三位知情人士向路透社透露，AI创业公司月之暗面正在与全球三大云计算提供商——微软、亚马逊和谷歌进行商务洽谈，就其新推出的旗舰大模型Kimi K3的云平台托管事宜商讨分成方案，目标收益比例最高可达30%。
这些讨论目前还在初期阶段，协议是否最终落地依然存在变数。收益如何划分、数据权限如何管理以及模型调用次数的统计审计，成为当前谈判中亟待解决的关键问题。
中国开发的大语言模型登陆美国云平台已成为常见现象。早在去年年初，深度求索的DeepSeek-R1便已纳入亚马逊Bedrock的完全托管模型库；之后，阿里旗下千问以及月之暗面的Kimi K2接连进驻AWS和Azure等国际主流云服务平台。
但以往的模式有所不同。DeepSeek、千问等中国模型一直沿用相对开放的授权条款，赋予第三方充分的自主部署和商业化空间，这类公开许可通常不会对云平台服务商提出收益分配的强制要求。
月之暗面这次打算改变策略。
图/视觉中国
算账
Kimi K3在今年七月正式推出，其参数总量高达2.8万亿，在同类开放权重模型中规模最大，多项独立评测结果表明其在代码编写、智能体应用等领域已跻身全球前列。
虽然月之暗面继续采取开源的模式发布K3权重，但其许可证首次对大型MaaS平台提出了专项限制：当某个平台对外展开MaaS业务，且其本身加上关联实体在连续的十二个月内实现收入突破2000万美元时，若想基于K3进行任何商业活动，需事先与月之暗面完成协议谈判。
也就是说，通常的企业对K3的下载和部署不受限制，然而当AWS、Azure这样的大型云服务商欲通过其平台对用户销售K3服务时，必须提前与月之暗面展开商业谈判。
人工智能领域的天使投资人郭涛指出，许可文件本质上搭建的是商业合作的基础框架，至于具体的利益分配比例和审计方式，还需在市场化博弈中由双方协商敲定。
月之暗面给出的报价是：相关服务收入的最高30%分成。
然而这份收益的计算并没有看起来那么简单。
郭涛进一步说明，大模型的分成在理论上存在多种计算方式——既可基于最终用户支付金额、扣减某些直接运营成本后的净收入来计算，也可针对模型所提供的增值服务单独核算。「分成的核算标准本身就构成了双方谈判的核心争议点」，他补充道。
举例来说，若某个客户在AWS平台上花费100美元来调用K3，30%的分成该直接按这100美元来提取，还是应该先从中扣掉GPU计算、网络带宽等推理相关的成本，再对净收入进行分配，这两种途径最终导致月之暗面获得的实际报酬可能有很大差异。
这也说明了为什么在此轮谈判中，除却分成比例外，Token使用情况的统计与核查成了另一个重要议题。唯有精确掌握K3的具体调用次数和产生的收益数据，双方才能准确确定分配方案。
博弈
关于最高30%这一分成要求，郭涛的看法是，在大模型的商业合作实践中，这个数字属于较高水位，但更可能反映的是月之暗面谈判时的底线预期，而不是最终能达成的真实比例。
最后能敲定多少分成，归根结底取决于双方对彼此的需求程度孰轻孰重。
当下AWS Bedrock、Azure AI Foundry与Google Cloud的Vertex AI逐渐演变为大模型的「一站式商城」。以AWS为代表，该平台已同步上架了Claude、Llama、DeepSeek、千问、Kimi在内的众多模型。
从企业用户的角度看，当他们在单一云平台就能够接触到众多顶级模型，并可根据各自能力特点、成本考量及具体业务需求灵活选择时，就无须因追求某个特定模型而承担将数据、应用和计算资源转移到其他平台的代价。
反之，对于云服务商而言，模型调用远非其唯一收入来源，这些驻留的企业客户会持续购置算力、存储、数据库、网络防护等多样化服务。
因此，纵使模型创造方获得了部分调用费用，只要其足以吸纳和保留客户群体、推升调用频率，对云厂商而言这项合作依然具有商业价值。
从这个角度讲，月之暗面并非毫无谈判砝码。根据Artificial Analysis最新发布的评测数据，Kimi K3的综合能力评分在全球排名第三，其在Agent自动化任务上更是位列第一，智能体知识工作基准测试排名第二。
不过月之暗面同样离不开这三大云平台的支持。
Kimi K3的参数规模高达2.8万亿，即便采用混合专家架构来优化，其独立部署和有效运行仍然需要投入可观的基础设施成本和技术能力。对于绝大多数用户来说，借助成熟的大型云平台来使用该模型，远比自主建设和维护模型计算集群更切实可行。
更为关键的是，AWS、Azure和Google Cloud掌握着数量庞大的已通过云采购决策、完成安全评估且实现技术对接的企业用户。企业通过他们已在使用的云平台来接入Kimi服务，显然比直接向某家中国AI初创公司采购更加便利可行。
基于上述分析，郭涛认为30%的分成比例实现的可能性极低。「这个数字主要反映了旗舰模型对自身商业价值的估值和讨价还价的勇气。海外领先的云服务企业拥有充足的计算资源、市场渠道和用户基数，替代性强的模型也不缺少，在长期的大规模商业合作中明显掌握着更强的谈判能力」，他解释道。
趋势
值得关注的是，月之暗面的这一转变未必是个案。
根据国际媒体的报导，阿里在筹划对其新一代Qwen3.8-Max模型的商业授权体制进行调整，将向规模达标的大型商业客户引入收益分配机制。在此之前，Qwen系列的众多模型一直采用Apache 2.0一类的开放许可方式，允许第三方以较高的自由度实施部署和商业化运营。
这似乎暗示了中国的大语言模型产业正在重新校准开源与商业化之间的平衡点。
郭涛进一步阐释，「新的商业模式通过制定分层化的许可方案，对中小型用户的内部应用和小规模商业使用继续保持低成本准入，而当第三方大型平台运营规模化的MaaS服务并稳定获利时，模型研发团队可从生态收益中获取分成，从而弥补开源权重所损失的免费获利机会。」这种方式可有效补充传统开源模式的收入渠道。
然而这条新的商业之路能否真的行得通，最终还要取决于月之暗面能否说服全球三大云平台为K3的「通行权」付费。
