Инсайдерский материал журнала "Персонажи" с Кими, 100 часов: компания искусственного интеллекта, которая специально "складывает" себя в двумерную форму

Эта спецпубликация раскрывает истинное ядро самой вызывающей наибольший интерес в Китае AI-стартап-компании.

Автор: Liu Mo (журнал «人物»)

Перевод: Deep Tide TechFlow

Deep Tide: руководство редактора: Это один из самых глубоких за всю историю журнала «人物» репортажей изнутри AI-компании. Журналисту позволили провести 100 часов внутри Moonshot AI, чтобы вблизи зафиксировать работу этой AI-компании с оценкой более 120 млрд юаней и всего лишь более 300 сотрудниками. От коллективных потрясений после удара DeepSeek — до крайнего плоского управления «без отделов, без KPI, без грейдов» — до эволюции организации по типу «небесного роения гениев»: этот спецрепортаж раскрывает реальное ядро наиболее обсуждаемого AI-стартапа в Китае.

Весной 2026 года Kimi особенно благосклонна.

Всего за несколько месяцев компания за Kimi, похоже, один за другим совершает прорывы — доходы, финансирование, оценка — всё обновляет рекорды. Исследовательская работа, в которой участвовал 17-летний стажёр из старшей школы, получила признание из Кремниевой долины, включая Elon Musk. Программный инструмент Cursor с оценкой около 50 млрд долларов США, по мнению китайских наблюдателей, в значительной степени опирается на модель Kimi в плане продуктового опыта. Другими словами, Kimi, похоже, выигрывает сразу на трёх фронтах: капитал, технология и коммерциализация.

Этой компании всего три года, а оценка уже превысила 1200 млрд юаней, что примерно равно 16 млрд долларов США. В глобальном AI-нарративе её уже невозможно игнорировать.

Но у обратной стороны Луны (Moonshot AI) всё ещё остаётся глубокая тайна.

Мне разрешили зайти внутрь компании и наблюдать 100 часов. Как независимому автору, я могу интервьюировать любых сотрудников, которые готовы разговаривать, присутствовать на любых встречах, не затрагивающих коммерческие тайны, а после завершения работы никто не будет редактировать мой материал, и никто не заплатит мне за публикацию. Это очень соответствует стилю этой компании.

Зайдёшь в офис — будто стоишь в самом центре шторма.

В самом центре необычайно тихо. На рабочих местах слышны лишь редкие звуки клавиатур, иногда кто-то смеётся. Но внешние шумы — слухи, споры, хайп, подражание, бесконечные комментарии — здесь, кажется, не оставляют следов.

В компании всего более 300 человек, средний возраст — меньше 30 лет. Если разделить оценку на число сотрудников, на каждого приходится почти 400 млн юаней корпоративной стоимости.

Около 80% сотрудников — «интроверты» в сетевом контексте, по формулировке, заимствованной из MBTI. Люди сидят вместе, но печатать им комфортнее, чем говорить. Здесь интроверсия — не недостаток, а почти протокол работы.

Я вспоминаю тот вечер, когда впервые пришёл в 2024 году: тогда буря только начинала назревать. Тогда у меня не осталось особенно хорошего первого впечатления.

«DeepSeek спас нас»

24 декабря 2024 года, Сочельник. Для большинства людей в Китае это не праздник. Но для Julian это стало одним из самых мрачных вечеров в её жизни.

Ей 26. После выпуска из Пекина (PKU) прошло всего два года. Отраслевого опыта нет никакого, но она уже была одной из самых ранних сотрудниц Kimi. В тот вечер этот очень молодой, но уже «опытный» сотрудник плакала в переговорной комнате под названием «Radiohead», сидя за длинным столом напротив более чем 30 коллег.

Ей ещё не удалось принести праздничное маркетинговое предложение, которое устроило бы сооснователей.

До Весны оставался всего месяц. Последний вариант уже меняли шесть раз, теперь снова нужно «апгрейдить», и даже возможно — начинать заново. Восстанавливать план с нуля, согласовывать и запускать его силами продуктовой и инженерной команд — времени почти не хватало. Но компания возлагала большие надежды на рост Kimi к Празднику Весны 2025 года.

Это важно, потому что в прошлый Весенний праздник как раз и случился взлёт Kimi. Благодаря позиционированию «ввод 2 млн слов длинного текста» Kimi какое-то время буквально «засветилась» везде в Китае. Резко выросли конечные пользователи. На рынке A-shares даже ходили разговоры о «акциях Kimi».

Тот еженедельный созвон был длинным и жестоким.

Около 20 молодых сотрудников по очереди докладывали обо всём: размещения в соцсетях, операционка пользователей, внутренние PR в Китае, зарубежный маркетинг — вплоть до мелочей. Все обсуждали коллективно, а сооснователь принимал решения.

