Moonshot AI Kimi: Radikale Ambitionen, zurückhaltende Expansion

In den vergangenen 12 Monaten hat die Yuezhi Anmian Kimi (im Folgenden einfach als "Kimi" bezeichnet) einen Sprung von einem der "sechs kleinen AI-Helden" zu einem von globalen Kapitalanlegern heiß begehrten Objekt geschafft.

Im Dezember 2025 absolvierte Kimi eine Serie-C-Finanzierung in Höhe von 500 Millionen US-Dollar und erreichte einen Post-Money-Wert von 4,3 Milliarden US-Dollar. Im Mai dieses Jahres absolvierte Kimi dann eine Serie-D-Finanzierung in Höhe von 2 Milliarden US-Dollar, und der Unternehmenswert stieg auf 20 Milliarden US-Dollar. Im Juni wurde berichtet, dass Kimi über eine neue Finanzierungsrunde von bis zu 2 Milliarden US-Dollar verhandelt, wobei der Unternehmenswert vor der Finanzierung 30 Milliarden US-Dollar betragen soll.

Technisch gesehen war die Veröffentlichung des Kimi K2.5 im Januar 2026 ein entscheidender Wendepunkt. Innerhalb von weniger als einem Monat nach dem Start dieses Flaggschiff-Modells, das die Verarbeitung aller Modalitäten unterstützt, übertraf Kimi binnen 20 Tagen das Gesamtergebnis des Jahres 2025, und der ARR (Annual Recurring Revenue) überstieg 200 Millionen US-Dollar.

Anschließend wurde das Produktionsrhythmus von Kimi immer enger: Im April 2026 wurde das Kimi K2.6 veröffentlicht, das auf Programmierfähigkeiten und Agent-Cluster-Fähigkeiten spezialisiert ist und bis zu 300 spezialisierte Sub-Agenten für parallele Zusammenarbeit in einer einzelnen Aufgabe einplanen kann. Mitte Juni folgte das lokale universelle Agent-Produkt für Computer Kimi Work sowie das programmierungsspezifische Modell K2.7 Code.

Es ist bekannt, dass das Kimi K2.7 Code im Benchmark-Test im Vergleich zur vorherigen Generation erheblich verbessert wurde. Bei Langzeitaufgaben wurde der durchschnittliche Token-Verbrauch von K2.7 um 30 % reduziert, und die Fähigkeit zur Generierung von mehrsprachigem Code wurde stark verbessert.

"Die Programmierfähigkeit ist der Ausgangspunkt für die Steigerung der AI-Produktivität. Wenn man den Token-Verbrauch betrachtet, macht die Programmierung 90 % aus. Dies ist jedoch nur der Anfang der Akzeptanz von KI-Intelligenz. Die Produktivitätsrevolution, die von universellen Agenten gebracht wird, wird sich von 30 Millionen Programmierern auf eine Milliarde Wissensarbeiter ausdehnen." so der Gründer von Kimi, Yang Zhilin.

In seiner Ansicht ist das Weltall, das von großen Modellen eröffnet wird, noch vielversprechender. "Bei der Entwicklung von großen Modellen findet ein Paradigmenwechsel statt. Ab dem zweiten Halbjahr 2026 bis 2027 wird die KI in zunehmendem Maße in der Forschung die führende Rolle spielen."

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Radikale technische Ambitionen

Wenn man sich an den Anfang des Jahres 2025 erinnert, hat DeepSeek plötzlich aufgetaucht und den Forschungs- und Entwicklungsrhythmus von Kimi gestört. Im Juli 2025 veröffentlichte Kimi das weltweit erste Open-Source-MoE-Modell mit einer Billion Parametern, das Kimi K2, und ließ erneut die technischen Karten von Yang Zhilin aufdecken.

Nach der Veröffentlichung des Kimi K2 schrieb ein interner Kimi-Forscher in seinem Blog: "Auf der Reflektionsbesprechung Anfang (2025) habe ich einige ziemlich radikale Vorschläge gemacht. Ich hätte nie gedacht, dass Zhilins nachfolgende Handlungen noch radikaler wären als ich mir vorgestellt hatte. Beispielsweise hat er aufgehört, die K1-Serie von Modellen zu aktualisieren und sich stattdessen auf die Grundalgorithmen und das K2 konzentriert."

