Kimi K3 Menempati Kedudukan Model AI Terbaik Ketiga di Dunia, Menantang Anthropic dan OpenAI

Disusun & Dikompilasi: Deep潮 TechFlow

Pembicara: Jordan dan Max, analis SemiAnalysis

Pengacara: Jordan (Perbualan Dalaman SemiAnalysis)

Sumber podcast: SemiAnalysis

Judul asal: [Episod Keadaan Darurat] Kimi K3 Moonshot Telah Tiba! China Memiliki Model Terkini

Tarikh siaran: 18 Julai 2026

Moonshot (Bulan Sisi Gelap) melancarkan Kimi K3, yang melebihi Google dan Meta di pelbagai benchmark komprehensif, menjadikannya model terbaik ketiga di dunia, hanya di belakang Fable milik Anthropic dan Soul 5.6 milik OpenAI. Dua analis dari SemiAnalysis, Jordan dan Max, mengupas makna pelancaran ini dalam rancangan kecemasan: model dengan 2.8T parameter menawarkan perkhidmatan dengan harga yang sama seperti Sonnet (3/15 per juta token); jika ia seukuran dengan model tertutup terkini, maka margin keuntungan Anthropic sebanyak 10/50 mungkin berada pada tahap mindboggling.

Penilaian yang lebih tajam datang dari Jordan: jurang terdepan menyempit, dan ia menyalahkan pembatasan pemerintah Amerika terhadap Anthropic/OpenAI dalam menerbitkan model terkuat, yang sengaja memberi jendela waktu kepada pesaing. Open source tidak benar-benar mengejar. Sementara itu, open source Barat sepenuhnya kosong; tidak ada satu pun model open source perusahaan Amerika yang mampu menyamai yang terbaik kelima di Tiongkok. Persaingan model sedang berubah menjadi persaingan harness (penggunaan alat) dan geopolitik.

Tentang posisi Kimi K3

• Jika anda melihat peringkat komprehensif semua benchmark utama, hari ini terdapat tiga teratas yang sangat jelas: Fable, Soul 5.6, dan Kimi K3. Mereka sentiasa berada di atas semua orang lain, termasuk DeepSeek, serta Google, Meta, dan xAI.
• Google sepatutnya merasa sangat malu. Pada November dan Disember 2025, semua orang masih percaya bahawa tiga pemain utama AI ialah Google, Anthropic, dan OpenAI. Hari ini, apabila berbual dengan beberapa 'orang lama', mereka masih berfikir begitu, tetapi jelas sudah bukan lagi perkara itu.
• Ia mungkin merupakan model terbaik kedua di dunia, kerana setiap kali saya gunakan Fable untuk melakukan sesuatu yang serius, ia ditolak dan dipulangkan ke Opus. Walaupun tidak pasti sama ada ia lebih baik daripada Opus, sekurang-kurangnya ia tidak akan ditolak.

Tentang margin keuntungan model terkini

• Jika Kimi kemungkinan besar tidak merugi pada harga 3/15 dalam menyediakan K3, maka Fable yang berskala hampir sama tetapi mengenakan 10/50 sepatutnya sepenuhnya menghilangkan kekhawatiran orang terhadap idea bahawa laboratorium AI adalah perniagaan yang tidak menguntungkan. Menjual token berdasarkan harga API mungkin lebih menguntungkan daripada SaaS.
• Harga naik lebih dari tiga kali ganda dari K2.7 ke K3, dari 0.95/4 ke 3/15. Tetapi saya tidak rasa mereka masih mempunyai banyak ruang untuk menaikkan harga lagi, kerana banyak tugas sudah cukup diselesaikan dengan GLM atau MiniMax M3.

Tentang kerajaan Amerika Syarikat dan jurang

• Saya percaya bahawa jurang ini telah menyempit sepenuhnya kerana kerajaan Amerika membatasi Anthropic, menyebabkan kami tidak dapat memperoleh model terkuat sebenar daripada syarikat-syarikat tersebut. Mereka mengejar secara buatan.
• Kita hanya boleh mengaksesnya apabila kecerdasan canggih di hadapan diizinkan. Ini sebenarnya merupakan peluang bagi pemain di tempat keempat, kelima, keenam, dan ketujuh seterusnya.