Тогда Kimi была похожа на подростка: талантливого, с потенциалом, но ещё не способного полностью взять под контроль себя. Даже при месячном рекламном бюджете в десятки миллионов юаней перед быстро поднимающимися конкурентами она выглядела неуклюже.

Встреча закончилась около 4 часов утра.

Никто не знал, удастся ли Julian в итоге реализовать предложенный план. Спустя месяц это уже не имело значения.

В тот момент впервые во всём мире прозвучало имя DeepSeek.

Отвечающая за рост Hayley вернулась на Новый год к себе в Вэньчжоу и обнаружила, что родственники и друзья задают один и тот же вопрос: «Слышал(а) ли ты про DeepSeek?» Kimi будто за одну ночь стала старой новостью.

Она сказала, что это был самый тяжёлый для неё Весенний праздник. Молчание внутри компании было оглушающим.

Ежегодное общее собрание обычно проводится в марте после праздников, на нём сотрудники могут напрямую задавать вопросы руководству. В тот год почти каждый вопрос крутился вокруг DeepSeek.

Самые острые вопросы пришли от HR-команды. Они произнесли ту фразу со всей возможной искренностью — ту самую, которая неприятна:

«Кандидаты спрашивают нас: DeepSeek тоже прислал мне оффер, почему я должен прийти в Kimi? — как нам отвечать?»

Но реакция оказалась не у всех одинаковой.

Alex из алгоритмической команды сказал, что если в «DeepSeek-момент» он почувствовал что-то сильное, то это было не страх, а возбуждение.

Это ощущение было не только его личным. Оно отражало настрой многих в алгоритмической команде. DeepSeek доказал, что возможен другой путь: стратегия с меньшими затратами, открытые пути и тот факт, который многие раньше не решались признавать — малоизвестный китайский стартап всё равно сможет заслужить всемирное уважение, если его технологии достаточно сильны, а модели достаточно хороши.

У продуктовой команды особой тревоги тоже не было. Один из ранних продуктовых инженеров Kevin считал, что всплеск DeepSeek держится на моделях. Как только способности собственных моделей Kimi начнут соответствовать уровню, у продуктовой команды появится ещё больше пространства — чтобы строить действительно ценностные функции.

Никто из посторонних не знал, о чём именно обсуждали сооснователи. Но компания действовала быстро. Изменили стратегию, сузили фокус, и внутри довольно быстро пришли к почти полному консенсусу.

Теперь, если спросить почти любого в компании, что самое важное, он без колебаний ответит: модели.

С тех пор внутренняя уважительность к DeepSeek в Kimi только усиливалась. Одна часть — профессиональное восхищение, другая — нечто другое.

Alex сформулировал так:

«В каком-то смысле DeepSeek спас нас».

Вкус — это всё

«Как ты можешь носить такую обувь?»

Ezra после того, как задала этот вопрос мне, сама удивилась ещё сильнее. В её зоне офиса у почти всех под столами лежит пара тапочек. Удобная одежда и обувь — все здесь верят, что это помогает расслабиться, сфокусироваться и быть более креативным.

Это и есть дресс-код «умных людей».

Я в жизни видел(а) много отличников-учёных. Но здешние «отличники» — это совершенно другой вид.

В начальной школе Ezra пыталась взломать пароль домашнего компьютера, потому что родители не хотели говорить ей. В средней школе она начала следить за биткоином — тогда одна монета стоила всего несколько сотен юаней. Она попросила у мамы карманные деньги, чтобы инвестировать, а мама сказала, что это мошенничество. В старшей школе, впервые сев в такси, она в голове нарисовала прототип продукта для заказа поездок. Она сказала, что если бы тогда существовали сегодняшние инструменты AI, возможно, она действительно смогла бы это сделать. А поступив в университет и наконец получив собственные деньги, она вложилась в A-shares и потеряла 90%.

Этот болезненный опыт заставил её осознать ограничения человеческих суждений и подтолкнул к AI.

Её понимание AGI (универсального искусственного интеллекта) простое: создать «N Эйнштейнов», а затем использовать их, чтобы решать самые трудные для людей задачи. С тех пор она решила найти компанию, которая действительно толкает предел AGI. Хотя тогда она уже вернула потерянные деньги обратно с рынка ценных бумаг.

Благодаря сильной академической базе ей прислали офферы многие компании. Она выбрала Kimi по одной причине: на собеседовании основатель Yang Zhilin (Ян Чжилинь) произвёл на неё глубокое впечатление — своим пониманием технологий и серьёзным отношением к деталям. Ей показалось, что он правда переживает за модели. У него нет той суеты, которая часто встречается у «умных», и нет той практичности, которая бывает у бизнесменов. В действительности, даже после окончания интервью она ещё не знала, что он — основатель.

