月之暗面：月活腰斬與收入倍增背後的邏輯

1. 月活腰斬與收入倍增爲何不出自同一門生意；

2. 收入引擎切換爲按量計價token的四條證據；

3. 開源權重之上那層授權分成的條款口徑；

4. 三家模型公司互爲估值錨的閉環問題；

5. 年化經常性收入這一指標的可比性風險。

一、月活與收入的剪刀差

月活與收入的背離，程度較市場描述的更爲極端。按QuestMobile 2026年上半年AI原生App用戶規模榜單，Kimi月活729.46萬，位列第九，同比下降42.7%。往前追溯，Kimi App月活自2025年第一季度的2,165.3萬回落至第四季度的902.7萬，2026年第一季度爲833.8萬；較2024年10月約3,600萬的峰值，跌幅已超過八成。

這一下滑絕非意外，而是主動放棄的結果。Kimi的投流金額自2025年第一季度的約1.5億元降至第四季度的不足10萬元。2025年2月，公司把用戶增長自季度目標之中拿掉，廣告投放大幅削減，Ohai、Noisee等衍生產品線亦告停擺。月活的衰減，反映的是資源配置的轉向，而非競爭失敗的被動讀數。

同一時段的收入曲線，方向完全相反。根據彭博報道以及公司披露。月之暗面的ARR於2026年4月突破2億美元，6月達到3億美元，其中API收入佔比超過七成；K3於7月16日發佈之後，公司日銷售額至少增至此前的六倍。

本文認爲，這兩組數據無法由同一門生意來解釋。一個正在衰減的國內C端資產，與一條陡峭上行的收入曲線之間，並不存在可辨識的因果鏈條。把兩者放進同一個中國AI應用公司的框架之中做估值，從起點上便選錯了框架，進而使後續所有推導都建立在錯誤的類比之上。

二、核心判斷：不是轉型出海，是計價單位換了

本文的核心判斷是：月之暗面的收入引擎已由國內C端訂閱，切換爲以美元按量計價的編程與智能體token，其上另疊加一層建立在開源權重之上的授權分成。以下四條證據相互獨立，但指向同一結論。

其一是產品結構。Kimi Code現設四檔會員，對外價格分別爲49元、99元、199元和699元每月；額度以訂閱日爲起點每7天刷新、未用完不累積，另設每5小時的滾動頻控；訂閱額度用盡之後轉入加油包，按實際用量扣費，其費率近似公司開放平台的API價格。這已不是訂閱生意的定價結構，而是批發token的定價結構，訂閱只是預付帳戶，真正的計量單位是token。四檔目前在官方頁面上均顯示爲候補，這一點在後文的跟蹤信號之中還會用到。

其二是地域。SimilarWeb口徑之下，Kimi當期月訪問量約3,300萬次，其中中國區佔比超過60%，而2025年9月這一比例尚爲77%。公司口徑更爲直接：海外付費用戶增長4倍，API收入增長400%，產品已進入200多個國家和地區；2025年末的內部信亦稱，自2025年11月以來海外API收入增長4倍，海外收入首度超過國內。

其三是調用側的第三方觀測。K3於7月16日晚發佈，兩天之後即進入OpenRouter日榜前十。OpenRouter對2026年1月到6月約450萬億token的分析顯示，DeepSeek份額自約9%升至約18%，不同彙總口徑之間尚有小幅出入；中國模型的token份額已在6月末超過美國模型，按彭博口徑，6月最後一週爲48%對20%。新增流量主要來自智能體工作負載，而非早期的角色扮演流量。開源模型已經不再只是便宜的替代品，而是進入了編程與智能體的生產環境。

其四，也是最被忽略的一條，是授權層。K3許可並非標準MIT協議，而是以MIT文本爲基底的自定義許可。其第2條規定，被許可方或其關聯方經營MaaS業務，即向第三方提供模型推理或微調訪問，且被許可方及其關聯方的合計總收入在任意連續12個月之內超過2,000萬美元時，須與月之暗面另籤協議；第3條規定，月活超過1億或月收入超過2,000萬美元的商業產品，須在界面顯著位置標註Kimi K3；第4條則豁免兩類情形，一是純內部使用，即不向第三方提供該軟件、其輸出或底層能力，二是經月之暗面官方產品或其認證推理夥伴訪問。千問3.8-Max的開放版本採用了結構高度相似的設計，只是把門檻抬到5,000萬美元，並額外把AI辦公助手單列爲觸發條件。

條款最爲鋒利之處在於口徑：觸發線看的是被許可方的合計總收入，而非其與K3相關的收入。這意味着一家年收入超過2,000萬美元的雲廠商，只要開始轉售K3推理，便落入談判範圍；而豁免條款又把自建、自用與走官方通道的場景排除在外。約束是精準指向轉售者的，並非普遍性的。