Eine Person, die mit Kimi in Kontakt steht, sagte der Zeitschrift "China Entrepreneur", dass K2 in einem kritischen Moment für das Unternehmen entstand und dass Yang Zhilins Entscheidung, auf K1 zu verzichten und an K2 zu arbeiten, für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung war.

Die Veröffentlichung des multimodalen Modells K2.5 markierte die Weiterentwicklung der technischen Strategie von Kimi. Seine native multimodale Architektur fusioniert erstmals Text- und visuelle Eingaben auf der untersten Ebene. Der Agent-Cluster unterstützt die parallele Zusammenarbeit von 100 Sub-Agenten, und eine einzelne Aufgabe kann 1.500 Schritte aufrufen. Nach dem Start dieses Modells mit einer Billion Parametern war die Nachfrage sofort höher als das Angebot, was direkt dazu führte, dass der ARR von Kimi 100 Millionen US-Dollar überstieg.

Im April wurde der Agent-Cluster von K2.6 auf 300 Sub-Agenten erweitert und unterstützt die koordinierte Ausführung von 4.000 Schritten. Die Programmierfähigkeiten wurden sprunghaft verbessert - auf der SWE-Bench Pro schlug es GPT-5.4 mit 58,6 % und kann 13 Stunden lang kontinuierlich programmieren und über 4.000 Codezeilen ändern. Im Juni konzentrierte sich K2.7 Code noch stärker auf vertikale Szenarien, der Inferenz-Token-Verbrauch wurde um 30 % reduziert, und die Kimi Code Bench V2 verbesserte sich um 21,8 %. Die Generierung von mehrsprachigem Code wurde stark optimiert.

Drei Iterationen in einem halben Jahr haben den Produktionspfad von Kimi allmählich klarer gemacht: Durch Architekturinnovation wird die Fähigkeitsgrenze erweitert, und durch vertikale Iterationen im B2B-Bereich wird die Genauigkeit in spezifischen Szenarien maximiert.

Laut einem Kimi-Algorithmus-Forscher liegt hinter der beschleunigten Produkt-Iteration ein entscheidender technischer Durchbruch: Das Training durch visuelle verstärkte Lernmethoden hat die Fähigkeiten für reinen Text verbessert. Yang Zhilin nennt dies "eine Entdeckung, die die Branchenvorstellung auf den Kopf stellt". "Früher wurde allgemein angenommen, dass die Einbringung von visuellen Fähigkeiten die Textfähigkeiten verringern würde, aber wir haben festgestellt, dass sich beide gegenseitig verbessern können."

In Yang Zhilins Ansicht bildeten in den letzten 10 Jahren die Transformer-Architektur, der Adam-Optimierer, die Residualverbindungen usw. die technische Grundlage für Deep Learning und galten einst als branchenübliche Infrastruktur. Mit der stetigen Expansion der Modellgröße und der zunehmenden Komplexität der Aufgaben könnten diese einstigen "Standardausstattungen" jedoch zu Hindernissen für die Weiterentwicklung der Modelle werden.

Deshalb zeichnet sich auch der technische Pfad von Kimi durch klare Merkmale aus - er greift direkt auf der untersten Ebene an. Er optimiert nicht nur die bestehende Architektur, sondern geht auch auf die untersten Komponenten des KI-Systems zurück, löst jedes Problem einzeln und optimiert den Optimierer, die Attention-Mechanismen, die Residualverbindungen usw. nacheinander, um die Algorithmuseffizienz zu verbessern und die Intelligenzgrenze zu erhöhen.

