مؤسسة وول ستريت: Kimi K3 ليست إعادة تمثيل لـ"DeepSeek Moment"، بل تعزز الطلب على قوة التعدين

أخبار BlockBeats، 21 يوليو، بعد إصدار Kimi K3، شهد قطاع أشباه الموصلات في سوق الأسهم الأمريكية "لحظة DeepSeek 2.0" من الانخفاض بسبب مخاوف السوق. ومع ذلك، ترى UBS وNomura وBank of America Securities وCiti جميعها أن هذا النموذج لم يقلل من الطلب على القدرة الحاسوبية، بل قد يدفع الطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي إلى مزيد من الارتفاع.

Kimi K3 يحتوي على 2.8 تريليون معلمة، ونافذة سياق تبلغ 1 مليون رمز، ويدعم الاستدلال المستمر، التعددية الأصلية للوسائط، وبنية MoE. وتعتقد المؤسسات أن حجمه والسياق الطويل سيزيدان من استخدام ذاكرة KV cache، مما يؤدي إلى زيادة الطلب على HBM، وDDR5 للخوادم، وSSD للمؤسسات، والبنية التحتية السحابية، والروابط عالية السرعة. وتشير Citi إلى هذا الاتجاه باعتباره "مفارقة Jensen أخرى"، حيث قد تؤدي كفاءة النماذج وتحسين الأسعار إلى المزيد من التطبيقات وزيادة استهلاك الرموز.

تشير UBS إلى أن النماذج مفتوحة المصدر تعتمد عادةً بشكل أكبر على الذاكرة والتخزين بسبب نافذة السياق الأطول. وتعتقد Citi أن النشر الواسع لـ K3 قد يتطلب عُقدًا فائقة تتكون من 64 وحدة GPU أو أكثر. من ناحية أخرى، ترى Nomura أن المنافسة العالمية على النماذج الضخمة ستدفع المختبرات القيادية ومنصات السحابة الفائقة إلى مواصلة الاستثمار، مما يعود بالنفع على TSMC وNVIDIA ومزودي التخزين وموردي الوحدات البصرية والمشغلين لمراكز البيانات في مجال بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.

ومع ذلك، حذرت Bank of America Securities من أنه إذا استمر تحسن كفاءة النماذج في تجاوز نمو عبء العمل ولم يتوسع الاستخدام الفعلي بالتزامن، فقد يحدث بعض التراجع في تطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.