据 SemiAnalysis 称，Kimi K3 拥有超过 2.8 万亿个参数，需要 64 芯片的部署架构，以及超过 1.5TB 的 HBM 存储容量。与市场担忧线性注意力机制会削弱对高端 AI 硬件的需求不同，该研究机构表示，K3 的规模和推理架构或许反而会强化对英伟达 GPU、HBM 以及互联设备的需求。SemiAnalysis 指出，即使用户并发有限，KV 缓存仍需要将大量内容卸载到 CPU DDR5 内存和 NVMe 存储中，从而使 HBM 可用余量相对有限。该机构认为，更高效的模型架构将降低 AI 推理成本，从而推动更广泛的应用采用，并带来 GPU、HBM、DRAM 以及网络基础设施的长期需求。
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