# 100 小时深入基米
**作者**: Rui Ma
**日期**: 2026-04-01T07:38:24.000Z
**来源**: [https://x.com/ruima/status/2039245985520681257](https://x.com/ruima/status/2039245985520681257)
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本文译自中文，原载于 《人物》杂志 是中国一家以报道和人物特写著称的知名杂志。为了方便可能不了解中国背景、公司文化或相关背景的读者，本文进行了改编。我提高了文章的可读性，在需要的地方添加了简要的背景信息，并润色了一些直接翻译可能显得生硬的语句。
人武 （人物） 2026 年 3 月 31 日
2026 年春季对基米来说格外友好。
短短几个月内，Kimi 背后的公司似乎接连取得了里程碑式的成就。其营收、融资额和估值都屡创新高。一篇由一位 17 岁高中实习生参与撰写的研究论文获得了包括埃隆·马斯克在内的硅谷人士的赞誉。而估值约 500 亿美元的美国编程初创公司 Cursor 则被中国观察人士指责其产品体验基本上是“照搬”或严重依赖 Kimi 的模式。换句话说，Kimi 似乎突然在资金、技术和商业成功这三大领域同时取得了胜利。
这家初创公司成立仅三年，估值就已超过1200亿元人民币，约合160亿美元。在全球人工智能领域，它已成为一股不可忽视的力量。
然而，Kimi 背后的公司 Moonshot AI 仍然充满神秘色彩。
我获准花100个小时从内部观察这家公司。作为一名独立撰稿人，我可以采访任何愿意接受采访的员工，旁听任何不涉及商业机密的会议，并在会后自由写作。没有人会修改我的作品。我也不会获得报酬。事实证明，这非常符合这家公司的一贯作风。
办公室里就像站在风暴眼中一样。
中心区域一片静谧，出奇地安静。办公桌一片寂静，只有零星的键盘声打破了这份宁静。偶尔会听到有人笑声。但外面的喧嚣、谣言、争吵、炒作、模仿和无休止的评论，在这里似乎都无迹可寻。
公司共有300多名员工，平均年龄不到30岁。如果将公司估值除以员工人数，那么每个人实际上肩负着近4亿元人民币的企业价值。
大约 80%的员工都是中国网络俚语中所谓的“内向者”，也就是 MBTI 人格类型指标中的“内向型人格”。他们并排而坐，但打字比交谈更自在。在这里，内向并不被视为缺点，反而几乎成了一种工作准则。
我回想起2024年的第一次到访，那是一个暴风雨刚刚开始酝酿的夜晚。当时，我的第一印象并不太好。
## “DeepSeek 拯救了我们”
2024年12月24日是平安夜，但对中国大多数人来说，这并不是一个重要的节日。然而，对朱莉安而言，这却成了她生命中最黑暗的夜晚之一。
她当时 26 岁，两年前才从北京大学毕业，没有任何行业经验。然而，她已经是 Kimi 公司最早的员工之一。那天晚上，这位年纪轻轻却已是“资深”员工的 Kimi，坐在名为“Radiohead”的会议室长桌旁，在 30 多位同事面前痛哭流涕。
她仍然没有提交一份符合联合创始人标准的假日营销计划。
距离农历新年仅剩一个月。最新的计划已经修改了六次，现在需要再次升级，甚至可能需要彻底放弃。从零开始重建计划，并协调产品和工程部门按时执行的可能性微乎其微。但该公司对2025年农历新年期间的增长寄予厚望。
这很重要，因为前一个农历新年对 Kimi 来说是一个突破性的时刻。凭借其“支持 200 万个长上下文汉字输入”的品牌宣传，Kimi 在中国迅速走红，这在当时是一项非常先进的技术。用户数量激增，甚至在中国股市，人们开始谈论“Kimi 概念股”，指的是与这一趋势略有关联的上市公司。
那次每周例会冗长而残酷。
大约20名年轻员工，大多和朱利安一样缺乏经验，轮流汇报所有事项：社交媒体广告、用户运营、中国公关、海外市场营销，所有细节都由他们负责。团队会集体讨论所有事情，最终的决定权在联合创始人手中。