Характер Karen другой, но направление — то же самое.

Он с детства был бунтарём. Спорил с учителями, не слушался родителей. В школе настаивал на том, чтобы уехать за границу, а после выпуска — что хочет заняться предпринимательством. Стабильная и комфортная жизнь, которую предлагают большие корпорации, довела его до отчаяния: он не хотел жить той жизнью, где с самого начала видно финал.

Я спросил(а) его: если бы у тебя был выбор — один вариант гарантированно получить 60 баллов (из 100), а другой вариант — 1% шанс получить 100, что бы ты выбрал(а)?

Он без колебаний выбрал второй.

Дело не в том, что он не может смириться с 60. Дело в том, что он не смог бы вынести путь с 100% определённостью.

Такое «генетическое ДНК основателя» формирует базовую структуру компании. По грубой оценке внутри компании, у обратной стороны Луны (Moonshot AI) как минимум 50 человек до этого уже начинали бизнес или присоединялись к стартапам.

Говорят, Kimi любит нанимать CEO.

Более точно: компания приютила группу кочующих гениев. Гениальность не обязательно означает быть самым лучшим студентом или идеальным сотрудником. Важно, что в каком-то измерении они способны видеть сквозь время.

В компании, где порядка 80% сотрудников — выпускники вузов 985 и 211, резюме Yannis не особенно впечатляло. Но уже в 2023 году он в инженерном сообществе предсказал, что и DeepSeek, и Kimi пойдут в рост — в то время у модельных компаний ещё даже не было продукта. Другой сотрудник, тоже из поколения 2000-х, заметил его способность суждения и протолкнул его внутрь компании.

Karen сказал, что слишком много умных людей оказывается загнанными в системы. Сначала — семья, потом — школа, затем — рабочее место. Они неосознанно подчиняются ожиданиям коллектива и забывают, чего они на самом деле хотят. Лишь немногие пытаются вырваться, и их обычно не замечают.

Одна из миссий Kimi, по его словам, — это видеть их.

Если бы не такая интуиция, 17-летний школьник не мог бы оказаться здесь стажёром в Kimi, работать вместе с командой и потом публиковать статьи, а затем и получить признание от Elon Musk. Человек, который поместил имя того студента первым автором в статье — Bob: его наставник и тот самый, кто первым его заметил.

Между гением и безумцем — одна грань. Когда «непонятый безумец» приходит в обратную сторону Луны, он может внезапно стать гением, способным менять мир. Или же некоторые ещё не проявившие себя гении раскрываются по-настоящему только в таких местах.

Bob рассказал мне, что в некотором смысле завышенное ego — это не проблема, а возможно, даже хорошо. Если ego — это внутренний импульс, и человек верит, что он должен участвовать в великой миссии, то, возможно, именно он — тот, кого компания не должна упустить.

Гении — параноики.

В этой команде тренировка топовых AI-моделей в шутку называется «варить эликсиры» — это распространённое выражение в китайском техносообществе, которым описывают процесс обучения моделей, наполовину научный, наполовину заклинательный. Но в реальном исполнении «варить эликсиры» означает бесконечно чинить баги.

Каждый раз, когда стартует тренировка флагманской модели, Bob и его команда попадают в один и тот же ритуал. Первое дело каждое утро — обновлять огромную внутреннюю панель мониторинга компании. Десятки и сотни тысяч показателей. Даже если одна кривая подозрительно дёрнется, в голове сразу звучит сигнал тревоги: оптимизация дала сбой? Архитектура имеет дефекты? Не совпадает численная точность?

Их реакция — почти как у животных, настолько чувствительны.

Некоторые даже посимвольно, token за token, проверяют обучающие данные, печатают те токены, которые породили экстремальные градиенты, и допрашивают их — будто допрашивают подозреваемого: почему ты так резко прыгнул?

Каждый, кто реально участвовал в «доставке» модели, проходил через такую бессонную напряжённость. Это не тревога, а навязчивая фиксация, driven curiosity. Именно эта параноидальная бдительность толкает модели на уровень топ-класса.

Гении собираются вместе.

За прошлый год более 100 сотрудников в Kimi пришли через внутренние рекомендации — друзья друзей, друзья друзей друзей. Внутри компании это шутливо называют «человек передаёт человека».

Доверие, которое возникает благодаря этим плотным сетям, превращается в естественный организационный актив.

По сути, Kimi переносит самую сложную часть управления на этап найма. Если человека рекомендуют доверенные коллеги, он с большей вероятностью обладает теми же интуитивными ощущениями. Поэтому внутри компании снова и снова появляется одно слово:

Вкус (Taste).