Tentang vakum sumber terbuka Barat

• Saya terkejut bahawa dengan pasaran yang masih begitu tidak cekap, kita tidak mempunyai sebarang syarikat Amerika yang mampu sekurang-kurangnya menyamai lima terbaik di China.
• Walaupun kerajaan tidak melarang model sumber terbuka China, perusahaan besar Amerika biasa tidak bersedia memberikan data eksklusif mereka kepada model sumber terbuka China. Walaupun anda memuatkan timbangan di pusat data berlapis, CCP tidak dapat melihat data anda, tetapi pengurusan tinggi tidak akan menerimanya.

Tentang Harness

• Menguji Kimi K3 membuat saya mempertimbangkan Open Code, Hermes, dan Pi untuk pertama kalinya. Harness masih sepenuhnya sebahagian daripada produk.
• Beberapa perkara ringkas sahaja yang membuatkan saya memilih model ini berbanding yang lain: bolehkah ia dipasang di pelayan SSH jauh? Pintasan papan kekunci selesa digunakan? Butir-butir halus dalam harness ini benar-benar mempengaruhi di mana saya menghantar token, iaitu di mana saya menghantar bajet.

Tentang "masih terlalu awal"

• Saya pergi ke ICML minggu lepas, dan minggu sebelum itu pergi ke konvensyen AI Engineer. Ini adalah konvensyen AI secara umum, lebih daripada 80% orang tidak pernah mendengar tentang SemiAnalysis. Anda mengatakan bekerja dalam industri AI, tetapi belum pernah membaca SemiAnalysis? Kita masih terlalu awal.

Jordan: Ulasan pantas, adakah Kimi K3 sekarang model terbaik ketiga di dunia?

Max: Jawapannya jelas "ya". Semua orang suka mengeluh tentang benchmark, dan memang ada masalah dengan benchmark, tetapi jika anda melihat peringkat gabungan semua benchmark utama, arahannya sentiasa betul. Hari ini terdapat tiga teratas yang sangat jelas: Fable, Soul 5.6, dan Kimi K3, yang sentiasa lebih tinggi daripada semua orang lain, termasuk pemain open source seperti DeepSeek, dan juga jauh lebih tinggi daripada Google, Meta, dan xAI. Ini adalah pencapaian yang luar biasa bagi pasukan Moonshot.

Google sepatutnya merasa sangat malu. Pada November dan Disember 2025, semua orang masih percaya bahawa tiga pemain utama AI ialah Google, Anthropic, dan OpenAI. Hari ini, apabila berbual dengan beberapa "orang lama", mereka masih berfikir begitu, tetapi jelas sudah bukan lagi perkara itu.

Secara keseluruhan, saya masih merasa ia tidak sebaik Fable dan Soul 5.6. Agak lucu, mereka juga secara jelas menyatakan hal ini di blog pelancaran model mereka sendiri. Mungkin ini adalah kesederhanaan gaya Cina lama, atau mungkin mereka tidak ingin menarik perhatian pemeriksaan pemerintah Amerika, mengingat pelancaran Fable 5.6 juga mengalami beberapa penundaan. Tetapi bagaimanapun, sangat mengesankan.

Jordan: Mereka menulis di bahagian hadapan blog: "Walaupun K3 secara keseluruhan adalah model yang sangat kompetitif, masih terdapat jurang yang jelas dalam pengalaman pengguna berbanding Fable 5 dan GPT 5.6." Pengalaman peribadi saya ialah, ia memang baik, tetapi sangat perlahan, yang sangat menjengkelkan. Ia membuatkan saya pertama kali bersemangat untuk mencuba harness open source. Sejujurnya, saya rasa saya belajar lebih banyak tentang harness daripada tentang model, kerana semua model ini cukup baik untuk menyelesaikan tugas asas yang saya lakukan sekarang, dan saya sukar mencari tugas kompleks yang tidak boleh ia lakukan.

Ini mungkin model terbaik kedua bagi saya, kerana setiap kali saya gunakan Fable untuk perkara serius, ia ditolak dan dipulangkan ke Opus. Walaupun tidak pasti sama ada ia lebih baik daripada Opus, tetapi tidak ditolak itu sendiri sudah kurang menjengkelkan. Namun, apabila menggunakan kekunci antara muka pengaturcaraan aplikasi (API) dengan bayaran mengikut penggunaan, ia tidak akan ditolak—hanya apabila menggunakan konsol web atau penyelidikan mendalam sahaja yang akan terkena had. Mereka jelas tidak mempunyai cukup GPU untuk memenuhi permintaan yang dihasilkan oleh model ini. Sebelum ini, masalah ini diselesaikan melalui strategi sumber terbuka, iaitu melepaskan berat model supaya orang lain boleh menjalankannya. Tetapi kali ini, berat model belum dilepaskan, dan mereka mengatakan ia akan dikeluarkan selepas 10 hari.