当时的 Kimi 就像一个青春期的孩子：才华横溢，潜力无限，但尚未完全掌控自身。即使每月广告预算高达数千万元人民币，面对快速崛起的竞争对手，它仍然显得笨拙。
会议大约在凌晨4点结束。
没人知道朱利安的最终计划是否会成功。一个月后，这一切都已无关紧要了。
那是全世界第一次听到 DeepSeek 这个名字。
负责增长工作的海莉回温州老家过节，发现亲朋好友都在问同一个问题：“你听说过 DeepSeek 吗？” 仿佛 Kimi 突然成了昨天的新闻。
她说那是她人生中最难熬的一个农历新年。公司里一片死寂，令人窒息。
公司年会通常在三月份假期后举行。员工可以直接向管理层提出质疑。那一年，几乎所有问题都围绕着 DeepSeek 展开。
最尖锐的问题来自人力资源团队。他们非常坦诚地把那些令人不舒服的话说了出来：
“当求职者问：‘DeepSeek 也给了我 offer，我为什么要加入 Kimi？’我们该如何回答？”
但并非所有人的反应都一样。
算法团队的 Alex 表示，如果说他在“DeepSeek 时刻”感受到了什么强烈的情绪，那不是恐惧，而是兴奋。
这种感觉并非仅限于个人，它也反映了算法团队大部分成员的心声。DeepSeek 证明，或许还有另一种方法：更低成本的策略、开源的方式，以及一个此前许多人都怀疑的真理。一家名不见经传的中国初创公司，只要技术足够强大、商业模式足够优秀，依然可以赢得全球的尊重。
产品团队也并不特别焦虑。凯文是公司最早的产品员工之一，他认为 DeepSeek 的成功在于其商业模式。他相信，一旦 Kimi 的模型能力跟上，产品团队就能有更大的空间在此基础上开发出更多实用功能。
外人无从知晓联合创始人之间究竟讨论过哪些内容。但公司行动迅速，调整了战略，缩小了业务范围，并实现了近乎完全的内部协调。
你问问公司里几乎任何人，现在最重要的是什么，他们都会毫不犹豫地回答：是模型。
从那时起，你能感受到 Kimi 对 DeepSeek 日益增长的敬意。一部分是出于职业上的钦佩，一部分则另有其他原因。
正如亚历克斯所说：
“从某种意义上说，DeepSeek 拯救了我们。”
## 味觉就是你所需要的一切
你为什么穿这样的鞋子？
埃兹拉问我这个问题后，我比她更惊讶。在她所在的办公楼层，几乎每个人的桌子底下都放着一双拖鞋。人们相信，舒适的衣服和鞋子能让人更放松、更专注、更有创造力。
这是聪明人的着装规范。
我一生中见过很多成绩优异的学生。但这里的“好学生”却截然不同。
埃兹拉上小学时，因为父母不肯告诉她密码，她就试图黑掉家里的电脑。中学时，她开始对比特币感兴趣，那时一枚比特币才几百元人民币。她问妈妈要零花钱去投资，妈妈却说那是骗局。高中时，她第一次坐出租车，就画出了网约车产品的概念草图。她说，如果当时就有现在的 AI 工具，或许她就能把这个想法变成现实了。大学时，她终于有了自己的零花钱，于是把钱投进了中国股市，结果亏了 90%。
那场灾难让她认识到人类判断的局限性，并促使她转向人工智能。
她对通用人工智能（AGI）的看法很简单：创造“N 个爱因斯坦”，用他们来解决人类面临的最棘手的问题。从那时起，她便下定决心要找到一家真正能够突破 AGI 极限的公司。即便她已经在股市投资中蒙受了损失，她依然如此。
由于她拥有优秀的学术背景，她收到了许多公司的 offer。她最终选择 Kimi 的原因只有一个：面试过程中，创始人杨志林对技术的理解以及他对细节的严谨态度给她留下了深刻的印象。她觉得他是真心实意地在为模型着想。他既没有聪明人常有的躁动不安，也没有商人常见的功利主义。事实上，面试结束时，她仍然不知道他就是创始人。
凯伦的性格虽然不同，但最终却殊途同归。
他从小就叛逆，经常和老师争吵，从不听父母的话。学生时代，他一心想出国留学；毕业后，他又坚持要创业。大型科技公司提供的舒适稳定的生活让他感到绝望。他不想过那种从一开始就注定失败的生活。
我问他：如果让你在保证获得 60 分（满分 100 分）和有 1% 的几率获得 100 分（满分 100 分）之间选择，你会选择哪一个？
他毫不犹豫地选择了后者。