Однажды вечером в сентябре 2025 года несколько инженеров на ходу запустили внутренний небольшой проект и назвали его Ensoul. Они хотели, чтобы код, который спит в файлах, «ожил» — превратился в диалогового помощника в командной строке.

Такая чувствительность к названию — не случайность.

У них раньше был фреймворк под названием YAMAHA, расшифровка «Yet Another Moonshot Agent». Самый нижний слой инфраструктуры называется Kosong — по-малайски «пустота». Идея вдохновлена буддийским «форма — это пустота». Это намёк на чистый лист бумаги: без заранее заданных функций, но с бесконечными возможностями.

Вкус, иначе говоря, формирует сам продукт.

Когда многие компании вставляют чат-окно в командную строку, инженеры Kimi считают это некрасивым. Настоящий программист открывает терминал, чтобы отдавать команды, а не чтобы болтать. Поэтому Kimi CLI проектируют больше как умный shell, а не как чат-интерфейс. Он понимает команды, но не заставляет себя быть в формате диалогового окна.

Эта лаконичность видна и в коде. Основная логика — всего около 400 строк на Python, без всех лишних украшений. Модули аккуратно развязаны. Пользователи могут сами настраивать функции или разобрать Kimi, чтобы собрать из него своё приложение.

Kimi Agent раньше ассоциировался внутри компании с короткой фразой «OK Computer» — ещё одна отсылка к Radiohead — позже поменяли название, потому что оно было слишком неясным для более широкой аудитории. Те, кто выбирал эти названия, будто не особо заинтересованы в максимизации трафика. Они следуют своему музыкальному вкусу и языковым стандартам.

Кто-то даже шутит: если оценивать AI-компанию по доле сотрудников, умеющих играть на музыкальных инструментах, Kimi, возможно, заняла бы первое место.

Вкус стал самым высоким стандартом найма и при этом самым трудным для определения.

Его невозможно измерить, но он везде присутствует.

Сначала обобщение, затем эволюция

Ты, возможно, никогда до конца не поймёшь, чем именно в Kimi занимается каждый человек.

Компания предпочитает использовать слово «команда», а не «отдел». С точки зрения верхнего уровня основные направления достаточно ясны: алгоритмы, продукт и инженерия, рост, стратегия, операционка. Но как только пытаешься увеличить масштаб и посмотреть, как реально устроены отделы или зафиксированные обязанности, всё начинает размываться.

Потому что это организация без официальных отделов, без уровней, без title, без OKR и без KPI. Отношения отчётности настолько простые, что похожи на вымысел.

Для Brandon это абсолютно не похоже на разумную систему.

Он окончил Tsinghua, работал в Силиконовой долине и в крупных китайских компаниях на руководящих позициях, помогал стартапу на сумму примерно 1 млрд долларов США. Он много лет крутился в отрасли, умеет управлять технологиями и вёл команды почти из 1000 человек. Он надеялся войти в AI-сферу и развернуться во всю мощь.

Но сооснователь Zhang Yutong сказал ему: эта компания работает не так. Если он присоединится, то напрямую им будет управлять, вероятно, всего двое людей.

Однако нечто, связанное с будущим, удержало его. Он хотел поговорить ещё раз.

Поэтому в январе 2025 года, в период, когда внутри компании витали подозрения и тревога, Brandon встретил Yang Zhilin — своего однокурсника из Tsinghua.

Тогда Brandon ещё не знал, что имя Yang Zhilin в будущем появится в одной статье вместе с Elon Musk и Huang Renxun. Он лучше всего запомнил первое предложение после обычных коротких приветствий:

«Обучение с подкреплением — это будущее».

Дальше разговор почти напоминал то, как Yang Zhilin разговаривает сам с собой. Он был настолько погружён в собственные мысли, что Brandon почти не понимал, о чём речь, хотя весь разговор шёл на китайском.

Но было одно безумно ясное: это был первый раз в жизни Brandon, когда его прежняя система знаний и модель мышления начали рушиться. Вместе с ними рушилось и его собственное самомнение.

Я спросил(а), почему он в итоге присоединился. Его тон был немного мистическим:

«Yang Zhilin, возможно, станет великим провидцем, потому что у него есть видение и при этом достаточно чистоты».

Позже, когда компания в этой почти без title системе не знала, как описать его роль, Brandon решительно ответил:

«Даже если меня отправят подметать туалеты, я всё равно приду — и буду подметать чище, чем кто бы то ни было».

Не все бывшие руководители больших корпораций или эксперты способны выжить в такой среде.