Jordan: Apakah kamu faham apa strategi penundaan ini?

Max: Saya jelaskan ini semata-mata spekulasi saya. Satu sebab besar mungkin mereka perlu memberi tim penghantar vLLM dan SGLang masa yang mencukupi untuk memastikan model ini boleh dilayan dengan prestasi tinggi. Jika bobot dikeluarkan hari ini tetapi semua orang hanya mampu melayan dengan 20 token/detik, ini akan merosakkan reputasi mereka. Mereka kini mempunyai peluang terbaik untuk mendapat banyak PR dan pengambilan, tetapi jika pelancaran segera dihambat oleh prestasi, ia malah akan melemahkan momentum.

Kemungkinan lain ialah mereka sedang berunding dengan penyedia perkhidmatan inferens seperti Together AI, Fireworks, Nebius, dan Groq untuk perjanjian lesen, membolehkan mereka menggunakan cip terkini seperti GB300 untuk menyediakan kapasiti tambahan. Kedua-dua perkara ini kemungkinan besar merupakan sebab utama penundaan selama 10 hari.

Jordan: Bicara mengenai arsitektur model. Ia mempunyai 2.8T parameter, tidak boleh dimuatkan ke dalam B200; anda memerlukan B300, GB300, atau AMD MI355X untuk menjalankannya pada satu pelayan HGX 8-kartu. Tentu saja, anda boleh melakukan pipeline parallelism antar-node, tetapi ia akan memberi kesan serius terhadap prestasi. Oleh itu, hanya mereka yang memiliki cip terkini yang dapat menjalankan model ini.

Semula anda menyebut Google, model ini sudah mencapai daya saing terkini pada 2.8T parameter, yang sebenarnya memberi kita petunjuk tentang seberapa besar model terkini tertutup. Jika mereka menggunakan model 10T parameter untuk dibandingkan dengan ini, maka mereka akan lebih malu. Kita perlu menganggap ia berada pada tahap yang sama dengan Soul dan Fable.

Max: Ya, kamu betul. Saya masih percaya pada kemampuan dan ketajaman pasukan penyelidikan Anthropic. Jika ada seseorang di Twitter mengatakan model tertutup semasa ini mempunyai 10T parameter, jika itu benar, kawan, kamu patut mulai mengemas barang; harga saham NVIDIA akan jatuh 50% esok, dan semuanya akan berakhir.

Saya lebih yakin Kimi K3 tidak jauh lebih kecil daripada model tertutup terkini, bahkan mungkin sedikit lebih besar. Jika ini benar, ini semakin memperkuat pandangan yang terus kami tekankan di SemiAnalysis: margin keuntungan laboratorium tertutup ini benar-benar luar biasa. Jika Kimi kemungkinan besar tidak merugi dengan harga 3/15 untuk melayani K3, sejajar dengan harga Sonnet; sementara Fable berukuran serupa tetapi mematok harga 10/50, maka kekhawatiran tentang lab AI yang tidak menghasilkan keuntungan harus benar-benar hilang. Menjual token berdasarkan harga API mungkin lebih menguntungkan daripada SaaS, hari ini.

Jordan: Tiada kos pekerja, hanya GPU. Bagaimana dengan harga sebelum ini? Anda menyebut 3/15, tetapi harga terus-menerus versi sebelumnya Moonshot ialah 0.95/4, jadi harga naik lebih daripada 3 kali dari K2.7 ke K3. Berapa banyak ruang kenaikan harga yang masih ada pada mereka?

Max: Saya tidak rasa mereka masih ada banyak ruang untuk mendorong ke atas. Walaupun pada harga 3/15, ramai orang akan merasa ia terlalu mahal. Tugas mereka sudah cukup dengan GLM atau MiniMax M3. Terdapat perbezaan menarik di sini: mereka seperti SemiAnalysis yang tidak peduli membakar token Dylan akan terus menggunakan Fable untuk hampir semua perkara; manakala pihak yang sangat sensitif terhadap kos, seperti Tesla, Uber yang hanya menggunakan $200 token seminggu, akan memilih lapisan harga GLM. Jadi, siapakah pengguna sebenar yang akan beralih ke Kimi K3? Mungkin hanya sekumpulan orang yang secara falsafah menyukai open source dan ingin menyokong model baru. Saya tidak akan terkejut jika jawapan kepada soalan sama ada syarikat besar akan benar-benar mengadopsi model ini ialah tidak.

