Svmuuニュース　Kimi K3の発表を受け、米国株式市場の半導体セクターは「DeepSeekモーメント2.0」への懸念から下落した。しかし、UBS、野村、バンク・オブ・アメリカ証券、シティグループはいずれも、Kimi K3がAIの計算能力需要を弱めることはなく、むしろAIインフラの拡大をさらに後押しする可能性があるとの見解を示している。
各機関によると、Kimi K3は2.8兆のパラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、常時推論、ネイティブマルチモーダル、およびMoEアーキテクチャをサポートしている。その大規模なパラメータ数と長いコンテキスト処理能力は、KVキャッシュの使用量を増加させ、HBM、サーバー用DDR5、エンタープライズ向けSSD、クラウドインフラ、および高速相互接続の需要を押し上げると見込まれる。
シティグループはこの傾向を「新たなジェブンスのパラドックス」と呼んでいる。つまり、モデルの効率向上とコスト低下が、さらなる応用シーンとトークン消費をもたらす可能性があるということだ。UBS によると、オープンソースモデルは通常、コンテキストウィンドウが長いため、メモリとストレージへの依存度が高くなる。シティグループは、Kimi K3の大規模展開には、64枚以上のGPUで構成されるスーパーノードが必要になる可能性があると見ている。一方、野村證券は、世界的な大規模モデル競争が最先端の研究施設やクラウドプラットフォームへの投資を継続的に促進し、AIインフラ産業チェーンに好影響を与えると見ている。
しかし、バンク・オブ・アメリカ証券は、モデルの効率向上のペースがワークロードの増加を上回り続け、かつ実際の使用量がそれに伴って拡大しない場合、AIインフラの構築は依然として減速リスクに直面する可能性があると指摘している。