Phoebe из поколения 2000-х перешла из growth-команды в product и engineering-команду. Она с юмором называла себя «маленькой девочкой, которая ничего не понимает», но сказала одну важную вещь: в этой компании глубокий опыт и блестящее резюме могут, наоборот, стать обузой.

AI слишком новый, изменения слишком быстрые. Опытный эксперт не обязательно учится и адаптируется быстрее, чем молодой человек, который всего лишь предполагает.

Она видела как минимум три провала на уровне средних и старших руководителей, которые приходили «с холодной улицы» из больших корпораций. Один из них в итоге решил уйти из этой сферы, сказав, что вокруг слишком молодые и слишком умные люди. Его многократно обгоняли — и он сдался. Он решил, что это больше не его время и больше не его отрасль.

После удара DeepSeek Phoebe тоже ощутила сильное чувство кризиса. Она решила бросить работу по закупке трафика и вместо этого помогать компании продуктом и инженерией. Она начала интенсивно заниматься самообучением, даже в B站 (Bilibili) вела стримы о том, как учится, набрала сотни часов.

Самое удивительное для неё: компания с самого начала без колебаний дала ей шанс сменить должность.

Фактически, среди 30 сотрудников, которых я интервьюировал(а), более половины меняли обязанности многократно. По сравнению с прошлой работой примерно 80% людей теперь занимаются чем-то совершенно другим.

Kimi нравится нанимать людей с «обобщающей способностью».

В AI обобщение означает, что модель хорошо работает в новых сценариях за пределами обучающих данных. Она не просто запоминает ответы, а учится базовой структуре.

Эта идея переносится и на людей.

Средние и старшие руководители из больших корпораций могли слишком долго оптимизировать себя под конкретную систему KPI, под один стиль отчётности, под одну внутреннюю политическую игру. Их «алгоритм» переобучился под локальный оптимум. Когда среда радикально меняется, они могут не суметь адаптироваться.

Если сотрудники традиционных больших корпораций — как специализированные модели, то люди, которых хочет обратная сторона Луны, ближе к «базовой модели». Сначала через supervised fine-tuning они учат базовые правила, а затем через reinforcement learning и многократные самоигры между задачами получают способность к переносу между доменами.

James, вернувшийся из Силиконовой долины, в этом году ему 26. Он говорит, что его мечта — «отдать деньги молодым».

Как религиозный последователь AI, он считает собственное тело сенсором для того, чтобы Agent собирал информацию. Играя в «League of Legends», он записывал аудио и собирал физиологические данные — частоту сердцебиения, пульс и т.п. — а затем анализировал, какие реплики товарищей по команде влияли на его эмоциональное состояние и результаты в игре.

Его взгляды были острыми до почти крайности. Он сказал: если человек начнёт учить по-настоящему новый язык после 14 лет, он никогда не достигнет уровня родного языка. Он считал, что AI работает по похожей логике.

Dan, который сразу после выпуска пришёл в компанию, сказал, что впервые в жизни почувствовал настоящую «тревогу о знаниях».

В школе он тренировал только «игрушечные модели» — около 7,0 млрд параметров, и пару дней на 32 GPU хватало. Сейчас ему нужно работать с MoE-моделью (mixture of experts, смесь экспертов) на сотни миллиардов параметров, а обучающие данные — в масштабе триллионов token. Это ощущалось как будто ты прыгаешь из маленькой лужицы сразу в Тихий океан.

Чтобы не отставать по темпу, он почти впал в режим самонаказания обучением. Режим полностью сломался: дневное время Пекина стало ночным временем Силиконовой долины, а потом — наоборот. Он смотрел на панель тренировки сотни часов, как трейдер, который следит за котировками, без ни единого мгновения, где можно просто моргнуть.

Настоящий вызов — не только в объёме работы. Важно, что ему приходится делать сразу три работы.

Он должен быть алгоритмическим архитектором — проектировать оптимальное решение в лабиринте выбора моделей. Он должен быть системным инженером — как будто ремонтирует трубу, проложенную через весь мир, отлаживая распределённые вычисления. Он должен быть «алхимиком данных» — колдовать над гигантскими датасетами, чтобы «варить эликсиры» на данных так, чтобы модели красиво показывали результаты на benchmark, а в реальных диалогах — были естественными и мягкими.

Иногда это значит проводить срочные операции прямо во время обучения. Однажды ключевые параметры, хранившиеся в точности bf16, начали вести себя опасно. Команда мгновенно приняла решение: переключиться на fp32 посреди тренировки, чтобы стабилизировать эту итерацию. Dan сказал: если ты умеешь только писать алгоритмы, или только заниматься системами, или только чистить данные — ты никогда не сделаешь топовую модель. В этом месте нет оправдания «я отвечаю только за эту часть».

