Kimi融资超376亿商业化成熟,DeepSeek拟募资500亿估值超515亿美元,谁能笑到最后?

【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

Kimi是融资最多的创业派,DeepSeek是估值最高的技术派,前者拼商业,后者拼“国运”。

最近,被并称为“中国AI开源双子星”的Kimi(月之暗面)和DeepSeek(深度求索)频繁刷屏。先是新模型接连发布,Kimi刚推出K2.6,DeepSeek就放出了V4;接着是资本市场风向巨变。2天前,Kimi宣布完成约20亿美元融资,由美团龙珠领投,投后估值约200亿美元。历经三轮融资与近一年的商业化积累,Kimi的ARR已突破2亿美元,付费订阅与API收入加速增长。几乎同一时间,此前长期拒绝融资、几乎完全依靠幻方量化“自我供血”的DeepSeek正式开放外部融资。最新消息显示,DeepSeek拟募资500亿元,创始人梁文锋计划优先出资200亿元,占本轮40%。投后估值从最初的百亿美元级别,一路推高至超515亿美元,约为Kimi的2.5倍。一旦落地,这不仅会成为中国AI史上最大单笔融资纪录,更将创下中国所有创业公司中首轮融资的估值天花板。

同为开源模型,同样挑战万亿参数,为何在资本牌桌上,两家公司的筹码相差如此之多?

两种钱的味道

如果只看融资金额,Kimi是目前国内大模型创业公司里融资最成功的一家。从2023年成立至今,月之暗面累计融资已超过376亿元。这个数字看似耀眼,但拆开来看,Kimi拿到的不只是“钱”,而是一整套与资本、云厂商和互联网巨头深度绑定的资源体系。2024年初,阿里向Kimi投入约8亿美元,成为单一最大股东,持股约36%。这笔融资是Kimi真正的转折点。不过这8亿美元并非全是现金,其中相当一部分是以阿里云算力信用额度的形式完成,实际出资金额不到6亿美元。换言之,Kimi拿到的“弹药”本质上是提前预支的云资源,消费多少,额度就减少多少,而阿里则把这部分计入云业务收入。云厂商与大模型创业公司之间“你中有我,我中有你”,在这里有了另一层含义。后来,腾讯超额认购了一轮融资,于是,两个互相竞争的互联网巨头同时成为Kimi的重要股东。最新这一轮20亿美元融资里,美团龙珠、中国移动、CPE源峰等进入了投资方名单,阿里与腾讯在前几轮也有持续超额认购。据传腾讯同时也在接触DeepSeek,它既投Kimi,也接触DeepSeek。对腾讯来说,这更像是一种“AI时代的保险策略”;但对于Kimi来说,腾讯一边制衡阿里,一边又可能成为竞争对手背后的资本力量。这就是市场化AI创业公司的现实,钱越来越多,但每一笔钱背后都带着自己的诉求。

DeepSeek背后是幻方量化。长期以来,DeepSeek的研发几乎完全由幻方自有资金支撑,没有外部VC,没有融资时间表,也没有云厂商绑定。所以过去几年,梁文锋可以不着急。别人卷商业化,他卷训练效率;别人抢入口,他继续做开源。现在,DeepSeek准备第一次引入外部资本。但即便如此,梁文锋依旧牢牢锁定控制权,计划自己出资200亿元,占这一轮融资的40%。据传国家集成电路产业投资基金洽谈领投,国家队的出现,可能会改变DeepSeek的属性。这两种钱,本质上对应着两种公司形态,如果说Kimi是最典型的市场化AI创业公司,Deepseek则更像一种“国家战略能力”的延伸。

更有趣的是,当外界还在比较两家公司谁的模型能力更强时,他们的技术底层其实早已悄悄“融合”。DeepSeek V4的技术报告里,用了Kimi提出的Muon优化器;Kimi K2的底层架构里,又用了DeepSeek提出的MLA。两家公司的论文互相引用,技术栈彼此嵌套,像两个互相咬合的齿轮,一边竞争,一边给对方提供动力。OpenAI甚至在一篇论文中点名指出:Kimi和DeepSeek是“最早复现OpenAI - o1 Long - CoT”的两家公司。不过现在,他们已不再是OpenAI的“追赶者”。K2.6带来了SWE - Bench Pro 58.6%的Agent集群并行编程能力;V4则把百万上下文做成了全服务标配,输出长度拉到384K tokens。此外,两家公司还在同时推进国产芯片适配。DeepSeek V4下半年将支持华为昇腾950,寒武纪已经完成Day 0适配;Kimi K2.6也开始支持国产芯片混合推理。Agent能力、编程天花板、百万上下文、国产芯片适配、开源生态……几条路线几乎同步撞车。从“学会思考”到“学会干活”,从“改Transformer”到“改算力底座”,这场看似彼此竞争的技术演进,展现的是中国AI开始逐渐摆脱单纯对标OpenAI、降低对英伟达依赖,并在开源生态里走出属于自己的路。

会赚钱,为什么估值更低?