并非他不能接受 60 分，而是他讨厌 100% 成功的确定性。
这种创始人式的基因构成了公司文化的基石。据内部粗略统计，Moonshot AI 至少有 50 人曾创立或加入过初创公司。
显然，基米很喜欢聘用首席执行官。
更准确的说法是：这家公司庇护着一群才华横溢却又游手好闲之辈。天才未必是顶尖学生或模范员工。重要的是，在某种程度上，他们能够洞察时间。
在一家员工约 80%都毕业于中国顶尖“985”和“211”高校的公司里，Yannis 的履历看起来并不特别出众。然而早在 2023 年，他就已在工程界预言 DeepSeek 和 Kimi 将会崛起，而当时这些标杆企业几乎都还没有产品问世。另一位同样出生于 2000 年后的员工注意到了 Yannis 的远见卓识，并在公司内部向他推荐了这份工作。
凯伦说，太多聪明人被各种体制束缚。先是家庭，然后是学校，最后是职场。他们不知不觉地顺从群体期望，迷失了方向，忘记了自己真正想要的是什么。只有极少数人试图挣脱束缚，而即使是他们，也往往默默无闻。
基米说，他的任务之一就是见到他们。
如果没有那份直觉，一个 17 岁的高中生就不会被招入 Kimi 公司担任实习生，也不会与团队合作，更不会发表一篇后来获得埃隆·马斯克赞扬的论文。而将这位学生的名字放在论文首位的，正是鲍勃，他的导师，也是最早发现他的那位。
天才与疯子之间只有一线之隔。当一个“不被理解的疯子”来到登月人工智能公司，他或许会突然蜕变为一位改变世界的天才。又或许，某些尚未觉醒的天才，只有在这样的地方才能真正绽放光芒。
鲍勃告诉我，在某种程度上，自负并不是问题，甚至可能是一个好兆头。如果这种自负能转化为内在动力，如果一个人相信自己必须参与一项伟大的使命，那么这可能正是公司不容错过的人才。
天才往往有强迫症。
在这个团队内部，训练顶级人工智能模型被戏称为“炼金术”，这是中国科技界常用的一个术语，用来形容模型训练这个神秘的、半科学半艺术的过程。但实际上，“炼金术”意味着不断地修复漏洞。
一旦旗舰训练运行开始，鲍勃和他的队友们就会陷入同样的惯例。每天早上，他们做的第一件事就是刷新公司庞大的内部监控仪表盘。数十万个指标，哪怕只有一个曲线出现异常峰值，都会立刻引起他们的警觉。是优化出了问题？架构有缺陷？还是数值精度不匹配？
它们的反应几乎和动物一样敏感。
有些人甚至逐个检查训练数据，打印出那些产生极端梯度的数据，并像审问嫌疑犯一样审问它们：你为什么跳得这么剧烈？
凡是真正参与过这类模型“交付”的人，都经历过这种彻夜难眠的紧张状态。这并非真正的焦虑，而是好奇心驱使的执着。正是这种执着的警惕，推动着模型达到了顶尖水平。
天才聚集在一起。
过去一年，Kimi 公司超过 100 名员工都是通过内部推荐、朋友或朋友的朋友介绍入职的。在公司内部，这种做法被戏称为“人际传播”。
由于这些密集的网络，信任自然而然地成为一种组织资产。
从本质上讲，Kimi 将管理中最难的部分转移到了招聘上。如果员工是由值得信赖的同事推荐的，他们更有可能拥有相同的理念。这就是为什么公司内部反复出现一个词的原因：
品尝。
2025 年 9 月的一个晚上，几位工程师随意启动了一个小型内部项目，并将其命名为 Ensoul。他们希望让沉睡在文件中的代码“活过来”，成为命令行中的对话助手。
这种对命名的敏感性并非偶然。
YAMAHA 的框架 ，是“Yet Another Moonshot Agent”（又一个登月计划代理人）的缩写。其最深层的基础设施名为 Kosong
换句话说，口味塑造了产品本身。
当许多其他公司都在命令行界面中塞入聊天窗口时，Kimi 的工程师们认为这种做法很糟糕。真正的程序员打开终端是为了执行命令，而不是为了聊天。因此，Kimi CLI 的设计理念是更像一个智能 shell，而不是一个聊天界面。它能够理解命令，但不会强行把自己变成一个对话框。
这种极简主义也体现在代码中。核心逻辑只有大约 400 行 Python 代码，剔除了所有不必要的修饰。各个模块之间实现了清晰的解耦。用户可以自行定制函数，或者拆解 Kimi 并将其重新组装到自己的应用程序中。