Компания ожидает, что ты объединяешь работу по алгоритмам, инженерии и данным, и при этом постоянно переключаешься между несколькими мирами. Это похоже на то, что ты одновременно делаешь несколько работ. Но такой высокоинтенсивный кросс-тренинг приносит рост за считанные короткие сроки — на годы вперёд.

Поэтому любой, кто хочет присоединиться к Kimi, сталкивается с суровым испытанием.

Здесь нет OKR, нет KPI, нет офисной политики, нет PUA-управления, и даже нет учёта посещаемости. Но если ты не AI-native, если ты не умеешь обобщать, если ты не можешь постоянно усиливать и адаптироваться, тебе может быть трудно найти здесь смысл собственного существования.

«Здесь нет чиновничьего вкуса»

Большинство брендов хотят историю.

Но почти каждый сотрудник Kimi мягко напоминает мне: не пиши про Pink Floyd и не пиши про рояль у входа в офис.

Их позиция такова: те, кто понимают — поймут, а тем, кто не понимает — не нужно понимать. Названия Moonshot и Kimi не имеют прямой связи с AI или технологией. Но если компания слишком часто будет обсуждать связь себя с рок-музыкой и искусством, она начнёт выглядеть чрезмерно самосознательной, натянутой. Они будто считают, что красота не должна нуждаться в объяснениях.

00-летний Win, который «вышел» из больших корпораций, сказал мне, что это место странное: люди реально могут закончить дела, не проводя встречи.

В его бывшей компании: днём встречи, вечером работа. Он выучил простое правило: если большая часть твоей энергии тратится на согласование производственных отношений, то почти не остаётся пространства для повышения реальной производительности.

Вот так выглядит часть облика AI-native организации.

Более десяти сотрудников прямо сказали мне, что они всё больше предпочитают общаться с AI, а не с людьми. AI надёжнее, проще. Этот уклон также совпадает с общей интровертной атмосферой компании. Кто-то использовал более мягкое слово: стеснительность.

В групповых чатах каждый может быть бодрым и говорить много. Но когда встречаются лично, многие становятся очень тихими. Kimi почти не организует корпоративные культурные активности. Помимо ежегодного собрания, последняя разовая коллективная активность была в офисе — делали массаж.

Интроверсия не означает отсутствие коммуникации или энергии.

Хотя никто не просил их разговаривать со мной, никто не отказался. В групповом чате информация летит туда-сюда без остановки, перемешанная с самыми разными абстрактными эмодзи-пакетами. Ни одно сообщение не остаётся без ответа.

Если тебе нужно, чтобы другой человек поддержал тебя и помог довести задачу до конца, процесс простой: просто найти его.

Не через руководителя. Не через согласование. Не через организацию координационного собрания. Не нужно пробивать стены между отделами.

В Kimi нет стен между отделами. В каком-то смысле здесь даже нет «отделов».

Подпись Yang Zhilin внизу писем состоит всего из четырёх слов:

Прямой контакт.

Несмотря на это, все признают, что компания с момента основания постоянно меняется.

Одни изменения — инициативные, другие — вынужденные, некоторые даже выглядят как разворот. Компания от массовых закупок переключилась на фокус на моделях, от «закрытости» к «открытости», от продуктов-чатботов к Kimi Agent, Kimi Code и Kimi Claw; от B2C к B2B и потом снова к C2B. Не каждое переключение проходило через идеально выверенный анализ.

Но, по мнению Ezra, неизменным остаётся одно: уважение к фактам.

Она считает, что у всех этих изменений есть одна причина и одна цель: лучше выровнять компанию с объективной реальностью.

Компания терпит высокомерие, но не любит тех, кто ставит себя выше фактов.

Выше по лестнице, начиная от сооснователей, люди легче поддаются убеждению — пока факты достаточно ясны. Сотрудники говорят, что это стремление рождается из крайней одержимости правдой, реальностью и тем, что является «истинным». По-настоящему умных людей не ранит честная обратная связь.

И у этой откровенности есть условие: здесь нет скачек (horse-racing), нет конкуренции с нулевой суммой и крупных внутренних конфликтов интересов. Люди готовы бескорыстно делиться результатами исследований и техническими деталями, не ожидая отдачи или указания авторства. В ранний период у компании была своя внутренняя среда сообщества, и сегодня она всё ещё продвигает культуру сообщества. Совместное использование информации и знаний ускоряет обучение каждого, а в итоге приносит пользу всем.

Win говорит: токсичная культура заразна, и хорошая культура тоже заразна.

Кто-то описывает атмосферу здесь словом «единство». Это слово в стартапах звучит почти старомодно. Но среда, в которой существует компания, суровая: снаружи — гигантские конкуренты, внутри — давление со стороны больших корпораций, ресурсов вычислений мало. Эти ограничения, если уж что-то и делают, то как будто усиливают сплочённость.

