Kimi完成超35亿美元融资，估值升至350亿美元，Pre-IPO轮已提前启动

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原文作者：动察Beating

Kimi 刚开放 K3 的模型权重，月之暗面的新一轮融资也落定了。

据《科创板日报》记者独家获悉，月之暗面已经完成 F 轮融资，融资金额超过 35 亿美元，投后估值达到 350 亿美元。

这轮融资原本没有准备募这么多钱。报道称，由于投资人的认购金额超过原定目标三倍以上，月之暗面提前关闭了 F 轮。原计划今年 8 月启动的 G 轮融资也随之提前开始。

G 轮将是月之暗面上市前的 Pre-IPO 轮，投前估值已经升至 500 亿美元。

一周前，市场传出的版本还是，月之暗面将在完成一轮投前估值约 315 亿美元的融资后，于 8 月启动最后一轮私募融资。如今 F 轮最终融资超过 35 亿美元，投后估值达到 350 亿美元，下一轮也没有再等到 8 月。钱和估值都比原计划来得更快。

从 2023 年成立至今，月之暗面只用了三年多，就把估值从 3 亿美元推到了 350 亿美元。正在推进的 Pre-IPO 轮，又把下一张价签贴到了 500 亿美元。

三年融资十余轮，

估值从 3 亿美元涨到 350 亿美元

月之暗面成立于 2023 年 4 月，由杨植麟、张宇韬、周昕宇和吴育昕共同创办。

公司成立约两个月后便完成超过 2 亿美元的天使轮融资，投后估值约为 3 亿美元。对于一家产品尚未正式推出的大模型创业公司来说，这已经是一笔规模罕见的早期融资。

真正让月之暗面进入资本牌桌中央的，是 2024 年 2 月完成的 A+ 轮融资。

这一轮融资规模超过 10 亿美元，阿里巴巴领投，红杉中国、小红书、美团等机构和产业资本参与，月之暗面的估值被推至约 25 亿美元。半年后的 B 轮融资超过 3 亿美元，公司估值继续上涨到 33 亿美元。

但在 2024 年那轮融资之后，月之暗面的融资节奏一度慢了下来。

这一年里，中国大模型市场发生了明显变化。字节、阿里等大厂持续压低模型价格，DeepSeek 以开源和成本效率迅速崛起，通用聊天产品的竞争也逐渐从用户增长转向模型能力、推理成本和商业收入。Kimi 曾经凭借长文本率先出圈，但只靠一个产品标签，已经很难支撑更高的估值。

直到 2025 年底，月之暗面完成 5 亿美元 C 轮融资，投后估值达到 43 亿美元。此后，公司融资明显提速。

2026 年前两个月，月之暗面连续完成多轮融资，估值一路从此前的 43 亿美元上涨至 100 亿美元，并进一步达到 180 亿美元。

今年 5 月，公司又完成约 20 亿美元 D 轮融资，投后估值达到 200 亿美元。参与者不再只有互联网公司和市场化投资机构，中国移动、国智投、CPE 源峰以及多家国资背景基金也开始进入股东名单。

D 轮刚完成，新一轮融资便在 6 月启动。当时市场传出的投前估值已经达到 315 亿美元。如今，这一轮最终以超过 35 亿美元的融资规模收官，月之暗面的投后估值升至 350 亿美元。

回头看这条融资曲线，最明显的变化发生在过去半年。

2025 年底，月之暗面的估值还是 43 亿美元。半年多之后，这一数字已经达到 350 亿美元，涨了七倍以上。如果下一轮按照 500 亿美元投前估值完成，月之暗面三年多时间里的估值涨幅将超过 160 倍。