“OK Computer”短语联系在一起
有人开玩笑说，如果以会演奏乐器的员工比例来衡量人工智能公司，Kimi 可能会排名第一。
品味已成为最高的招聘标准，同时也是最难定义的标准。
它无法量化，但它无处不在。
## 概括，然后演化
你可能永远无法完全了解 Kimi 公司的每个人究竟是做什么的。
这家公司喜欢用“团队”而不是“部门”这个词。从宏观层面来看，主要领域划分得很清楚：算法、产品和工程、增长、战略、运营。但一旦试图细化到具体的部门或职责划分，情况就开始变得模糊不清了。
这是因为这是一个没有正式部门、没有层级、没有头衔、没有目标与关键成果（OKR）、也没有关键绩效指标（KPI）的组织。汇报关系简单到几乎难以置信。
对布兰登来说，这完全说不通。
他毕业于清华大学，曾在硅谷巨头和中国主要科技公司担任管理职务，并参与创建了一家估值约10亿美元的初创公司。他在业界拥有多年经验，擅长技术管理，曾领导过近千人的团队。他希望进入人工智能领域，并将这些经验大规模应用。
联合创始人张宇桐却告诉他，公司并非如此运作。如果他加入，他可能管理的人数大约只有两个人。
然而，未来似乎有某种东西吸引着他，他想再和对方谈谈。
因此，在 2025 年 1 月，正值内部怀疑和动荡时期，布兰登遇到了他在清华大学的学弟杨志林。
当时，布兰登完全没想到杨安泽的名字最终会与埃隆·马斯克和黄仁勋的名字一起出现在媒体报道中。他印象最深的是杨安泽在简单的问候之后说的第一句话：
“强化学习是未来发展的方向。”
接下来的对话感觉就像杨在自言自语。他完全沉浸在自己的思路中，以至于布兰登几乎听不懂他在说什么，尽管他说的都是中文。
但有一点毋庸置疑：布兰登第一次感到，他过去20年建立起来的知识体系和思维模式开始崩塌。随之崩塌的还有他的自尊心。
当我问他为什么最终加入时，他用略带神秘的语气回答说：杨志林可能会成为一位伟大的先知，因为他既有远见又纯洁。
后来，当公司因为不太清楚如何在这种头衔模糊的体系中明确他的角色而犹豫不决时，布兰登坚定地回答道：
“就算让我去打扫厕所，我也来。而且我肯定比任何人都打扫得干净。”
并非所有前大型科技公司经理或专家都能在这种环境下如鱼得水。
菲比出生于2000年后，从增长团队调到了产品和工程部门。她开玩笑地称自己是“一个懵懂的小女孩”，但她也说了一件很重要的事：在这个公司，丰富的经验和强大的资历反而会成为一种负担。
人工智能领域尚属新兴事物，发展日新月异。经验丰富的专家学习和适应的速度可能不如年轻人，因为年轻人的固有观念较少。
她至少见过三位从大型科技公司挖来的中高层人才，入职后未能“站稳脚跟”。其中一位最终选择彻底离开这个行业，他说身边的人都太年轻、太聪明了。在屡次表现不如人之后，他放弃了。他认定，这不再是他的时代，也不再是他的行业了。
DeepSeek 事件的冲击让菲比也深感危机。她决定放弃广告投放工作，转而从产品和工程方面帮助公司。她开始了高强度的自学，甚至在 Bilibili 上直播学习数百小时。
最令她惊讶的是，公司从一开始就毫不犹豫地给了她转换角色的机会。
事实上，在我采访的30名员工中，超过一半的人多次更换工作职责。与他们之前的工作相比，大约80%的人现在从事的工作完全不同。
Kimi 喜欢有概括能力的。
在人工智能领域，泛化能力指的是模型能够在训练数据之外的新场景中表现良好。它并非仅仅记住了答案，而是学习了其背后的结构。
该公司也将这一理念应用于人身上。
大型企业的中高层员工可能花费了太多时间去优化特定的关键绩效指标体系、特定的报告语言或特定的内部政治博弈。他们的“算法”过度拟合于局部最优解。当环境发生彻底改变时，他们可能无法适应。
如果说传统大型科技公司的员工就像是专门的模型，那么“登月人工智能”项目想要的人才更像是基础模型。他们首先通过监督式微调来学习基本规则。然后，通过强化学习和在众多任务中反复进行自我练习，他们获得跨领域迁移的能力。
26岁的詹姆斯从硅谷归来，他说他的梦想是“给年轻人钱”。