Jordan: Ini adalah arkaitektur baharu. 2.8T parameter, dengan delta attention Kimi, potential residuals, stable latent, pada dasarnya versi diperbesar daripada model sebelumnya, kira-kira dua kali ganda saiznya. Sebelum ini, pada K2.5, kami melihat Cursor menggunakannya sebagai composer, berdasarkan continued pre-training dan MRL, kemudian mengeluarkan checkpoint seperti 2.5, 2.6, 2.6.7, dsb. Ini adalah model asas baharu, tetapi penggunaannya sudah cukup lengkap tanpa menunjukkan tepi kasar yang biasa muncul pada model asal. Apakah langkah seterusnya? K3.1 akan keluar bila? Harga akan berubah? Akankah ada composer berdasarkan K3?

Max: Tidak sepatutnya ada composer berdasarkan K3, kerana pasukan Cursor telah memutuskan untuk melatih model mereka sendiri dari awal. Mengenai K3.1, K3.2 dan sebagainya, dijangka akan ada dua hingga tiga kemas kini dalam satu atau dua bulan ke depan, yang berterusan dengan post-training. Saya menduga harga akan kekal sama, kerana mereka tidak mungkin beroperasi pada peranti baharu dalam dua atau tiga bulan mendatang, dan tiada peningkatan throughput untuk menurunkan harga. Mungkin ada jurutera kernel yang sangat cemerlang boleh menekan kos ke tahap DeepSeek V4, tetapi saya meragui bahawa model 3T parameter boleh mencapai perkara ini. Harga semasa GLM dan MiniMax mungkin sudah merupakan had maksimum yang boleh disediakan untuk model 1T hingga 1.5T.

Max: Soalan yang lebih menarik ialah sama ada jurang antara open source dan closed source akan terus menyempit, dan sama ada open source benar-benar boleh mencapai parity pada tahap terkini. Jika ini berlaku, ia akan memberi kesan besar kepada seluruh industri kita. Apa pendapat anda?

Jordan: Pandangan saya ialah, jurang kini telah menyempit, dan sebabnya sepenuhnya disebabkan oleh pembatasan kerajaan Amerika terhadap Anthropic, yang membuat kita tidak dapat memperoleh model terkuat sebenar daripada syarikat-syarikat tersebut. Mereka telah dikejar secara buatan.

Kita boleh melihat perbandingan antara Mythos dan Fable. Saya tidak boleh menggunakan Mythos, sementara Fable saya hanya boleh gunakan sesekali setelah memohon dengan susah payah. 5.6 Soul, kami menilai secara dalaman bahawa ia bukan model terbesar yang dilatih oleh OpenAI, dan ia lebih kecil daripada 4.5. Mereka mempunyai satu model yang lebih besar. Akibatnya, kami hanya boleh mengaksesnya apabila kecerdasan terkini diizinkan oleh kerajaan.

Ini sebenarnya merupakan peluang bagi pemain di tempat keempat, kelima, keenam, dan ketujuh untuk melepaskan segalanya dalam batas tertentu dan mulai merebut pangsa pengguna, tetapi mereka tidak akan pernah menyentuh frontier sejati. Saya rasa frontier mungkin akan melangkah jauh lebih maju pada akhir musim panas ini, atau mungkin arah politik berubah sedikit lagi. Bisa juga kita mulai menemukan modality di luar pengkodean, memungkinkan mereka benar-benar mengeksplorasi bidang-bidang tersebut.

Sekadar disebutkan, pelancaran Inkling oleh Thinking Machines, input audio asli menurut saya sangat menarik, ia adalah isyarat masa depan.

