Odaily Planet Daily informa que tras el lanzamiento de Kimi K3, el sector semiconductores de EE.UU. descendió debido a las preocupaciones del mercado sobre un "momento DeepSeek 2.0", pero UBS, Nomura, Bank of America Securities y Citigroup consideran que Kimi K3 no debilita la demanda de capacidad de IA, sino que podría impulsar aún más la expansión de la infraestructura de IA.
Las instituciones indican que Kimi K3 cuenta con 2.8 billones de parámetros, una ventana de contexto de 1 millón de tokens, y admite inferencia siempre activa, multimodalidad nativa y arquitectura MoE. Su gran cantidad de parámetros y su capacidad de contexto prolongado aumentarán el uso de caché KV y elevarán la demanda de HBM, DDR5 para servidores, discos sólidos empresariales, infraestructura en la nube y conexiones de alta velocidad.
Citigroup denomina esta tendencia como "otra paradoja de Jevons", donde el aumento de la eficiencia del modelo y la reducción de costos podrían generar más escenarios de uso y mayor consumo de tokens. UBS indica que los modelos de código abierto suelen depender más de memoria y almacenamiento debido a ventanas de contexto más largas; Citigroup considera que la implementación a gran escala de Kimi K3 podría requerir supernodos compuestos por más de 64 GPU. Nomura, por su parte, opina que la competencia global en modelos grandes seguirá impulsando la inversión de laboratorios de vanguardia y plataformas en la nube, beneficiando a la cadena de suministro de infraestructura de IA.
Sin embargo, Bank of America Securities advierte que si la eficiencia del modelo sigue aumentando más rápido que el crecimiento de la carga de trabajo y el uso real no se expande en paralelo, la infraestructura de IA aún podría enfrentar un riesgo de retroceso.