В конце концов, люди — единственный по-настоящему важный актив в организации.

Недавно Florence переманила конкурирующая компания с окладом вдвое больше. Она отказалась сразу. Причина простая:

«Здесь нет чиновничьего вкуса».

Новый офис компании.

«Я не знаю, как она это выдержала»

Перед началом интервью я очень нервничал(а). Мне предстоит взять интервью у одних из самых умных людей в мире в сфере AI, а я человек гуманитарного профиля, никогда не работал(а) в технологической индустрии, и моё понимание AI ограничено.

Но когда я действительно начал(а) разговаривать с молодыми экспертами из алгоритмической и продуктовой инженерной команд, я понял(а), что нервничают именно они. Они боялись, что мне будет неловко, если я не пойму термины.

Поэтому они сначала переводили английское на китайский, а затем тот китайский — в более простой китайский, который мне будет легче понять.

Эта инстинктивная защита трогает до глубины.

Перед началом интервью компания дала мне только одно указание: беречь каждого.

Поэтому я старался избегать слишком чувствительных вопросов или вопросов, которые могли бы причинить боль.

Даже так, Ty во время телефонного интервью всё равно не смог полностью скрыть дрожь эмоций. Когда он только присоединился и переживал тяжёлый период адаптации, ему несколько раз казалось, что он не выдержит, и он даже думал уйти.

А затем на одном из общих собраний всех сотрудников он увидел Annie — девушке только что исполнилось два года после выпуска. Она пережила бесчисленные попытки, бесконечные трудности и внутренние сомнения, а затем наконец протолкнула через себя сложный проект. Увидев это, он почувствовал, что не может отказаться. Он старше, у него опыта больше, но по чистой стойкости и силе воли он считал себя слабее.

Он сказал:

«Я не знаю, как она это выдержала».

На самом деле уходить думал не только Ty.

Annie тоже думала об этом.

Долгое время она строила зарубежную линию бизнеса с нуля до первого результата, но так и не смогла добиться реального прорыва. Хуже всего было то, что коллеги из других команд из добрых намерений прямо говорили ей — бросить эту, по их мнению, бессмысленную попытку.

Она сказала, что в Kimi она плакала больше раз, чем в любой другой компании, и больше, чем любой предыдущий человек, из-за которого она плакала.

Но у неё была не безвыходность. Ей уже предложили оффер с зарплатой выше. Однако она сказала, что ей просто не удаётся убедить себя пойти работать на кого-то другого. Она хочет ещё раз поговорить с Zhang Yutong.

Потом она решила остаться.

Ей она не рассказала мне содержание того разговора. Она лишь сказала: Yutong — самый сильный руководитель, которого она видела, итерации идут быстрее всех, верхняя граница — самая высокая. Идти за ней — это её способ повысить свой личный «потолок».

А затем Annie повторила ровно ту же фразу:

«Я не знаю, как она это выдержала».

Когда ты накопишь достаточно материала, ты заметишь, что некоторые фразы повторяются. И чаще всего повторяется то, что раскрывает самую глубокую общую черту команды.

Bob — человек, которого Yang Zhilin вернул из США в Китай, отказавшись от возможности читать докторскую в Америке. Он присоединился к компании в первый же день её основания. Если кто-то и глубоко понимает эту компанию — то это он.

Когда я спросил(а) его тот вопрос, который задают всем — какая самая важная черта у этой команды — он подумал(а) около двух минут и ответил одним словом:

Устойчивость.

Для компании, которой всего три года, говорить об устойчивости может показаться излишне роскошным. Но он был серьёзен. Он сказал: ум и смелость иногда противоположны. Чем умнее человек, тем яснее он видит риски и тем легче ему выбрать уход. Слепое упрямство тоже не работает. Поэтому устойчивость заслуживают только те, кто увидел правду, посчитал вероятность провала, но всё равно продолжил.

Внутри компании ходит история под названием «Три восхождения на отвесный утёс».

В мае 2023 года Freddie и его коллегам дали задание, которое казалось невозможным: чтобы AI разом считывал и понимал контекст 128K — это эквивалент сотен страниц текста — при том, что отраслевой стандарт тогда был около 4K.

Он быстро спроектировал решение под названием MoBA v0.5, но для этого нужно было переписать базовый тренировочный фреймворк прямо на середине обучения основной модели. Стоимость была слишком высокой, и план пришлось отложить. Это была первая попытка «восхождения на утёс».

