上周，一款来自中国的极具竞争力的AI模型引发了华尔街对于美国AI行业在存储组件和算力上巨额支出是否合理的争论。费城半导体指数也在上周五跌入了技术性熊市区域。
经过一个周末的讨论后，一些华尔街分析师和美国科技行业人士认为，低成本中国AI的出现对美国芯片巨头并不一定是一件坏事。即使AI成本下降，这些芯片公司最终也可能从中受益。
上周四，中国AI开发商月之暗面发布了最新的Kimi K3模型，这是一款开放权重模型，在某些基准测试中其排名可与领先的美国模型媲美。在Arena综合文本排名中，Kimi K3以1679分位居前端代码排行榜榜首，领先于Anthropic的Claude Fable 5(1631分)和OpenAI的GPT-5.6 Sol(1618分)。该排名基于对98个模型进行的约484000次两两对决盲测投票得出。鉴于K3的前代产品排名第18位，月之暗面在短时间内实现了性能的重大飞跃。
一家中国实验室在资金资源较少且面临美国对英伟达最新、最强大芯片出口管制的情况下，开发出一个具备近前沿能力的模型，给华尔街和硅谷带来了震动。Kimi K3的发布加剧了上周五美国芯片板块的抛售势头。
然而，一些业内人士表示，对Kimi K3暴涨的需求表明，中国的AI模型在算力需求上可能与西方同行不相上下。月之暗面上周末表示，对Kimi K3爆发式的需求已将其容量推至极限，导致该公司暂停了C端新用户订阅，以优先保障现有会员的算力调配。
BluBird Capital管理合伙人Anni Sen明确表示，这一动态“对内存芯片交易而言是绝对的利好”。开源社区Hugging Face的数据显示，在Kimi K3高达2.8万亿的总参数中，其激活参数仅约500亿个。虽然这种设计极大地提升了模型的运行效率，但要在主存中实时驻留2.8万亿个参数，意味着普通企业几乎不可能在自建服务器上独立运行该模型。
Kimi K3目前对每百万个输出token收费15美元，相比之下，OpenAI的GPT-5.6 Sol收费30美元，Anthropic的Claude Fable 5收费50美元。华尔街人士认为，作为“杰文斯悖论”的一个体现——即提高一种资源的使用效率可能会增加其总需求，Kimi K3更低的token成本可能会导致AI工作负载的增加。
Sen认为，随着开发者利用其较低的成本结构，Kimi将创造更多的应用场景，进而也会增加对推理的需求。企业将越来越多地将“中端”AI任务迁移至更便宜的模型，同时把极其昂贵的前沿模型留给更为复杂的多步骤智能体流程。
AI研究员兼Interconnects AI博客创始人Nathan Lambert指出，开放权重模型通过降低特定性能水平下的智能门槛，加速了整个经济中的AI普及。他补充道，开放模型提供了额外的定制化机会，这使其对特定企业更有用。
Wedbush分析师Matt Bryson表示，随着AI模型变得越来越大，支持更多参数对内存的需求也将增长。这意味着单个AI芯片配备的内存容量必须大幅提升，要么通过扩充芯片集群规模来分摊庞大的权重数据。因此，如果中国AI模型继续获得青睐，考虑到对高性能内存的需求将会增加，这对内存供应商来说“可以说是一件好事”。此外，由于模型参数增加而导致芯片集群变大，这也可能会给网络设备提供商带来推动力。
美光科技、SK海力士和三星电子是目前全球高带宽内存(HBM)的主要供应商，内存组件的短缺赋予了这些公司极强的定价权。D.A. Davidson常务董事Gil Luria表示，随着运行AI模型的成本下降，对算力的需求可能会增加，这将使芯片制造业受益，尤其是在正经历供应紧张的内存芯片方面。
PurePlay ETFs首席执行官Joseph DeYonker也表达了类似的观点，即随着AI模型变得更加高效和易于获取，用户采用率的激增会立即考验物理基础设施的极限。在他看来，这证实了芯片制造商的长期增长轨迹依然完好。DeYonker表示，运行具有庞大上下文窗口的高级前沿模型正在给内存和芯片制造供应链施加前所未有的巨大压力。因此，他预计专注于HBM和先进芯片封装的公司将保持强大的定价权。
他还预计GPU和定制AI芯片的设计者如英伟达和博通将继续看到强劲的订单积压，因为企业和超大规模算力厂商正争先恐后地获取必要的硬件，以避免发生具体的运营瓶颈。在他看来，对Kimi K3订阅的限制是对半导体行业结构性的确认，而不是周期性的警示信号，投资者应该将持续的内存和算力瓶颈视为芯片板块具备长期可持续盈利增长潜力的迹象。
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