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Institution de Wall Street : Kimi K3 n'est pas une réplique du "DeepSeek Moment", mais renforce plutôt la demande en puissance de minage

Institution de Wall Street : Kimi K3 n'est pas une réplique du "DeepSeek Moment", mais renforce plutôt la demande en puissance de minage

BlockBeatsBlockBeats2026/07/21 02:30
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BlockBeats News, 21 juillet – Après le lancement de Kimi K3, le secteur des semi-conducteurs de la bourse américaine a connu une baisse dite "DeepSeek Moment 2.0" en raison des inquiétudes du marché. Toutefois, UBS, Nomura, Bank of America Securities et Citi estiment que ce modèle n’a pas réduit la demande en puissance de calcul. Au contraire, il pourrait encore stimuler la demande pour l’infrastructure IA.


Kimi K3 dispose de 2,8 billions de paramètres, d’une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, et prend en charge l’inférence continue, la multimodalité native et l’architecture MoE. Les institutions pensent que son envergure et sa longue fenêtre de contexte vont augmenter l’utilisation du cache KV, faisant croître la demande pour la mémoire HBM, la DDR5 pour serveurs, les SSD d’entreprise, l’infrastructure cloud et les interconnexions haut débit. Citi qualifie cette tendance de "Jensen’s Paradox supplémentaire", où l’amélioration de l’efficacité des modèles et des prix pourrait entraîner davantage d’applications et une augmentation de la consommation de tokens.


UBS souligne que les modèles open-source s’appuient généralement davantage sur la mémoire et le stockage en raison de la longueur accrue de la fenêtre de contexte. Citi pense que le déploiement à grande échelle de K3 pourrait nécessiter des super nœuds composés d’au moins 64 GPU. Nomura, pour sa part, estime que la compétition mondiale autour des grands modèles incitera les laboratoires de pointe ainsi que les plateformes cloud hyperscale à poursuivre leurs investissements, ce qui bénéficiera à TSMC, NVIDIA, aux fournisseurs de stockage, de modules optiques et aux opérateurs de centres de données dans le domaine de l’infrastructure IA.


Cependant, Bank of America Securities met en garde : si l’amélioration de l’efficacité des modèles continue de dépasser la croissance de la charge de travail et que l’utilisation réelle n’augmente pas de façon synchronisée, il pourrait tout de même y avoir un certain recul dans le développement de l’infrastructure IA.

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