Через полгода он вернулся с v1. Этот дизайн позволял продолжить обучение с уже существующей модели. На маленьких моделях всё прошло, но на тестах больших моделей случился spike loss, и попытки многократно проваливались. Проект пришлось отправить обратно во второй раз — ещё на шесть месяцев. Даже пропустили узел этапа в 200 тысяч словах продуктового milestone компании. Но команду не распустили. Напротив, они инициировали «saturation rescue» — отовсюду собрали технических экспертов для сосредоточенной атаки. Они переписали ключевую логику, и v2 наконец прошла классический тест на длинный текст «иголка в стоге сена».

И вот, когда вроде бы всё было готово к запуску, пришёл третий удар. На этапе supervised fine-tuning модель плохо справлялась с задачей длинных резюме, потому что обучающий сигнал был слишком разреженным. В этот момент уже вложили слишком много ресурсов. Инженеры снова вернулись к «отвесному утёсу», чтобы искать решение, и в итоге прошли задачу, изменив механизм внимания в нескольких последних слоях.

Три раза откатились — три раза вернулись.

В конце интервью я спросил Freddie о том самом финальном вопросе: как бы ты описал(а) эту компанию?

Он ответил двумя словами:

Взлёт на Луну.

Почему именно «взлёт на Луну»?

Он процитировал слова Кеннеди:

«Мы выбираем взлёт на Луну в рамках этой декады не потому, что это легко, а потому что это трудно».

Все переговорные комнаты в компании названы в честь музыкальных групп.

Роение гениев

В итоге я не стал(а) беспокоить или пытаться глубже копать самого сооснователя.

Снаружи они почти невидимы. Им не нравится принимать интервью, им совершенно неинтересна личная слава. Но внутри они вездесущи.

В крайне плоской организации тебе нужен центр с сверх-мозгом. Иначе энергия превращается в хаос. Потому что почти нет среднего менеджмента: каждый сооснователь напрямую взаимодействует примерно с 40–50 сотрудниками и остаётся на линии технологий и бизнеса. Именно так компания удерживает принятие решений и исполнение в выравнивании.

Все пять сооснователей — выпускники Tsinghua. Но физиологические ограничения всё равно существуют. Предел внимания у человека ограничен, а радиус управления ограничен. После того как оценка компании превысила 1200 млрд и численность сотрудников стала больше 300, даже эти сверх-мозги начали испытывать давление.

Не только сооснователи.

Это бесконечная игра, движимая самоуправлением. Если каждый реально несёт на плечах оценку в 400 млн, то от каждого ожидается и значение, которое тоже выходит за рамки нормы.

Революционный переменный — инструменты.

Kimi на практике не работает за счёт экстремальных переработок. Сотрудники могут просыпаться естественно, не требуют каждый вечер оставаться в офисе до рассвета. Leo из продуктовой команды сказал, что сейчас он командует «армией» — AI Agent.

Представьте такую сцену:

В 10 утра Leo просыпается и заходит в офис. Его задача — проанализировать обратную связь пользователей за последние 24 часа из пяти глобальных рынков и определить приоритеты продукта на этой неделе. Раньше на это нужно было три человека на два дня.

Теперь он запускает три Agent.

Один стратегический Agent сканирует 3000 отзывов, отбирая запросы с высоким приоритетом, связанные с разрывом контекста в длинных текстах. Один переводчик Agent в реальном времени расшифровывает японские диалекты и корейские вежливые формы, отмечая реальную силу эмоций. Один Agent по конкурентам мониторит обновления Cursor и ChatGPT и генерирует технические сравнения.

Сам Leo делает всего три вещи: отклоняет одну сатирическую реплику, которую система ошибочно приняла за искреннюю; отмечает скриншот с неанонсированным UI; подтверждает топ-3 запроса, рекомендованных Agent.

К 11:30 утра документ с требованиями к продукту уже готов. Тем временем один программный Agent сгенерировал примерно 70% базовой реализации — а на оставшуюся часть, более творческую, уже вечером он оставляет обсуждение с людьми-инженерами.

Люди задают правила, а кремниевый механизм исполняет. Организация становится контейнером для алгоритма.

В AI-native компании умение пользоваться Agent и глубоко встраивать их в рабочий процесс — это не плюс, а базовое требование.

Модель — не только цель, но и инструмент.

Будь то прямое повышение производительности или фундаментальное изменение структуры управления — логика AI уже вошла в кости этой компании. Как команда строит Agent Swarm (роение интеллектуальных агентов), так и сама команда начинает вести себя как Genius Swarm (роение гениев): множество независимых гениев работают параллельно и синхронно без швов.

Однако у такой плоской структуры есть внутренняя уязвимость.

Когда я спросил(а), может ли такая модель продолжать работать, если компания вырастет с 300 до 3000 человек, больш