最近几个月，Kimi 在各类 AI 榜单和话题中明显“安静”了下来。下载量不高、声浪变小，似乎已经被豆包、DeepSeek 等产品盖过。但如果只用 MAU 来判断，可能会错过一个更关键的变化：当 AI 从陪聊走向生产力，一场关于价值与评价标准的分歧，正在悄然发生。

年底正是各种研究机构最爱发“报告”的时候。就在2025的年底，一些报告把不那么“热”的Kimi，变得有了热度。

12月23日，据Quest Mobile最新报告，在2025年12月8日至14日的统计周期内，通用AI助手“豆包”的周活跃用户规模达到1.55亿，DeepSeek、“元宝”分列第二、第三，而Kimi未进入该榜单前五名。

根据QuestMobile的另一份数据，Kimi智能助手的月活跃用户规模在2025年第三季度已降至约992.6万，较第二季度的1407.2万环比下降约30%。

如果只看这组数据，一个结论几乎呼之欲出：人工智能应用的竞争，正在迅速转变为一场“超级入口”的流量之战。

然而，另一个维度的数据却给出不同结论，2025年11月，Kimi的Web端用户平均访问时长达8.5分钟，国内AI产品中排名第一；同样在这个月，旗舰模型K2 Thinking发布后，网站访问量环比上涨48.6%。

我并不是想给Kimi“喊冤”，而是想讨论另一个根本的问题，当AI从陪聊工具走向生产力工具时，我们是否仍在用一把过时的“尺子”（日活/周活/月活），衡量一个正在变化的物种？新的“尺子”应该是什么？

01 是否真正改变了用户的行为结构

在移动互联网时代，“有没有人用”几乎等于这个应用“行不行”；但在人工智能应用中，更重要的问题已经变成：用户是否因为它，改变了具体的做事方式。

真正有价值的AI，不是让用户多点开几次，而是让一些需要亲力亲为，需要大量认知成本的任务，被系统性地替代；让一些因为复杂、繁琐而被搁置的事情，重新被解决。

判断这一点，并不需要复杂的数据，只需要一个简单的问题：如果这个AI明天消失，用户是否需要因此重新调整自己的工作流程？

当一个工具开始介入行为结构，而不是停留在使用层面时，它的价值就已经超出了“流量产品”的核心。

02 使用深度，而不是使用频率

QuestMobile排行榜，本质上仍然沿用了移动互联网时代的逻辑——用户活跃的榜单影响力。

但在AI场景中，高频使用并不一定意味着高价值。

相比“每天打开多少次”，更具有解释力的问题是：用户每次使用一次，愿意在里面停留多久，愿意把问题推进到多深？

4长时间、低频率的使用，往往对应复杂的任务和高认知负担；而短时间、高频率的使用，更接近娱乐和泛信息。

这也是为什么，榜单上的一些人工智能产品风头正劲，却很难实现真正的生产力场景——它们解决的是“即时反馈”，而不是“复杂问题”。

03 是否出现在用户的关键决策时刻

还有一种判断方式，比任何统计数据都更公平：当事情变得重要、复杂、不能出错时，用户会不会主动选择它？

在查天气、刷热点、随手闲聊的场景中，几乎所有AI看起来都差不多；但在分析财报、审阅合同、撰写研究报告、调试复杂代码时，用户的选择会非常细致。

一个始终停留在轻娱乐层面的AI，很难进入这些高节点；而一旦进入，它在用户内心的位置就会发生质变。

04 用户是否愿意为“更好”而付费

商业模式，是对价值最直接的验证。

如果一款AI的付费逻辑，仍然建立在“用得更多”，那么它本质上仍然是流量业务；而当用户愿意为更强的推理、更稳定的输出、更高的成功率买单时，产品就已经进入了生产力工具的轨道。最直接的例子就是GPT。

在这个维度上，付费用户的数量本身并不重要，而是付费是否与能力提升强绑定。

05 迁移成本是否正在形成

所有能够长期存在的工具，最终都会让用户产生一种心理：不是不能换，而是“换了很麻烦”。

当在用户AI中积累大量上下文、资料和工作习惯时，当它深度嵌入写作、研究、开发等流程时，迁移本身就会变成一个需要认真权衡的成本。这种成本很少出现在排行榜上，却是真正的护城河。

06 它在变聪明，还是在变热闹

最后一条标准，关乎时间。

人工智能的进化路径是外显的：功能越来越多、入口越来越复杂、关注度越来越高；而另一些人工智能的进化则更内在——推理更稳定，错误率语音，在复杂任务中的“合理程度”持续启动。

用户无法解释清楚的参数变化，但对“有没有变聪明”来说，却产生了敏锐的直觉。

结语 为什么我们必须讨论这件事

Kimi的排名靠后，有它自身发展的问题，这个具有先发优质的AI平台反而排名落后了，这确实是一个值得讨论的总是。QuestMobile的排名也没有错，它真实地反映了AI应用在大众层面的普及程度；但如果整个行业就以此为“尺子”，那么真正走向生产力深水区的产品，反而会被系统性低估。

这就是我们需要讨论Kimi、讨论Web端时长、讨论长任务和Agent的原因。

不是为了为某家公司辩护，而是为了回答一个更重要的问题：当AI开始改变人类做事的方式时，我们是否也应该改变评判它的方式？

如果答案是肯定的。

本文转自：凤凰网科技

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