KIMI K3 so sánh với OPENAI / ANTHROPIC KIMI chậm một cách thất vọng. Tôi sẽ giải thích lý do tại sao và những cổ phiếu nào sẽ được lợi ích — hãy đoán xem, Kimi, DeepSeek, v.v. đều sắp trở nên TỐT HƠN RẤT NHIỀU. Đây là sự khác biệt then chốt: Kimi K3 là một “hỗn hợp chuyên gia” cực kỳ cực đoan. Đó là mô hình có 2,8 nghìn tỷ tham số (gần bằng Claude), nhưng với mỗi token, nó chỉ kích hoạt 16 trong số 896 chuyên gia — khoảng 104 tỷ tham số. Vì vậy, nó đang “chơi” trên một phần nhỏ hơn nhiều (nhưng hy vọng vẫn chính xác như vậy) của mô hình. 896 chuyên gia này được phân bố trên nhiều GPU. Và mỗi token có thể gọi một bộ 16 chuyên gia khác nhau — do đó, các GPU liên tục truyền các mảnh trả lời qua lại lẫn nhau. Điều này gây áp lực cực lớn lên các đường kết nối. Bây giờ giả sử các mô hình đóng — Claude, GPT — chạy ở chế độ dày đặc hoặc gần như vậy. Một mô hình dày đặc biết chính xác trọng số của nó nằm ở đâu. Dữ liệu chảy qua cùng các GPU theo cùng một thứ tự, cho mỗi prompt, tất cả đều được lên kế hoạch từ trước. Claude trả giá cho điều đó bằng lượng tính toán thô cao hơn mỗi token — nhưng nó gần như không chạm vào các dây dẫn chậm giữa các máy. ĐÂY LÀ NÚT THẮT CỦA KIMI. Và đối với hàng ngàn công ty sẽ áp dụng Kimi vì nó rẻ hơn. Các dây dẫn giữa các máy là phần chậm nhất. Bên trong một GPU, dữ liệu di chuyển với tốc độ khoảng 8 TB/s hiện nay. Giữa các GPU có thể thấp đến 0,1 TB/s — chỉ khoảng 1% tốc độ. Đó giống như Kimi đang lái một chiếc Ferrari nhưng phải dừng lại và đổi sang xe đạp sau mỗi dặm — trong khi Claude lái một chiếc xe trên một con đường cao tốc duy nhất suốt hành trình. Đó là một phần lớn lý do vì sao Kimi K3 cảm thấy chậm trên hầu hết các nhà cung cấp hiện nay, trong khi Claude cảm thấy tức thì. Kiến trúc của Kimi có thể thông minh hơn về mặt chi phí tính toán, nhưng các kết nối chậm nhất trong trung tâm dữ liệu lại là nơi nó phải giao tiếp. Đó là lý do tại sao các kết nối là LỢI THẾ GIAO DỊCH dưới toàn bộ câu chuyện về các mô hình mở: khi các kết nối được cải thiện, các mô hình mở có trọng số cực kỳ thưa thớt là những công việc được hưởng lợi nhiều nhất. Sửa lại hệ thống đường ống và các mô hình mở có thể/và sẽ vượt qua các mô hình đóng. “Hệ thống đường ống” trong 40 năm qua là CPU. Sau đó là GPU. Bây giờ… là các kết nối. Ai đang trong cuộc đua: $CRDO — dẫn đầu trong lĩnh vực kết nối điện bằng đồng (cáp điện chủ động). Công nghệ hiện tại, và cũng là công nghệ đầu tiên chạm đến giới hạn vật lý. Nhưng đồng đang chạm đến giới hạn vật lý. Quá chậm. $NVDA — vừa đầu tư 2 tỷ đô la mỗi bên vào $COHR và $LITE để nắm giữ các kết nối quang dựa trên laser. $MRVL — dẫn đầu vòng gọi vốn mới nhất của Mojo Vision và đang cùng phát triển các kết nối quang dựa trên MicroLED với họ. Đọc lại lần nữa: Marvell đang đặt cược vào MicroLED. Nhưng chưa có sản phẩm. Chưa có MicroLED. Avicena — công ty tư nhân, được tài trợ tốt, đã trình diễn các liên kết MicroLED nhưng chưa quy mô hóa. Sau đó là $FABC — cơ hội lợi nhuận cao nhất theo quan điểm của tôi, và tôi là cổ đông — đang cùng phát triển một kết nối MicroLED tốc độ cao, tiết kiệm năng lượng (Neural I/o) với $KOPN — Lợi thế lớn: KOPN có nhiều năm kinh nghiệm sản xuất MicroLED, bao gồm cả cho quân đội — và $FABC sẽ sở hữu quyền sở hữu trí tuệ cùng $KOPN về các kết nối này. Công ty cho biết họ nhắm đến việc trình diễn nền tảng này vào cuối năm 2026. Dấu hiệu cho thấy kết nối MicroLED là thật: Marvell, một công ty trị giá hơn 172 tỷ đô la, vừa đặt cược như vậy, và Jensen Huang sau đó tuyên bố: “MRVL là công ty tiếp theo trị giá nghìn tỷ đô la.” Kimi hiện tại rất chậm. Đó không phải là vấn đề của mô hình (!) — mà là vấn đề về hệ thống đường ống. Và hệ thống đường ống chính là nơi tiền đang đổ vào.