Max: Mengenai Inkling, Barat memang sangat, sangat, sangat kekurangan model open source yang tidak buruk. Pasar masih begitu tidak efisien, dan kita tidak memiliki satu pun perusahaan Amerika yang setidaknya mampu menyamai model terbaik kelima dari Tiongkok—ini membuat saya terkejut. Di satu sisi, larangan menyeluruh oleh pemerintah Amerika terhadap model open source Tiongkok mungkin hanya soal waktu. Di sisi lain, bahkan jika tidak dilarang, perusahaan besar Amerika biasa tidak mau memberikan data propietari mereka ke model open source Tiongkok. Bahkan jika Anda memuat bobot di pusat data air gap, di mana CCP tidak dapat melihat data Anda, para eksekutif tetap tidak akan menyetujui. Banyak perusahaan peduli dengan anggaran token dan hanya bersedia menjalankan model Barat atau model bukan Tiongkok. Inkling adalah OSS Barat terbaik yang bisa kita dapatkan sekarang, tetapi masih jauh dari garis depan open source—ini membuat saya terkejut.

Jordan: Sebelum ini Neotron, sekarang Inkling. Saya rasa strategi Inkling mempunyai dua peluang: pertama, mereka mesti lebih baik daripada kebanyakan sumber terbuka China untuk masuk ke pasaran. Kedua, mereka juga mesti lebih baik daripada model sekunder dan tersier dari laboratorium terkini, lebih baik daripada Sonnet, kerana anda boleh mendapatkan kecerdasan hampir terkini melalui Bedrock atau Foundry, serta menjimatkan kos dengan model sekunder tertutup. Saya selalu tidak memahami sudut "membantu orang menjimatkan wang" dalam sumber terbuka Barat. Memajukan model ke ekosistem seperti Fireworks, Together, Base10 memang baik, tetapi bahagian utama pasaran adalah di peringkat kerajaan.

Jordan: Satu lagi yang perlu disebut, blog K3 menyebut bahawa SFT melibatkan kuantisasi, menggunakan MXFP4 dan MXFP8 secara asli untuk bobot dan aktivasi, dengan pernyataan rasmi "kesesuaian peranti yang luas". Menurut anda, apakah Moonshot masih peduli dengan peranti lain?

Max: Saya mempunyai senarai 11 akselerator China; anda sepatutnya berlanggan model akselerator SemiAnalysis untuk memahami lebih lanjut. Chip seperti Huawei Ascend, Baidu Kunlun, Cambricon, dan Moore Threads semuanya muncul dalam kertas kerja dan kod. Menjalankan model terkini di akselerator tempatan telah menjadi keutamaan nasional China. Jika pada akhir 2025 kita masih menyebut Google sebagai laboratorium terkini, maka kini kita juga perlu memanggil Moonshot sebagai laboratorium terkini.

Jordan: Ngomong-ngomong, ayah saya sedang dalam perjalanan dinas ke China, dan dia mengatakan semua hotel penuh kerana Xi Jinping akan segera memberikan ucapan di kawasan itu mengenai AI sebagai prioriti utama China. Banyak yang anda katakan itu betul.

Jordan: Pengalaman terbesar saya semasa menggunakan model-model ini ialah, pertama, semakin sukar untuk membezakan antara menggunakan model paling mutakhir dengan mod pemikiran max, dan menggunakan usaha sederhana. Dalam tugas harian, saya benar-benar tidak dapat menemui apa-apa perkara yang tidak dapat ditangani oleh model-model ini. Perilaku saya secara lalai adalah memulakan mod paling besar dan paling sukar, kerana saya tidak peduli dengan bajet Dylan.

Tetapi ada satu aspek di mana harness itu sendiri merupakan sebahagian daripada produk. Ujian terhadap Kimi K3 membuatkan saya mempertimbangkan Open Code, Hermes, dan Pi untuk pertama kalinya. Harness benar-benar masih sebahagian daripada produk. Beberapa butiran ringkas sahaja sudah cukup untuk saya memilih model ini berbanding yang lain: adakah ia boleh dipasang di pelayan SSH jauh? Pintasan papan kekunci selesa digunakan? Adakah ia boleh mengedit arahan sebelumnya? Butiran kecil dalam harness ini sebenarnya mempengaruhi ke mana saya menghantar token, iaitu ke mana saya menghantar bajet.

Max: Banyak orang membincangkan anggaran token, tetapi berdasarkan penggambaran alur kerja anda, walaupun GLM mampu menangani tugas tersebut, saya masih lebih suka menghala tugas itu ke Fable menggunakan max intelligence, kerana ROI masih sepadan dengan harganya. Benchmark menunjukkan banyak tugas boleh dipindahkan ke GLM, tetapi anda masih lebih suka kekal pada model Anthropic atau OpenAI.

