Уолл-стрітська установа: Kimi K3 не є "DeepSeek Moment" у відтворенні, а навпаки зміцнює попит на майнінгову потужність

BlockBeats News, 21 липня: після випуску Kimi K3 американський фондовий сектор напівпровідників зазнав падіння на кшталт "DeepSeek Moment 2.0" через занепокоєння на ринку. Проте UBS, Nomura, Bank of America Securities та Citi вважають, що ця модель не знизила попит на обчислювальну потужність. Навпаки, вона може ще більше стимулювати попит на AI-інфраструктуру.

Kimi K3 має 2,8 трильйона параметрів, вікно контексту у 1 мільйон токенів і підтримує безперервне виведення, нативну мультимодальність та архітектуру MoE. Інституції вважають, що її масштаб та довгий контекст підвищать використання KV cache, що призведе до зростання попиту на HBM, серверний DDR5, корпоративні SSD, хмарну інфраструктуру й високошвидкісні інтерконекти. Citi називає цю тенденцію "Ще один парадокс Дженсена", коли ефективність моделей та покращення цін можуть призвести до більшої кількості застосувань і споживання токенів.

UBS відзначає, що відкриті моделі зазвичай більше покладаються на пам'ять і сховища через довший контекст. Citi вважає, що для масштабного розгортання K3 можуть знадобитися суперноди, складені із 64 чи більше GPU. Nomura, зі свого боку, відзначає, що глобальна конкуренція у великих моделях підштовхне провідні лабораторії й гіпермасштабовані хмарні платформи продовжувати інвестувати, що принесе користь TSMC, NVIDIA, постачальникам накопичувачів, виробникам оптичних модулів і операторам дата-центрів в сфері AI-інфраструктури.

Однак Bank of America Securities застеріг, що якщо темпи підвищення ефективності моделей і надалі випереджатимуть зростання навантаження, а фактичне використання не розширюватиметься синхронно, розвиток AI-інфраструктури все одно може зазнати певного відкату.