资本给出的理由也越来越直接。过去投资人押注的是杨植麟和一支清华系技术团队，现在他们押注的是，月之暗面能否成为中国少数几家留在全球前沿模型牌桌上的公司。

K3 之后，月之暗面重新回到牌桌中央

这轮融资提前关闭的时间点，正好落在 Kimi K3 发布之后。

7 月 16 日，月之暗面发布 Kimi K3。7 月 27 日，公司进一步开放了 K3 的完整模型权重、技术报告和部分关键基础设施技术。

K3 是一个总参数量 2.8 万亿、每次推理激活 1040 亿参数的混合专家模型，支持 100 万 Token 上下文，同时具备视觉、编程、推理和长时间调用工具的能力。

月之暗面在技术报告中称，K3 在长程编程、Agent、知识、推理和视觉等任务上达到前沿水平。它的整体能力已经与最强的闭源模型 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol 非常接近。

榜单随时会变，模型公司自己的测试也需要留一分心眼。K3 更重要的影响，是它把开放权重模型的能力边界又往前推了一截。

过去很长一段时间，开源模型更多承担追赶者的角色。闭源公司负责训练最强的模型，半年或一年后，开源社区再用更低成本复现其中一部分能力。

K3 改变了这个时间差。一家中国公司将接近全球最前沿能力的模型直接开放出来，其他开发者可以下载、修改、部署，也可以基于它继续训练自己的模型。

模型当然没有因此变得便宜。K3 的权重文件超过 1.5 TB，即使只是把完整模型加载起来，也需要多张高端加速卡。面向生产环境部署，硬件投入可能会较高。它的「开放」主要解决的是企业能不能掌握模型、能不能摆脱单一 API 供应商，并不意味着每个人都能在家里的电脑上运行。

即便如此，开放权重仍然会动到闭源公司的生意。

当一个能力足够强的模型可以被下载，企业便有机会在自己的服务器上部署，将数据留在内部，对模型进行定制，也不必永远按照某家公司的 Token 价格付费。闭源模型过去依靠能力领先建立的壁垒，也会更快被摊薄。

所以 K3 发布之后，争论很快越过技术榜单，进入了美国 AI 行业的政策和商业利益之争。

开源和闭源之争的背后

7 月 24 日，包括 OpenAI、Google、微软、英伟达、AMD、Meta、Hugging Face 等公司和机构公开支持开放权重模型，反对美国政府急于限制可供下载和部署的 AI 模型。

Anthropic 和亚马逊没有出现在签署名单中。外界随即质疑，Anthropic 是否希望借安全和国家安全之名，限制开放模型的发展，为自己的闭源业务挡住竞争者。

就在 K3 开放权重当天，Anthropic CEO Dario Amodei 发布文章回应争议。

他表示，Anthropic 从未主张全面禁止开放权重模型，不具备危险能力的开放模型是一种公共产品，可以降低使用成本，也能为企业、开发者和研究人员创造价值。

但 Amodei 的核心立场没有改变。

他仍然主张继续限制先进芯片和芯片制造设备流向中国，打击所谓「工业规模的模型蒸馏」，并要求能力足够强的模型在发布前接受强制安全测试，无论这些模型是开放还是闭源。

这场争论表面上围绕安全，底下还有一笔很现实的生意问题。

闭源公司希望继续控制最强模型，通过 API 和订阅服务收取费用；开放模型则让能力向更多公司扩散，压低价格，也缩短后来者与头部公司的距离。开放得越快，模型能力越难被少数公司长期封存在自己的服务器里。

K3 来自中国，规模足够大，能力也已经接近最前沿。对于支持开放模型的人来说，K3 证明开放路线仍然可以产出一流模型；对于 Anthropic 来说，它也意味着美国公司花费巨额资金建立的能力优势，可能以更快的速度扩散出去。

月之暗面因此获得了一种过去没有的资本价值。

它不再只是一家拥有大量中国用户的 AI 应用公司，也不只是一家等待商业模式成熟的基础模型创业公司。K3 发布之后，它开始被放进全球开源与闭源、美国与中国、模型能力与算力控制的多重竞争中重新估值。

35 亿美元融资和 350 亿美元估值，就是资本市场给出的答案。

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