Wall Street Institution: Kimi K3 ist kein "DeepSeek-Moment"-Reenactment, sondern verstärkt vielmehr die Nachfrage nach Mining-Leistung
BlockBeats News, 21. Juli: Nach der Veröffentlichung von Kimi K3 erlebte der US-Aktiensektor für Halbleiter aufgrund von Marktbedenken einen "DeepSeek Moment 2.0"-Abschwung. UBS, Nomura, Bank of America Securities und Citi sind jedoch der Ansicht, dass dieses Modell die Nachfrage nach Rechenleistung nicht verringert hat. Tatsächlich könnte es die Nachfrage nach AI-Infrastruktur weiter antreiben.
Kimi K3 verfügt über 2,8 Billionen Parameter, ein Kontextfenster von 1 Million Token und unterstützt kontinuierliches Inferencing, native Multimodalität und MoE-Architektur. Institutionen gehen davon aus, dass aufgrund von Skalierung und langem Kontext die Auslastung des KV-Cache steigt, was wiederum die Nachfrage nach HBM, Server-DDR5, Enterprise-SSDs, Cloud-Infrastruktur und Hochgeschwindigkeitsverbindungen antreibt. Citi bezeichnet diesen Trend als "Another Jensen's Paradox", wobei Verbesserungen der Modelleeffizienz und der Preise zu mehr Anwendungen und Tokenverbrauch führen könnten.
UBS weist darauf hin, dass Open-Source-Modelle in der Regel stärker auf Speicher und Storage angewiesen sind, da sie ein längeres Kontextfenster nutzen. Citi ist der Ansicht, dass die großflächige Einführung von K3 Supernodes aus 64 oder mehr GPUs erfordern könnte. Nomura glaubt hingegen, dass der weltweite Großmodell-Wettbewerb dazu führen wird, dass führende Labore und hyperskalierte Cloud-Plattformen weiterhin investieren und damit TSMC, NVIDIA, Storage-Anbieter, Lieferanten von optischen Modulen und Betreiber von Rechenzentren im Bereich AI-Infrastruktur profitieren.
Bank of America Securities warnte jedoch, dass es einen Rückschlag bei der Entwicklung von AI-Infrastruktur geben könnte, wenn die Geschwindigkeit der Verbesserungen bei der Modelleeffizienz das Wachstum der Arbeitslast weiterhin überholt und die tatsächliche Nutzung nicht synchron zunimmt.
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