Jordan: Secara asasnya ya. Tapi saya menggunakan banyak bot Slack, dan saya tidak tahu model apa yang berjalan di belakangnya. Contohnya, integrasi Slack Perplexity, jika ia mula menghala ke K3, ke GLM, atau ke Sonnet, saya sebenarnya tidak peduli. Baru setelah melihat penggunaan, saya sedar berapa banyak model OpenAI yang digunakan, kerana keputusan itu dibuat sendiri oleh sistemnya. Justifikasi bahagian itu datang dari keputusan harness.

Max: Ini sebenarnya merupakan peluang untuk pricing berdasarkan hasil. Jika sebuah laboratorium menerapkan pricing berdasarkan hasil, ia mungkin boleh memperoleh margin kasar lebih daripada 95%, kerana tugas-tugas yang anda bersedia bayar dengan harga stabil sebenarnya boleh diselesaikan dengan jumlah yang sangat kecil hari ini.

Jordan: Point kedua, saya tidak percaya bahawa makmal-makmal ini sudah habis idea. Mereka boleh terus melatih model yang menakjubkan untuk menangani RSI di sisi pengkodean, tetapi tidak melepaskannya kepada kita, mempertahankan "kelas bawah abadi" mereka. Mereka boleh terus mendistilasi, memberi kita sedikit rasa, sambil terus menjelajahi penggunaan lain seperti penghasilan video, audio ke audio, penyelidikan mendalam—yang tidak serupa dengan pengkodean. Robotik dan model dunia adalah satu arah yang mudah—bagaimana jika Anthropic mengalihkan matlamatnya dari kerja pengetahuan kepada kerja fizikal? Saya tidak percaya mereka tidak mampu membina perniagaan yang berterusan dan ber-ROI baik menggunakan teknologi paling hebat di dunia.

Max: Bahkan tanpa membicarakan hal-hal ini, saya menggunakan model-model ini setiap hari dalam jumlah yang sangat banyak; rakan-rakan saya yang menjadi jurutera perisian menggunakannya kurang sepuluh kali ganda dan menghabiskan kurang sepuluh kali ganda. Seseorang yang menggunakan Fable menggunakan sebanyak orang yang menggunakan Sonnet, tetapi orang yang menggunakan Fable menghabiskan sepuluh kali lebih banyak wang, dengan margin kasar 90% yang menopang sebahagian besar perniagaan. Apabila orang-orang ini beralih kepada model yang lebih besar dan menggunakannya lebih kerap, permintaan hanya akan meningkat lebih lanjut, dan model bahkan tidak perlu menjadi lebih baik. Kemudian saya masih perlu berbual dengan jiran-jiran saya yang tidak terlibat dalam teknologi; di kalangan mereka, saya pasti berada di 0.1% atau bahkan 0.01%, dengan ruang pertumbuhan mungkin seribu kali ganda. Kembali kepada "lengkung indeks angsa emas" Masa-san (Son Masayoshi).

Jordan: Pernyataan "masih terlalu awal" itu benar sepenuhnya, dan itulah sebabnya saya percaya Kimi K3 tidak akan memperlambat pertumbuhan ARR bersih Anthropic dan OpenAI. Walaupun sebahagian pengguna Fable dan 5.6 hari ini secara tidak dapat dipengaruhi beralih ke Kimi K3, kelompok ini akan dikuasai sepenuhnya oleh mereka yang belum mencuba teknologi ini dengan serius. Orang-orang ini setiap hari menemui kesan ROI tinggi baru, dan mereka masih akan secara default menggunakan 5.6 Soul atau Fable 5 untuk membuka skenario baru tersebut. Anda tidak akan melihat penurunan kadar pertumbuhan ARR.

Max: Fikirkan berapa ramai lagi yang belum berlanggan podcast ini atau tidak mengikuti SemiAnalysis. Saya pergi ke ICML minggu lepas, dan minggu sebelum itu pergi ke konvensyen AI Engineer, konvensyen yang secara rasminya berkaitan AI, lebih 80% daripada peserta tidak pernah mendengar tentang SemiAnalysis. Anda mengatakan bekerja dalam industri AI, tetapi belum pernah membaca SemiAnalysis? Kita masih terlalu awal.

Jordan: Ini adalah cara untuk memberi kamu ego check, Max, tenanglah.