作为人工智能的忠实信徒，他将自己的身体视为一个传感器，供智能体收集信息。当他和朋友一起玩 《英雄联盟》，他会录制语音并收集心率、脉搏等生理数据，然后分析哪些队友的评论影响了他的情绪状态和游戏表现。
他的观点非常尖锐，近乎极端。他说：如果一个人在14岁以后才开始学习一门全新的语言，他们永远无法达到母语水平。他认为，人工智能的运作方式也类似。
丹毕业后就加入了这家公司，他说这是他人生中第一次感受到真正的知识焦虑。
在学校里，他只接触过“玩具模型”，大约 70 亿个参数，用 32 块 GPU 几天就能训练完成。而现在，他要处理的是参数多达数百亿的庞大专家混合模型，训练数据集的规模更是以万亿个标记（token）来衡量。这感觉就像是从一个小池塘直接跳进了太平洋。
为了跟上进度，他几乎是自虐般地埋头苦读。他的作息时间完全被打乱了。北京的白天变成了硅谷的夜晚，然后又反过来。他像股票交易员一样，盯着训练用的仪表盘，一连几百个小时都不敢眨眼。
真正的挑战不仅仅是工作量。他必须同时做三份工作。
他必须是一位算法架构师，在错综复杂的模型选择中找到最佳方案。他必须是一位系统工程师，像维修横跨全球的输油管道一样调试分布式计算问题。他必须是一位数据管理员，对海量数据集进行“炼金术”般的处理，使模型在基准测试中取得优异成绩，同时在实际对话中表现得自然流畅。
有时这意味着在训练过程中进行紧急调整。有一次，存储在 BF16 精度中的关键参数开始出现异常。为了稳定训练进程，团队当机立断，在训练进行到一半时切换到 FFP32 精度。丹说，如果你只会编写算法、构建系统或清理数据，你永远无法构建出顶尖模型。在这里，“我只负责这部分”这种借口是行不通的。
公司希望你能将算法、工程和数据方面的工作整合到多个领域。这就像同时做好几份工作。但这种高强度的跨领域培训能让你在很短的时间内获得相当于几年积累的成长。
所以任何想加入基米车队的人都将面临残酷的考验。
这里没有 OKR，没有 KPI，没有办公室政治，没有操控型管理者，甚至连打卡考勤都没有。但如果你不是人工智能领域的“原生人才”，如果你缺乏概括能力，如果你无法持续强化和适应，那么你可能很难在这里找到存在的意义。
## “这里没有官僚主义的味道”
大多数品牌都想要一个故事。
但几乎每位 Kimi 的员工都委婉地提醒我：不要写关于 Pink Floyd 的文章，也不要写关于办公室入口附近的钢琴的文章。
他们的观点是，懂的人自然懂，不懂的人也无需理解。Moonshot 和 Kimi 这两个名字本身与人工智能或科技并无直接关联。但如果公司过多强调与摇滚乐或艺术的联系，就会显得矫揉造作、故作姿态。他们似乎认为，与其费尽心思解释美，不如保持美本身。
Win 是另一位 2000 年后从一家大型科技公司离职的员工，他告诉我，这个地方很奇特，因为人们真的可以不用没完没了的会议就能完成工作。
在他之前的公司，白天用来开会，晚上才工作。他从中吸取了一个简单的教训：如果你的精力主要集中在协调生产相关的各种关系上，那么就几乎没有空间来提高实际的生产效率了。
这就是人工智能原生组织的部分特征。
十多位员工明确告诉我，他们越来越倾向于与人工智能打交道，而不是与人打交道。人工智能让他们感觉更可靠、更简单。这种倾向也符合公司整体内敛的风格。有人用了一个更委婉的词：害羞。
在群聊里，每个人都活跃健谈。但在现实生活中，很多人都比较安静。Kimi 公司很少组织文化活动。除了年会之外，最近一次的集体活动就是在办公室里做按摩。
内向并不意味着缺乏沟通或精力。
虽然没人必须跟我说话，但没有一个人拒绝。在群聊里，信息像流水一样飞速传递，各种抽象的表情符号也层出不穷。没有人的消息会被冷落。
如果你需要别人的帮助来完成工作，方法很简单：直接问他们就行了。
无需上级。无需审批。无需协调会议。无需打破部门壁垒。
Kimi 没有部门划分。从某种意义上说，它甚至没有部门之分。
杨志林的状态消息只有四个字：
直接沟通。
不过，大家都承认，自公司成立以来，它一直在不断变化。
