用更少算力，跑出更强模型能力

在达沃斯相关讨论中，月之暗面强调，Kimi 并非依赖大规模算力堆叠，而是通过模型结构优化、训练策略改进和系统级工程化设计，在约 1% 的算力投入下，实现对部分美国闭源模型能力的超越或接近。

这一表态，直指当前大模型竞争中的核心痛点——算力成本与可持续性。随着 GPU 资源紧张、算力价格高企，“以效率换规模”正成为越来越重要的技术路线。

工程化思维，成为中国 AI 的关键竞争力

与部分海外大模型强调参数规模和算力优势不同，Kimi 的技术路径更突出工程化思维与系统优化能力。通过在模型训练流程、推理效率、上下游系统协同等方面进行深度优化，中国 AI 企业正在探索一条更适合自身资源结构的发展路径。

业内人士认为，这种以工程能力驱动模型性能提升的方式，正在成为中国 AI 突围的重要支点，也为算力受限环境下的大模型发展提供了可复制的实践样本。

从“拼规模”到“拼效率”，大模型竞争逻辑正在变化

当前，全球大模型竞赛正从早期的“参数竞赛”逐步转向“综合能力比拼”。模型是否具备真实可用性、是否具备可控成本、是否能够规模化落地，成为衡量竞争力的重要指标。

Kimi 在达沃斯的亮相，某种程度上也释放出一个信号：在算力资源不对称的情况下，工程效率和系统设计能力，正在成为决定胜负的关键变量。

中国 AI 走向国际舞台的新范式

随着 Kimi 等中国大模型不断参与国际讨论，中国 AI 的形象正在从“追赶者”向“差异化创新者”转变。通过强调效率、工程化与应用导向，中国 AI 企业正在构建不同于传统算力主导模式的发展范式。

未来，随着大模型应用进一步深入产业场景，这种“少算力、高效率”的技术路线，或将成为中国 AI 在全球竞争中的重要标签。