好家伙！美国还在防中国偷自己的AI技术，结果自家后院倒是先起火了！融资上百亿的美国明星企业，悄悄率先用上了中国的AI大模型Kimi。

更尴尬的是，这事不是中国网友猜出来的，也不是竞争对手揭出来的，而是美国企业自己承认的。

这算什么？

事情的主角叫Thinking Machines Lab。

这家公司由OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂创办，团队里聚集了不少OpenAI旧部。更夸张的是，公司在几乎还没有拿出正式产品时，就完成了20亿美元种子轮融资，约合人民币140亿元，估值一度达到120亿美元。

换句话说，这不是一家缺少资金、缺少人才，只能到处“抄作业”的小公司，而是美国AI圈含着金钥匙出生的新贵。

7月15日，Thinking Machines发布首款开放权重基础模型Inkling。随后，公司在技术文章中披露了一个很有意思的细节：在启动后训练时，团队使用了开放权重模型生成的合成数据，其中明确包括中国月之暗面的Kimi K2.5。

翻译成人话就是，在Inkling接受后期训练的早期阶段，Kimi帮助它准备了一部分“练习题”和训练材料。

美国顶级AI人才，拿着上百亿元融资，最后还是把中国模型请进了训练室。

这件事的含金量，恐怕比一次跑分领先更值得玩味。

OpenAI 的前首席技术官 Mira Murati

咱们先把话说清楚，Inkling并不是把Kimi换了个名字，就包装成自己的产品，这事没有那么简单。

根据Thinking Machines公布的信息，Inkling是从零开始预训练的，预训练数据量达到45万亿Token。Kimi生成的合成数据只用于早期监督微调，而且只占总体训练算力的一小部分，后续的大部分计算资源仍然投入到了强化学习。

所以，如果直接说美国企业“照搬Kimi”，反而容易把真正值得关注的地方写小了。

真正的变化是：过去美国总把中国AI放在“追赶者”的位置上，现在中国模型却已经有资格为美国明星企业提供训练材料，成为美国模型的“老师之一”。

换句话说，Kimi没有替Inkling造发动机，却被请进了美国的驾驶学校。

这说明中国AI的价值，已经不只是国内用户说好用，也不只是榜单上的几个分数，而是开始进入美国专业团队的实际研发流程。

其实，使用开放模型生成合成数据，本身没有什么值得指责的。毕竟开放权重模型的意义，本来就是让更多研究人员和企业使用、改进，再开发出新的产品。美国公司愿意使用Kimi，恰恰证明中国开源模型的能力得到了专业开发者认可。

但真正难看的，是美国长期以来的两套说法。

中国企业研究美国模型、利用公开输出进行训练，一些美国政客和舆论马上就会搬出“窃取技术”“占美国便宜”甚至“威胁国家安全”等词汇。

可轮到美国公司采用中国开放模型，事情立刻就变成了“工程实践”“技术优化”和“正常研发”。

《福布斯》专栏作者阿米尔·侯赛因在评论这件事时，就直接指出了其中的双重标准：当中国使用美国模型时，美国习惯称之为“偷”；当美国采用中国开放模型时，却称之为“工程”。

所以，问题从来不是美国能不能使用Kimi，而是美国为什么只允许自己把借鉴叫创新？

开源规则不能一边由美国解释，一边只对中国设防。不然，久而久之连自己人都会嫌弃你。

Thinking Machines核心研发人员

美国商务部长

如果Thinking Machines只是一个孤立案例，还可以解释为各种偶然什么的。可就在几个月前，另一家美国AI明星企业Cursor，也因为Kimi引发过一场争议。

Cursor推出编程模型Composer 2后，不少开发者发现，它与Kimi K2.5存在明显联系。公司随后承认，Composer 2确实建立在Kimi K2.5的基础上，并在此之上进行了继续训练和强化学习。

这说明了什么问题？

说明中国AI已经不仅仅是美国企业眼中的竞争对手，也开始成为它们可以直接使用的技术资源。一次还能说是偶然，接连出现，就说明中国模型正在进入美国AI产业的上游链条。按照这个发展速度，再过不久，估计就会是中美平分秋色甚至是中国AI后来居上的局面了。

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