華爾街機構：Kimi K3 並非「DeepSeek 時刻」重演，而是加強了算力需求

BlockBeats News 7月21日，繼Kimi K3發布後，由於市場擔憂，美股半導體板塊經歷了「DeepSeek Moment 2.0」式下跌。然而，瑞銀、野村、Bank of America Securities以及Citi均認為，該模型並未減少對運算力的需求，反而可能進一步推動AI基礎設施的需求。

Kimi K3擁有2.8兆參數，具備100萬tokens的context window，並支持持續推理、原生多模態以及MoE架構。機構認為，其規模和長context將提升KV cache利用率，推升對HBM、伺服器DDR5、企業級SSD、雲端基礎設施和高速互連的需求。Citi稱這一趨勢為「另一個Jensen's Paradox」，即模型效率和價格的提升，可能刺激更多應用場景和token消耗。

瑞銀指出，開源模型通常因較長context window而更依賴記憶體和儲存。Citi認為，大規模部署K3可能需要由64個及以上GPU組成的超級節點。野村則認為，全球大型模型競賽將促使尖端實驗室及超大規模雲端平台持續投入，有利於TSMC、NVIDIA、存儲業者、光模組供應商以及AI基礎設施領域的數據中心營運商。

但Bank of America Securities提醒，若模型效率提升速度持續超過工作負載增長，且實際使用未同步擴展，AI基礎設施發展仍有一定回落風險。