“今天AI（人工智能）的体验和架构相关，智能的体验在人类的规模上看只是可以忽略不计的事情。”5月12日晚，月之暗面 Kimi 总裁张予彤现身北京大学光华管理，在“AI 时代的边界探索与人才机遇” 论坛开场，直接抛出一句戳破行业幻象的清醒观点，引发业界关注。 张予彤于2024年4月加入月之暗面。2025年12月，她首次以月之暗面Kimi总裁的身份现身清华大学交流会，明确其负责公司整体战略与商业化。而此番北大之行，已是去年年末以来，她的第三次公开亮相。 身为清华校友，张予彤曾代表金沙江创投投资过月之暗面创始人杨植麟首个创业项目循环智能，也一度被视作Kimi背后的关键投资人，杨植麟曾公开评价她在业务、战略及多场融资战役中，对公司作出了重要贡献。 今年1月的世界经济论坛年会上，张予彤抛出一组极具冲击力的数据：Kimi仅使用美国顶尖实验室约 1% 的资源，就开发出达到行业领先水平的开源模型 Kimi K2、Kimi K2 Thinking，直观展现了公司成本控制与技术效率。 而此次北大光华之行，《每日经济新闻》记者获悉，张予彤不仅首次系统对外揭示了Kimi对AI时代核心人才的评判标准。也对Kimi的核心战略之一开源，以及智能的未来表达了自己的看法。她透露，在Kimi具有两类抽象能力的人才更被看重：一类是能提出真正原创、有价值想法的创新者；另一类是在不确定性中疯狂实验、持续迭代的偏执执行者。 “现在还有多少人没有用过AI？答案是84%的人。”张予彤在论坛上首先分享了这样一组数据。她指出，即便AI已经被广泛讨论，甚至让人发生担忧或感到许多不足，但全球仍有84%的人从未用过AI，而真正用过付费AI产品的人，只有0.3%。 在张予彤看来，智能的规模化仍处于黎明前夜。她对智能的未来表达了自己的看法。“农业革命时通过器械完成了农业自动化，工业革命可以大规模生产商品，商品变得非常便宜、个性化，大家触手可及。今天，智能也会变成一种商品，这种商品可以由能源来转化。” 为此，Kimi选择了持久主义的技术路线。杨植麟曾在“2026中关村论坛年会”上表示，规模化是AI发展的核心基础，但规模化并非暴力堆砌算力与能源，而是以提升效率为核心。Kimi围绕三大方向构建规模化策略：Token（词元）效率、长上下文、Agent（智能体）集群，在有限资源下实现智能最大化。 今年1月，Kimi发布新一代K2.5模型，在Agent、代码、图像、视频及一系列通用智能任务上取得开源SOTA（行业当前最高水平）表现。三个月后，K2.6亮相，同样上线即开源。据介绍，该模型具备行业领先的代码能力、长程任务执行能力与Agent集群能力，最高可支持300个子Agent并行完成4000个协作步骤。 本次论坛上，张予彤也坦言：“接下来的路径会很长，也会持续做智能规模化的事情。智能还有很多场景可以被规模化，首先是模型的架构、参数，过几个月就可以看到新的突破与创新。在推理过程中有很多智能值得挖掘，通过资源的同步提升质量，过程中进行思考，也可以调用工具，这些都可以继续拓展相应的能力。” 对于Kimi的核心战略之一开源，张予彤表示，当智能的上限不再被参数和算力约束，高质量数据将成为核心瓶颈。开源技术与社区反馈，正是提升数据质量、突破智能上限的关键。 “同样上一门课，每个人学习到的东西其实是不一样的。”张予彤说：“开源机制让模型能够看到网络前沿的信息，这些技术并非全新，而是在日常工作或研发中广为人知、广为应用的技术与场景。但有些人会更有勇气挑战这些已经存在已久的技术，重新进行定义，并通过这样的方式去提升智能路径。” 当智能可以被大规模生产，什么样的能力在AI时代更具价值？张予彤给出了她的答案，并在演讲中抛出一个核心观点：Build Your Own Job（创造属于你的岗位）。 张予彤表示，Kimi在人才画像上形成了一些偏好：做AI相关工作，通用能力比专业能力更宝贵。因为AI时代的大多数工作都没有成熟的流程和定义，所有问题都是第一次出现。“这时候需要的同学，是面对一个没有被定义的问题时感到兴奋，并且拥有良好的、可泛化的智能能力去解决新问题。” 除了解决未知问题的通用能力，AI时代对工作方式的重构，也要求人才具备全新的思维模式。“并行比串行好。”张予彤指出，传统的串行工作方式每一步都依赖前一步的结果，效率低下。而在AI时代，通过Agent、技术与工程化手段，可以实现大规模并行作业。拥有并行工程思维的人，将拥有指数级更高的生产力。 如果说通用能力和并行思维是AI时代人才的基础素养，那么审美与原创能力，则是决定一个人能否脱颖而出的核心竞争力。 “追随共识是最安全的选择，但也是创业公司最危险的选择。”张予彤直言，“别人都这么认为，其他公司也做了这件事，或者已经看到它被验证了，这时候跟进或者做同样的事情是非常安全的选择，但对于创业公司来说，这不是最安全的选择，而是最危险的选择”。 张予彤同时认为，人很难被标签化，、专业只是外在标签。她更看重两类抽象能力：一类是能提出真正原创、有价值想法的创新者，这类人关注本质思考，不断提出新想法；另一类是偏执的执行者，他们能在不确定性中疯狂实验、持续迭代。“一个好的想法往往需要测验考试上千次，多数人十次就放弃，而极少数人能在反复试错中形成认知。”张予彤表示，这两类人，在Kimi的业务中都占据重要位置。 此外，随着AI能力的逐渐提升，各类但担忧的声音开始出现，但张予彤保持着乐观态度，她同时也建议在校学生，亲自上手用AI，深度感知它的能力边界。“我相信AI持久对我们是有益的，但大家有各种各样的担心，比如安全性、性能问题。期待一定是好的，所以希望以开放的心态来看，深度理解它，一定要亲自上手。动手越多，认知越深，很多理解是在动手中形成的，而不是今天听到一些观点或感受。在不断的一次次动手中，会有更深刻的理解。”