力也越强。这场持续两年的争议，已经进入双方筹码重新定价的阶段。

　　二、收入涨得太快，500 亿美元更要看收入质量

　　过去几个月，月之暗面拿出了一组亮眼的数据。据彭博社 9 月 11 日报道，月之暗面向投资者披露的年度经常性收入（ARR），从今年 6 月的约 3 亿美元增至 8 月的超过 10 亿美元，公司还计划在年底将这一指标提升至 20 亿美元。

　　按照 500 亿美元估值及 10 亿美元 ARR 粗略计算，月之暗面的估值约为年化收入的 50 倍。月之暗面正在把一款明星 AI 产品的技术优势，迅速转化为模型调用收入，但模型卖得越多，市场就越需要弄清楚，这究竟是一门什么样的生意。

　　ARR 是根据某个时点的经常性收入进行年化计算的指标，不能直接等同于已经实现的全年营业收入，更不能据此推算实际利润。对于经历重大模型更新的企业，短期收入激增尤其需要结合后续留存率观察，一次模型发布带来的开发者集中调用，与客户持续扩大生产环境中的使用规模，在长期价值上存在明显区别。

　　今年 7 月，月之暗面B端业务负责人黄震昕透露，企业业务收入中，API 调用占比已经达到 70%。同时，公司准备通过 Kimi Hosted Agent 平台，向企业开放沙箱、Harness 及标准化智能体能力，推动模型从单次调用进入企业实际工作流程。

　　这是一条合理的商业化路径，相比依靠C端投流获取用户，企业开发者可以将模型接入现有产品和工作系统，持续产生 Token 消耗，客户的实际使用量提升，也能够直接带动模型服务收入。Kimi K3 在编程、复杂推理和长程任务方面的能力提升，给月之暗面提供了进入高价值生产场景的机会。

　　不过，API 业务有一层容易被高速增长掩盖的商业关系：客户购买的是模型能力，月之暗面却未必掌握最终客户关系。

　　当企业通过开发框架、云服务商或第三方应用调用 Kimi 时，真正拥有客户入口、工作流程和用户数据的，可能是位于模型上层的服务商。模型提供商能够分享使用规模增长的收益，但对客户迁移、使用场景以及最终产品定价的控制力，往往受到合作模式限制。

　　这种结构的风险，在模型能力快速迭代时更加明显。开发者可以根据性能、价格、延迟和可靠性，在不同模型之间调整流量分配，某一模型在编程或 Agent 任务上取得优势，能够快速吸引客户；竞争模型一旦追上，客户也可能重新评估调用成本。

　　而在收入快速增长的同时，月之暗面还暴露了另一项经营约束：算力供给。

　　7 月 19 日，Kimi 发布公告称，由于 K3 上线后 48 小时内用户请求量大幅超过预期，现有集群逼近承载极限，公司决定暂时停止C端新用户订阅，将资源优先用于保障已有订阅用户，并推进扩容。这并不意味着 K3 停止向开发者提供服务，但说明模型发布带来的需求增量，一度超过公司当时的服务能力。

　　月之暗面也并未放弃尝试解决单纯出售模型能力的局限问题。9 月 10 日，公司正式推出 Kimi 企业合作伙伴"登月计划"，与中软国际、金山云、华胜天成、亚康股份、亚信科技等企业合作，借助前线部署工程师（FDE）推动模型深入客户业务系统。合作伙伴承担部分客户开发、工程部署和业务交付工作，月之暗面则提供模型能力、技术支持及相关工具，部分合作采用 Token 收入分成机制。

　　对月之暗面来说，自建庞大的行业销售和驻场交付团队，需要大量资金与管理资源。选择合作伙伴承担企业服务的最后一段交付，能够降低组织扩张成本，也有利于公司将有限的研发资源集中在基础模型领域。

　　不过，截至目前，月之暗面尚未公开完整的上市财务资料，外界无法准确评估其实际收入确认规模、盈利能力和成本结构。

　　ARR 跑得很快，招股书里的毛利率和现金消耗速度，却还没有跟上这轮估值叙事。

　　三、从智谱、MiniMax 到 DeepSeek，Kimi 学会接受同行比价

　　月之暗面冲刺 IPO 的另一层压力来自同行。

　　如果把时针拨回 2023 年，中国能够独立训练前沿基础模型的创业公司屈指可数，具备顶尖研究团队、持续融资能力和产品化能力的公司，在投资者眼中拥有很高的稀缺价值。彼时，资本更愿意为技术路线和潜在市场空间下注，企业间的横向比较也缺少成熟的财务基础。