有些变化是主动的，有些是被动的，甚至有些看起来像是倒退。公司从大量投放广告转向专注于模型开发，从坚持闭源转向拥抱开源，从聊天机器人产品转向 Kimi Agent、Kimi Code 和 Kimi Claw，从面向消费者转向面向企业，然后又回归消费者。并非所有转变都经得起推敲。
然而，在埃兹拉心中，有一件事始终不变：那就是尊重事实。
她认为，所有这些改变都只有一个原因和一个目的：使公司更好地与客观现实保持一致。
公司可以容忍自负，但不喜欢雇用那些凌驾于事实之上的人。
从联合创始人到普通员工，只要事实足够清楚，他们都比较容易被说服。员工们说，这种意愿源于他们对真相、现实和真实事物的强烈追求。真正聪明的人不会被诚实的反馈所伤害。
这种程度的诚信还有另一个前提条件：公司没有竞争机制，没有零和博弈，也没有重大的内部利益冲突。员工乐于分享研究成果和技术细节，不求回报或认可。公司早期就拥有自己的社群；如今，它依然倡导这种社群文化。信息和知识的共享加速了每个人的学习，最终使每个人都受益。
Win 说，有毒的企业文化会传染，良好的企业文化也会传染。
有人用“团结”一词来形容公司的氛围，这个词用在初创公司身上听起来几乎有些老套。但这家公司确实身处一个严酷的环境中。外部是强大的竞争对手，内部则承受着老牌科技公司挤压的压力，计算资源也十分有限。而这些限制，似乎反而增强了团队的凝聚力。
归根结底，人才是组织中唯一真正重要的资产。
最近，一家竞争对手公司找到弗洛伦斯，提出给她双倍的薪水。她立即拒绝了。她的理由很简单：
“这里没有‘官场气息’。”
这句话很难直接翻译。在中文网络俚语中，它指的是官僚主义、作秀式权威和地位游戏所带来的那种陈腐、等级森严、自以为是的氛围。
公司的新办公室。
## “我不知道她是怎么熬过来的。”
在这次采访之初，我非常紧张。我即将采访一些世界上最顶尖的人工智能专家。我是一名人文专业的学生，从未从事过科技行业，对人工智能的了解也十分有限。
但当我真正开始与算法和产品工程团队的年轻专家们交谈时，我发现他们反而显得有些紧张。他们担心如果我不理解他们的术语，我会感到尴尬。
所以他们先把英语翻译成中文，然后再把中文翻译成第二种更简单的中文，这样我才能看懂。
那种保护的本能令人动容。
在开始面试之前，公司只给了我一个指示：保护所有人。
所以我尽量避免问一些过于敏感或可能伤害别人的问题。
即便如此，泰在电话面试中还是无法完全掩饰住一丝情绪的颤抖。他刚加入公司时，正经历着艰难的入职培训，期间他举步维艰。有一段时间，他甚至觉得自己无法坚持下去，甚至想过辞职。
一周后，在公司会议上，他看到安妮——一个比他早毕业两年的女孩——在经历了无数次挫折和内心的挣扎后，终于推进了一个棘手的项目。看到这一幕，他觉得自己也不能放弃。他比她年长，人生阅历也更丰富，但论及毅力和意志力，他却觉得自己不如她。
他说：
“我不知道她是怎么熬过来的。”
事实上，泰并不是唯一一个想过离开的人。
安妮也一样。
她长期以来一直试图从零开始打造一条海外业务线，却始终没有取得真正的突破。更糟糕的是，其他团队的同事出于好意，直接劝她放弃这项在他们看来毫无意义的努力。
她说，她为 Kimi 哭的次数比为任何其他公司或她曾经的任何前男友都多。
她并非没有其他选择。她已经收到了一份薪水更高的工作邀请。但她说，她就是无法说服自己去为别人工作。她想再和张宇桐谈谈。
之后，她决定留下来。
她没有告诉我那次谈话的内容，只说：“宇桐是我见过最强的老板，迭代速度最快，潜力也最大。跟着她，我才能提升自己的上限。”
然后安妮重复了同样的话：
“我不知道她是怎么熬过来的。”
一旦你收集到足够的素材，你就会注意到某些句子反复出现。而出现频率最高的短语往往揭示了一个团队最深层的共同特质。
鲍勃被杨志林拉回中国，放弃了在美国攻读博士学位的机会，在公司成立的第一天就加入了。如果说有人真正了解这家公司，那非他莫属。
当我问他和其他人一样的问题——团队最重要的品质是什么——时，他思考了大约两分钟，然后用一个词回答：
弹力。