Kimi已经具备了一家“成熟AI创业公司”的雏形。它有C端产品,有付费用户,也有越来越清晰的Agent商业化路径。无论是会员订阅,还是API收入,都已经开始进入加速增长阶段。Kimi的ARR,即年化经常性收入已突破2亿美元,这个数字是美团龙珠主动披露出来的。在一级市场里,投资方主动强调ARR,其实是在给估值做背书。毕竟在国内AI创业公司里,真正跑出稳定收入模型的并不多。

DeepSeek的逻辑则完全不同,它的核心策略是先做生态覆盖,再谈商业化。DeepSeek的API定价,长期维持在OpenAI的十分之一左右。它更在意的是模型渗透率、开发者生态和开源影响力,而非短期收入。因此,直到今天,DeepSeek的真实营收依旧没有公开。另一边,它的用户规模却在快速膨胀。目前,DeepSeek月活已经达到1.27亿,是Kimi月活(900万)的14倍。

于是,一个非常微妙的局面出现了:ARR已突破2亿美元、商业化路径更成熟的Kimi,估值约200亿美元;而收入规模尚未公开、仍在强调低价开放的DeepSeek,估值却已冲向515亿美元,约为Kimi的2.5倍。这背后反映出的,其实是资本市场评价逻辑的变化。今天的AI投资,奖励的不再只是“你现在能赚多少钱”,还有“你未来可能成为什么”。一旦国家资本真正进入,DeepSeek的叙事可能变成“中国AI基础设施”,其对应的估值逻辑自然也不再只是传统商业公司的市盈率。在2026年的AI投资语境里,Kimi的“会赚钱”反而意味着边界更清晰,想象空间有限。

但这一估值悖论不会长期存在。The Information在报道里提到,DeepSeek此轮融资之后,将“加速营收规划与商业化落地”,同时加快模型发布节奏,“向行业主流靠拢”。据悉,DeepSeek 6月推出的V4.1,还会专门增加面向企业用户的工具能力。这意味着,DeepSeek也开始被推着讲商业化故事了。过去,梁文锋可以不急,因为幻方的钱没有外部LP,也没有退出周期。但外部资本一旦进入,时钟就会开始滴答作响。Kimi今天面对的那些问题:收入、增长、商业化效率、资本预期……DeepSeek未来大概率也会面对。某种程度上,Kimi那2亿美元ARR,更像是一张“先行者地图”。

杨植麟与梁文锋的账单

杨植麟和梁文锋都是广东人,一个来自汕头,一个来自湛江。Kimi和DeepSeek是中国首批开源万亿参数模型的玩家,他们在技术信仰上非常相似:都相信Scaling Law,都在挑战万亿参数级别的大模型。DeepSeek更擅长推理模型,Kimi更强调Agent能力。技术路线虽然不同,但底层目标其实高度一致。尤其在更底层的架构创新上,两家公司几乎总是在同一个方向上“撞车”。Kimi发了“注意力残差”论文,DeepSeek做了mHC残差连接;Kimi在线性注意力方向探索Kimi Linear,DeepSeek则在稀疏注意力方向推进DSA。看似路线不同,本质上都在挑战Transformer时代那套“古老基础设施”。

不过在“如何保护技术理想”这件事上,两个人却走了完全不同的路。杨植麟的方法是制度设计:AB股、双层股权结构、技术团队拥有绝对投票权。除此之外,杨植麟还引入了张予彤。她最初以金沙江创投合伙人的身份出现在Kimi的融资谈判里,是最早帮Kimi拿到阿里那笔近10亿美元融资的关键人物。后来因为与金沙江之间的利益争议离开了基金,中间经历了一段公开的舆论风波,再往后,在2025年底,她以“月之暗面总裁”的身份正式公开亮相,全面负责公司战略、融资与商业化。而这些事,恰恰是杨植麟不擅长的,或者说不愿意长期消耗精力的部分。杨植麟是典型的技术创始人。在英伟达GTC 2026的演讲里,他花了大量时间讲Muon、讲训练效率、讲万亿参数规模下的稳定性问题。

梁文锋也是一位技术极客,他掌握控制权的方式更直接:真金白银。首轮外部融资,他自己出资200亿元,占这一轮的40%,不依赖复杂制度设计,也不依赖特殊投票权安排,主打一个“用资本打败资本”。

很难说这两种方式谁更高明。制度设计的好处是杠杆高,用相对少的股权锁住更多的控制力。但制度是人设计的,执行过程里会有摩擦、争议,甚至是意想不到的代价。据暗涌报道,Kimi创立初期,杨植麟从上一家公司循环智能带走了核心团队,但老股东的豁免同意书一直没有完全签完。彼时大模型融资狂热,很多问题都被默认“先上车再说”。后来随着阿里近10亿美元融资落地,争议开始浮出水面。帮Kimi谈下这轮融资的张予彤,当时还是金沙江创投管理合伙人,而她丈夫汪箴同时又是Kimi联合创始人。随后,朱啸虎深夜发朋友圈提到“fiduciary duty(受托责任)是高压线”,后来循环智能老股东也发起仲裁。因此,一个设计精密的AB股结构,并不能完全解决公司创立初期留下的人情关系与程序问题。真金白银的好处是清晰,没有歧义,但前提是你得有那么多钱,而且愿意押进去。梁文锋有幻方在背后,这条路他走得起。

不同选择也映射了两家公司不同的资源禀赋。Kimi从一开始就是市场化创业公司,所以它必须学会与资本长期共处;DeepSeek依靠自有资金熬过了最艰难的阶段,因此可以用更强势的方式处理控制权问题。各有各的活法。在技术上,他们互为彼此的“基础设施”。商业上,他们曾经走在两条不同的轨道上。但随着DeepSeek开始引入外部资本,两条轨道正在慢慢靠近。钱是有重量的,外部资本一旦进来,所有公司最终都要面对同一张账单。Kimi已经先行一步,Deepseek刚刚上路。

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