　　但随着智谱、MiniMax 相继于 2026 年 1 月登陆港交所，中国大模型创业公司已经开始拥有公开的财务参照。一级市场投资人过去可以接受较宽泛的估值想象，上市之后，收入规模、毛利水平、研发费用和亏损情况都会出现在市场面前。

　　这种变化对于月之暗面尤其重视。

　　今年 8 月 31 日，智谱披露 2026 年上半年营业收入 9.54 亿元，同比增长约 400%，同期亏损约 20.72 亿元。其开放平台及 API 业务实现收入 8.25 亿元，占总收入的 86.5%，已经成为公司收入的绝对主体；智谱管理层还披露，8 月 ARR 达到约 16 亿美元。

　　MiniMax 的财报则展现出另一组数据。2026 年上半年，公司实现营业收入约 1.17 亿美元，同比增长 283.1%，同期毛利率达到 17.9%，经调整净亏损约 2.93 亿美元。开放平台及其他 AI 企业服务收入占比提升至 63.4%。MiniMax 管理层还透露，公司 8 月 ARR 超过 8 亿美元。

　　不难看出，国内头部大模型公司正在同时经历 API 收入扩张、研发投入高企，以及利润兑现滞后的经营阶段。

　　对于估值达到 500 亿美元的月之暗面，市场将很难仅凭 ARR 增长速度给予完全独立的定价。智谱已经披露了收入结构，MiniMax 已经披露了毛利率和研发开支。月之暗面则需要在上市文件中提供具有可比性的经营数据，解释自身在规模、效率和持续增长能力上的差异。

　　与此同时，这几家公司都在争夺开发者和企业客户。智谱正在扩大开放平台收入，MiniMax 通过模型和应用产品推动全球调用量增长，月之暗面则凭借 K3 强化编程和 Agent 场景。它们之间的竞争，已经从单纯的模型榜单，延伸至开发者生态、推理效率和企业工作流程。

　　而大厂的存在，让竞争也变得更加复杂。

　　阿里可以将千问模型与阿里云的算力、存储及企业服务体系结合；字节跳动拥有豆包产品入口和火山引擎；其他互联网平台也能够将模型能力嵌入自身业务。对独立模型公司而言，训练出具有竞争力的模型只是商业化的前提，如何建立不易被替代的分发渠道，关系到长期市场地位。

　　DeepSeek 的开源路线也在不断改变模型服务市场的价格预期。当越来越多高性能模型开放权重，具备技术能力的大客户可以在使用托管 API、自行部署或选择云厂商模型服务之间进行比较。

　　开源让 Kimi 获得全球开发者的关注，也让模型服务市场更难形成排他性。月之暗面需要在扩大模型生态影响力与保留商业定价权之间取得平衡，至于这种平衡能够持续多久，取决于模型更新速度、推理成本优势以及企业客户实际形成的迁移成本。

　　当然，大模型行业的商业化压力并非中国市场独有。

　　路透社 10 月 7 日的一篇评论援引 Anthropic 上市材料指出，Anthropic 在 2025 年实现约 46 亿美元收入的同时，算力及基础设施相关支出达到约 73 亿美元，经营亏损约 80.6 亿美元。显然，即便企业已经拥有相当可观的收入规模，基础模型研发和推理设施的高投入仍可能导致巨额亏损。

　　月之暗面已经不缺技术成绩，也不缺资本追捧，它目前最昂贵的风险，是那些无法通过发布新模型迅速解决的问题。

　　杨植麟在 2023 年作出的创业选择，让他成为中国大模型浪潮中最受关注的企业家之一。Kimi K3 的发布和随后快速增长的商业收入，也说明这家公司的技术投入正在逐渐获得市场回报。

　　但技术成绩无法替代对历史利益关系的处理，2024 年，杨植麟曾公开解释月之暗面的分拆安排，并表示相信分歧会得到合理解决。两年过去，随着公司估值升至 500 亿美元，相关争议依然延续，甚至出现了有关技术数据的新指控。

　　虽然这些指控仍待证明，但其持续存在本身，已经给上市前的治理工作增添了复杂性。对于杨植麟而言，循环智能这笔旧账拖得越久，月之暗面的增长就越难让它自然贬值。

　　而从更大的行业背景来看，月之暗面的处境也颇具代表性。

　　中国大模型创业公司正在以惊人的速度积累技术能力、商业收入和资本估值，但企业治理体系、成本结构以及长期商业模式的成熟，往往需要更长时间。

　　一家公司究竟值多少钱，最终还要看这些价值能有多少清晰、稳定地归属于它自己。

　　*题图及文中配图来源于网络。