对于一家成立仅三年的公司来说，谈论韧性或许显得有些奢侈。但他却是真心实意的。他说，聪明和勇敢有时是矛盾的。你越聪明，就越能看清风险，也就越容易抽身而退。愚蠢的坚持也不会成功。因此，只有那些看清真相、权衡失败概率后依然坚持下去的人，才配得上“韧性”二字。
公司内部流传着这样一个故事，叫做 “三次前往反思之崖”。
2023 年 5 月，弗雷迪和他的同事们接到了一项看似不可能完成的任务：让 AI 在一次读取中理解 128K 的上下文，这意味着数百页的书籍内容，而当时的行业标准接近 4K。
他迅速设计了一个名为 MoBA v0.5 的解决方案，但这需要重写底层训练框架，而主模型当时已经训练了一半。成本太高，所以这个想法被搁置了。那是他第一次“反思悬崖”。
半年后，他带着版本 1 回归，新版本旨在继续利用现有模型进行训练。它在小型模型上运行良好，但在大型模型上测试时却遭遇了损失峰值，并不断失败。项目被迫再次陷入停滞，又过了六个月。它甚至错过了公司设定的 20 万字符产品里程碑。但团队并没有解散。相反，公司启动了一项名为“饱和救援”的行动，召集了来自各地的技术专家共同攻克难题。他们重写了核心逻辑，最终使版本 2 通过了经典的长上下文“大海捞针”测试。
眼看发布在望，第三次打击却接踵而至。在监督式微调过程中，由于训练信号过于稀疏，模型在长摘要任务上的表现不佳。此时，大量资源已经投入其中。尽管如此，工程师们依然坚持不懈，寻找解决方案，最终通过修改最后几层的注意力机制解决了这个问题。
三次撤退，三次回归。
采访结束时，我问了弗雷迪一个终极问题：你会如何描述这家公司？
他用两个字回答：
登月。
为什么是登月？
他引用了约翰·F·肯尼迪的名言：
> 我们选择在本十年内登上月球并完成其他任务，不是因为它们容易，而是因为它们很难。
公司所有会议室都以音乐人的名字命名。
## 天才群
最后，我没有打扰或试图探究联合创始人本人。
在外人看来，他们几乎隐形。他们不喜欢接受采访，对个人名声也毫无兴趣。然而，在内部，他们却无处不在。
在一个极其扁平化的组织中，核心需要顶尖的头脑。否则，活力就会被混乱所取代。由于中层管理人员很少，每位联合创始人直接与大约40到50名员工对接，并与技术和业务一线保持密切联系。这正是公司确保决策与执行保持一致的方式。
五位联合创始人均毕业于清华大学。但生物本能终究存在。人的注意力是有限的，管理能力也是有限的。当公司估值达到1200亿元人民币，员工人数超过300人时，即使是这些超级大脑也开始不堪重负。
而且不仅仅是创始人。
这是一个由自我激励驱动的无限游戏。如果每个成员的实际估值都达到人民币4亿元，那么每个人都应该创造出巨大的价值。
革命性的因素在于工具集。
Kimi 实际上并不实行超长工作制。员工可以自然起床，无需每晚待在办公室到天亮。产品团队的 Leo 说他现在指挥着“一支军队”，指的是人工智能代理。
想象一下这样的场景：
利奥早上十点起床，走进办公室。他的任务是分析过去24小时内来自五个全球市场的用户反馈，并确定本周的产品优先级。过去，这项工作需要三个人花两天时间才能完成。
现在他推出了三名经纪人。
策略代理扫描 3000 条反馈信息，筛选出与长时间对话中断相关的高优先级请求。翻译代理实时翻译日语方言和韩语敬语，并标记出真实的情感强度。竞争对手代理监控 Cursor 和 ChatGPT 的更新，并生成技术对比报告。
Leo 只亲自做了三件事。他驳回了一条系统误读为真诚的讽刺评论。他标记了一张包含未发布用户界面的截图。他确认了代理人推荐的三项最重要的需求。
上午 11:30，产品需求文档已经完成。与此同时，编码代理已经生成了大约 70% 的基础实现代码，剩下的更具创意的设计工作将留待下午与工程师们讨论。
人类制定规则，硅基系统执行规则。组织沦为算法的容器。
在一家人工智能原生公司里，熟练运用智能体并将其深度嵌入工作流程并非可有可无，而是工作的一部分。
模型不仅是目标，也是工具。
无论是通过直接提高生产力，还是通过从根本上改变管理结构，人工智能的逻辑已经融入了这家公司的肌理。正如公司构建了一个智能体集群 ，团队本身也开始像一个天才集群 ：众多独立的天才并行工作，无缝协作。
