يومية Odaily: بعد إصدار Kimi K3، انخفض قطاع أشباه الموصلات في أسواق الأسهم الأمريكية بسبب مخاوف السوق من "لحظة DeepSeek 2.0"، لكن بنك أوف سويسرا ونيومورا وبنك أوف أمريكا سيكيوريتيز وسيتي جروب جميعها ترى أن Kimi K3 لم يُضعف طلب قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، بل قد يعزز بشكل إضافي توسيع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
أشارت المؤسسات إلى أن Kimi K3 يمتلك 2.8 تريليون معلمة، ونافذة سياقية بطول 1,000,000 token، ويدعم الاستدلال المستمر، والمتعدد الوسائط الأصلي، وهندسة MoE. وستزيد كمية المعلمات الكبيرة وقدرة السياق الطويل من استهلاك ذاكرة KV، وترفع الطلب على HBM وDDR5 للخوادم ومحركات الحالة الصلبة المؤسسية وبنية تحتية سحابية وروابط سريعة.
تشير كريدي سويس إلى هذا الاتجاه على أنه "مفارقة جيفونز مرة أخرى"، حيث يمكن أن يؤدي تحسين كفاءة النموذج وانخفاض التكلفة إلى مزيد من تطبيقات الاستخدام واستهلاك الرموز. وتوضح يونيكريد أن النماذج مفتوحة المصدر عادةً ما تعتمد بشكل أكبر على الذاكرة والتخزين بسبب نوافذ السياق الأطول؛ وترى كريدي سويس أن النشر الواسع النطاق لـ Kimi K3 قد يتطلب عقدًا فائقًا مكونًا من أكثر من 64 وحدة معالجة رسومية. وتعتقد نومورو أن المنافسة العالمية على النماذج الكبيرة ستستمر في دفع المختبرات الرائدة ومنصات السحابة إلى زيادة الاستثمارات، مما يفيد سلسلة توريد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، حذرت بنك أوف أمريكا سكوت من أن بنية تحتية الذكاء الاصطناعي لا تزال معرضة لخطر التراجع إذا استمرت سرعة تحسين كفاءة النموذج في تجاوز نمو حمل العمل، ولم يتم توسيع الاستخدام الفعلي بشكل متزامن.