Odaily Planet Daily : Après le lancement de Kimi K3, le secteur américain des semi-conducteurs a baissé en raison des inquiétudes du marché concernant un « DeepSeek Moment 2.0 », mais UBS, Nomura, Bank of America Securities et Citigroup estiment que Kimi K3 n'affaiblit pas la demande en puissance de calcul IA, mais pourrait plutôt stimuler davantage l'expansion des infrastructures IA.
Les institutions indiquent que Kimi K3 possède 2,8 billions de paramètres, une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, et prend en charge l'inférence en continu, la multimodalité native et l'architecture MoE. Sa grande échelle de paramètres et sa capacité de contexte long augmenteront la consommation de cache KV et stimuleront la demande en HBM, DDR5 serveur, disques SSD d'entreprise, infrastructure cloud et interconnexions à haute vitesse.
Citibank qualifie cette tendance de « nouveau paradoxe de Jevons », selon lequel une amélioration de l'efficacité des modèles et une baisse des coûts pourraient entraîner davantage d'applications et une consommation accrue de tokens. UBS indique que les modèles open source sont généralement plus exigeants en mémoire et en stockage en raison de leurs fenêtres de contexte plus longues ; Citibank estime qu'un déploiement à grande échelle de Kimi K3 pourrait nécessiter des super-nœuds composés de plus de 64 GPU. Nomura considère quant à elle que la concurrence mondiale autour des grands modèles continuera de stimuler les investissements des laboratoires de pointe et des plateformes cloud, ce qui profitera à la chaîne de valeur des infrastructures IA.
Cependant, Bank of America Securities a averti que si l'amélioration de l'efficacité du modèle continue de dépasser la croissance de la charge de travail, et que l'utilisation réelle n'augmente pas en parallèle, les infrastructures d'IA pourraient toujours faire face à un risque de recul.