然而，这种扁平结构本身就存在脆弱性。
当我问到如果公司从300人发展到3000人，这种模式是否还能持续时，大多数人的回答都很谨慎。历史经验并不乐观。类似的扁平化组织结构实验，例如合弄制或海尔的内部合同单元结构，一旦人数超过500人左右，往往会遇到决策瓶颈。当信息节点过多时，“直接沟通”就会变成信息过载。
更直接的痛点是失重的个人体验。
如果没有层级结构来缓冲不确定性，每个人都会直接感受到方向的迷茫。一位最终重返大型科技公司的前员工直言不讳地说：如果没有自上而下的 OKR 和 KPI，有些早晨走进办公室，你甚至不知道自己该做什么。没有人会告诉你你做得好不好。这种反馈的缺失会造成不安全感。它可能会让人们怀念大型科技公司清晰的汇报路线、考核机制和可衡量的产出。
毕竟，这些繁琐的结构确实提供了一件至关重要的事情：一种基本的确定性。
目标是什么？什么才算完成？如何评判绩效？在大公司里，所有这些都是显而易见的。
“那不是斯德哥尔摩综合症，”该人士说，“这是基本的组织物理学原理。”
如果说阿里巴巴像一条精密校准的晋升传送带，字节跳动像一支目标明确、冷酷无情的战斗部队，腾讯像一所较为宽容的专业学院，那么 Moonshot AI 就像一片原始森林。
天才或许能找到狩猎之路，而普通人可能只会迷失在迷雾中。
## 必要的“二维箔”
没有部门，没有职称，没有评估。
人工智能原生组织模式反官僚主义，刻意追求非结构化。大型企业难以轻易转型。小型企业往往因为过快地向传统组织结构扩张而错失良机。这是一场不对称的战争。
作者在此引用了科幻小说《三体》。在《三体》中，一个高度发达的文明随意使用了一种名为“ 二维箔片”，将太阳系从三维空间压缩成二维空间。行星、恒星和人类都变成了没有厚度的平面图像。
作者认为，登月人工智能项目故意给自己抛出这样一个“二维反面教材”。
不是为了摧毁对手，而是为了瓦解对手的组织，以追求最大效率。
没有垂直的层级结构，没有水平的部门壁垒，没有错综复杂的办公室政治，只有“模型”和“智慧”以最简单的形式直接对立。
作者认为，在人工智能时代，每个创业公司都被迫面对这样的挑战。一人公司的兴起也反映了人工智能原生人才的世代爆发式增长。如果技术能够将组织能力压缩到个人身上，那么许多中层管理人员就会消失。组织结构变得扁平化，没有回旋余地。每个人都被迫直面问题本身。
这或许是支配商业世界中组织演变的铁律。
最终，所有人都会被折叠起来。
一旦人们被置于同一层面，一个人对五十人产生巨大影响便不再是管理奇迹，而是常态。中心与边缘的距离被重新定义。那些依赖头衔和 OKR 作为衡量标准的人可能会瞬间窒息。然而，在这个开放的平面上，天才们可以彻底颠覆智能本身，而“守护者”们则清除噪音和混乱，谦逊地将自己视为拓展人类文明边界的先驱。
然而，从三维到二维的转变是不可逆的。
这意味着基米无法后退。
每一次战略调整都会演变成一场充满风险的混乱迭代。竞争对手或许还能在迷宫中缓慢前行，但如果“登月计划”人工智能项目试图鲁莽地扩张规模，则可能在结构上自我瓦解。这种自我扁平化的行为之所以可以接受，仅仅是因为它服务于某种更为激进的目标。
降低组织维度的最终目的是提高智能维度。
只有当模型智能跨越临界阈值，上升到足以摆脱所有碳基组织的引力井时，登月人工智能才能真正摧毁竞争对手的组织优势，并证明这种不可逆转的赌博是合理的。
到那时，关于管理跨度或组织架构图的争论就毫无意义了。这就好比问《 三体》 中的文明生活在哪个维度，而真正的问题是，他们的维度武器早已改写了战争规则。
那样一来，“登月人工智能”就不再只是一个比喻了。
它将成为更高维度的光源，照亮智慧宇宙的黑暗面。此前所有组织上的痛苦都将如同登月舱穿过大气层时隔热罩燃烧殆尽一般，不值一提。
要么他们通过升华而变得像神一样。
或者它们在坍塌中被封存起来。
没有第三条路。
文中所有英文名字均为笔名。
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