Beispielsweise hat der MuonClip-Optimierer, den K2 verwendet, die Token-Verarbeitungseffizienz auf das Doppelte von AdamW gesteigert. Die Kimi Linear-Mischlineare-Attention-Architektur hat in einem ultra-langen Kontext von 128K bis 1M eine 5- bis 6-fache Steigerung der Decodiergeschwindigkeit erreicht. Die Verbesserungstechnologie Attention Residuals für die neuronale Netzwerkarchitekturschicht von K2 hat den Kern-Residualverbindungsmechanismus im neuronalen Netzwerk neu gestaltet. Bei ähnlichen Ergebnissen wurde der Trainingsrechenaufwand um etwa 20 % reduziert, was einer Effizienzsteigerung von 1,25 entspricht.

"MuonClip, Kimi Linear und Attention Residuals dienen im Wesentlichen der Effizienz. Durch Algorithmusinnovation wird das vorhandene Potenzial voll ausgeschöpft, um eine höhere Token-Effizienz und ein höheres Niveau an Modellintelligenz zu erreichen." so ein Kimi-Forscher.

Bezüglich des nächsten Modells K3 sagte Yang Zhilin, dass das nächste Modell eine neue Architektur haben wird. Ein Ziel ist es, das Modell besser für die Langzeitaufgabenfähigkeit von Agenten anzupassen, da dies die wichtigste Fähigkeit ist.

"Kimi wird in Zukunft weiterhin die Grundlagentechnologie rekonstruieren. Viele Grundlagentechnologien werden in den nächsten 2 bis 3 Jahren neu geschrieben. Ich hoffe, dass K3 ein noch einzigartigeres Modell werden kann und den Benutzern neue Fähigkeiten bietet, die von anderen Modellen nicht definiert wurden." so Yang Zhilin.

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Zurückhaltende Organisationsausweitung

Im krassen Gegensatz zu seinen radikalen technischen Ambitionen ist Kimi bei der Organisationsausweitung sehr zurückhaltend.

Innerhalb der Organisation arbeitet Kimi weiterhin in flexiblen "Kleinteams". Als Unicorn mit einem Unternehmenswert von über 30 Milliarden US-Dollar hat Kimi insgesamt etwa 300 Mitarbeiter und ist damit das Startup mit den wenigsten Mitarbeitern unter den führenden Anbietern von großen Modellen.

Das "Elitetruppen"-Konzept ist auch bewusst von Yang Zhilin gewählt worden. Er hat öffentlich gesagt: "Von allen diesen Startups für große Modelle halten wir uns immer an die geringste Anzahl von Mitarbeitern. Es ist sehr wichtig, ein hohes Verhältnis von Karten zu Personen aufrechtzuerhalten. Wir möchten nicht, dass das Team so groß wird, denn eine Vergrößerung würde die Innovation töten."

Der Zeitschrift "China Entrepreneur" ist bekannt geworden, dass es in Kimi keine OKRs gibt, keine Abteilungsgrenzen und sogar keine traditionellen Abteilungen. Das Unternehmen hat alle Positionen wie Direktor und Vizepräsidenten abgeschafft. Die Organisationsstruktur von Kimi ist extrem flach, und einige Mitbegründer haben direkt Kontakt zu mehreren Dutzend Teammitgliedern. Yang Zhilins WeChat-Signatur besteht nur aus vier Wörtern: Direkter Kontakt.

Yang Zhilin, Gründer von Kimi

Eine Person, die mit Kimi in Kontakt steht, sagte der Zeitschrift "China Entrepreneur", dass Yang Zhilin bei der Diskussion über Modelle oft das Wort "Geschmack" (taste) wiederholt. In einem Wettbewerb, in dem Rechenleistung und Daten immer homogener werden, ist der "Geschmack" der Kernmotor für Kimi, um eine differenzierte Wettbewerbsstellung aufzubauen.

Der Präsident Zhang Yutong erklärte das Personalkonzept von Kimi so: Kimi bevorzugt Menschen mit "Abstraktionsfähigkeit", "einem gewissen Hang zur Eingenommenheit" und der Bereitschaft, "wild zu arbeiten". "Wenn Sie eine gute Idee haben, versuchen Sie es dann 1.000 Mal? Die meisten Menschen würden es vielleicht nach 10 Versuchen aufgeben. Aber es gibt auch sehr wenige Menschen, die an ihre Idee glauben und in den Versuchen neue Erkenntnisse gewinnen."

