根據 UBS、野村、BofA Merrill（Bank of America Securities）和花旗的說法，BlockBeats 於 7 月 21 日報導指出，Kimi K3 的發布不但沒有削弱對 AI 基礎設施的需求，反而使需求更加強勁。該模型包含 2.8 兆個參數、1 百萬 token 的上下文視窗，並支援原生多模態與 MoE 架構的連續推論。機構指出，這些規格將提高 KV 快取需求，並推升對 HBM 記憶體、伺服器 DDR5、企業級 SSD、雲端基礎設施以及高速互連的需求。花旗將這一趨勢描述為另一種 Jevons 悖論——即模型效率的提升可能會帶來更高的 token 消耗。UBS 強調，具有更長上下文視窗的開源模型更依賴記憶體；而花旗則表示，K3 的部署可能需要 64 或更多台 GPU 集群。
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