分成比例尚未寫入任何公開許可文本，但協議本身的存在已有佐證：美國雲計算公司DigitalOcean已確認與月之暗面簽署商業協議；中軟國際7月20日的監管申報文件披露了一份關於token收入分成及聯合創新合作的協議，約定按比例分成，比例未公開。

據調研了解，這套設計按商業模式而非按用戶切分：自行部署與微調的開發者零義務，大規模轉售推理的雲廠商必須先拿合同。這已不是MaaS，而是開源權重之上的一層授權，其經濟性質更接近知識產權授權而非雲服務。而知識產權授權與雲服務，在估值方法上根本不是同一類資產，進而使沿用雲服務可比集的做法自始失效。

三、可比公司爲什麼系統性錯配：相似的只有一層

市場當前大多以智譜與MiniMax作爲月之暗面的估值錨。本文認爲，問題在於其與月之暗面的相似之處只覆蓋了這門生意的一層，而增量恰恰不在這一層之上。可比公司之所以能夠提供估值信息，前提在於兩門生意於計價單位、客戶結構、成本結構與收入的可外推性之上足夠接近，接近到市場對其中一門的定價可以外推至另一門；相似度不足，倍數便只是一個數字，並不攜帶可用的信息。

按本報告第二部分的拆解，月之暗面當下的收入由三層構成：底層是按量批發的token，中層是海外編程與智能體場景之下的開發者與企業客戶，上層是開源權重之上的授權分成。三層的經濟性質各不相同，成本結構、客戶黏性與議價方式亦不相同。嚴格而言，這門生意需要的並非一個可比集，而是三個，進而使任何以單一可比集給出的倍數，都只能覆蓋其中一層的定價。

以此逐層比對，智譜與MiniMax的對應關係僅成立於底層。三家均以開放平台與API爲主要收入來源，均以token計價，均處在推理成本佔比高企的階段，這一層的相似度頗爲充分。中層的差別則已顯著：月之暗面的收入集中於海外的編程與智能體負載，客戶爲開發者與企業，付費由工作負載驅動而非由席位驅動；智譜與MiniMax的開放平台收入在場景與地域之上均更爲分散。至於上層，兩家港股同業並無對應物，授權分成建立在權重開源與轉售門檻之上，其性質是逐單談判的知識產權授權，與批發token並非同一種收入。

而中層的可比對象是現成的。Cursor所處的場景、所服務的客戶與所採用的計價方式，與月之暗面切換之後的收入引擎高度一致：同爲編程與智能體負載，同爲海外開發者與企業付費，同以美元按量計費，成本亦同樣由推理支出主導。兩者的差別在於月之暗面自有模型權重、位置更爲靠上，而這一差別指向的是更好的成本結構，並非把它排除在可比集之外的理由。可用於排除的理由，最終只剩下上市地與國籍，而這兩者均不進入現金流。按業務相似度排序，Cursor較之兩家港股同業更近，卻基本沒有進入國內的可比集。

底層的相似度則可以實證，不必再靠類比來推斷。智譜與MiniMax的中期披露，以及Cursor一側的公開成本區間，已經把按量收入的毛利率結構擺在明面之上；三者的業務形態、地域與所處階段各不相同，毛利率卻收斂於同一個區間。這說明它並非某一家公司的階段性狀況，而是推理成本佔去收入相當比重之後的結構性結果。

據此推算，編程與智能體token的毛利率大體落在兩成上下到四成上下，與軟件行業慣常的八成以上相去甚遠。這一層的相似度既然成立，其所證明的便不是可比集選對了，而是這一整組公司都不該按軟件公司來估。軟件之所以能夠承受較高的收入倍數，前提在於邊際成本近零、規模擴張不帶來等比例的成本擴張；一旦推理成本佔去收入的相當部分，該前提即告消失，倍數的合理區間隨之整體下移。這門生意的經濟性質介於雲服務與轉售之間，而非介於軟件與平台之間；雲服務的估值錨落在算力週期之上，轉售的估值錨落在價差之上，兩者均與軟件無關，進而使沿用軟件可比集所產生的誤差，遠不在小數點之後。

賣方的處理方式本身亦是佐證。K3發佈之後，已有機構下修這一組標的的長期估值框架，把終端市盈率的參照整體下移一檔，並同步調整目標價。以四年之後的終端市盈率給一家公司定價，其隱含前提是近端並無業務足夠相似的參照；若近端尚存可用的錨，便不必把估值基準推得如此之遠。這是一次以技術形式作出的承認。

由此引出本文認爲最需要提示的一點：當下這套可比集覆蓋的是月之暗面的存量層，而其增量主要來自未被覆蓋的中層與上層。中層已在快速放大，上層則剛剛開始逐單落地、外部尚不可見。以只覆蓋存量層的可比集去給一家增量在別處的公司定價，誤差並不體現爲倍數的精度不足，而體現爲所定的價格根本不對應這門生意；而這一點，無論最終定價偏高還是偏低，都同樣成立。

四、投資推論

第一，收入的可外推性來自稀缺租金，而非成本優勢.......

瀏覽 1.2萬