"Zu Beginn der Gründung von Kimi versammelten sich die Erfinder vieler Kerntechnologien der KI. Diese Menschen haben dann später noch mehr Gleichgesinnte gefunden." In Yang Zhilins Ansicht ist die Technologie selbst immer noch die größte Variable bei großen KI-Modellen, und die Attraktivität von Kimi für Technologietalente ist der Schlüssel für seine Wettbewerbsfähigkeit.

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Ein nicht definierbares LLM

Ende Dezember 2025, als MiniMax und Zhipu nacheinander die Fortschritte ihrer IPOs festlegten, richtete der Markt seinen Blick auf Kimi. Yang Zhilin reagierte zunächst eher kalt. In einer E-Mail an alle Mitarbeiter sagte er, dass das Unternehmen über ausreichend Cashflow verfüge und es nicht dringend sei, an die Börse zu gehen.

Aber das Geschäft mit großen Modellen entwickelt sich rasant, und die Anzahl der Akteure nimmt rapide ab.

Am 7. und 8. Mai 2026 gab es in 48 Stunden auf dem chinesischen Markt für große Modelle mehrere Ankündigungen von Finanzierungen in Höhe von über 10 Milliarden US-Dollar. Die Medien kommentierten: "Das Geld fließt nicht in die Branche, sondern zu den letzten wenigen Spielern." Kimi hat bereits seine technische Stärke bewiesen, muss aber noch seine Fähigkeit zur kommerziellen Monetarisierung auf dem Markt beweisen.

Drei Monate nach der Veröffentlichung von K2.5 überstieg der ARR von Kimi 100 Millionen US-Dollar. Im April stieg dieser Wert auf 200 Millionen US-Dollar. "Über einen langen Zeitraum war K2.5 knapp im Angebot." sagte eine Person, die mit Kimi in Kontakt steht, der Zeitschrift "China Entrepreneur".

Am 12. Juni veröffentlichte Kimi das Desktop-AI-Agent-Produkt Kimi Work, das die gleichzeitige Verwendung von 300 Agenten unterstützt und einen eingebauten Cron-Scheduler hat. Gleichzeitig ermöglicht Kimi Work auch die direkte Verbindung zu Finanzdaten. Die Agenten können direkt auf Dateien auf dem Computer zugreifen, und alle Vorgänge werden lokal durchgeführt, ohne dass die Daten das Gerät verlassen.

Außer der Beschleunigung der kommerziellen Effizienz müssen Kimi auch Fragen bezüglich Rechenleistung, Personal, Ressourcen und der Konkurrenz- und Kooperationsbeziehung zu den Internetriesen beantworten.

Yang Zhilins Haltung ist immer klar. "Wir sind kein Unternehmen, das für den Wettbewerb gegründet wurde." so seine Aussage in einem frühen Interview. Ende 2025 erläuterte er seine Einschätzung weiter: "Die Branche hat einen neuen Entwicklungsabschnitt erreicht. Es gab zunächst viele Unternehmen, die daran arbeiteten, jetzt sind es weniger, und in Zukunft werden die Produkte der verschiedenen Unternehmen immer unterschiedlicher werden."

Der Technologietransfer in der Open-Source-Community spricht auch für dieses Konzept von "Harmonie in Unterschieden". Bei der Veröffentlichung von V4 von DeepSeek wurde in dem technischen Bericht ausdrücklich das von Kimi innovierte und Open-Source veröffentlichte Muon-Optimierer bedankt. Yang Zhilins Reaktion war ruhig und ehrlich: "Das ist der Sinn von Open Source. Wir profitieren von Open-Source-Technologien und möchten auch unsere Beiträge an die Community geben."

Wer wird Kimi in Zukunft sein? In einem internen Brief Ende 2025 äußerte Yang Zhilin sich klar und bestimmt, mit seinem einzigartigen "Geschmack" und Selbstvertrauen.

"Im Jahr 2026 wird Kimi ein 'unterschiedliches' und 'nicht definierbares' LLM (Large Language Model) sein. Egal,