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一家中国公司的模型发布。
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全球AI股票集体下跌。英伟达跌,半导体跌......全球市值蒸发万亿美元。 首次打开手机京东输入红包领取口令后,下次领取只需要再次打开手机京东,点击搜索框找到历史搜索记录中的红包领取口令【红包188】
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申请创业报道,分享创业好点子。点击此处,共同探讨创业新机遇!。 高盛合伙人在客户电话会里直接抛出一句:算力扩张时代,可能到头了。

B | 摩根大通给客户发的备忘录,称之为DeepSeek 2.0。 所有人都在问同一个问题:Kimi K3真有那么厉害? 说实话,我觉得没有。 Kimi是个好模型。

C | 但它还不足以撼动全球资本市场。真正被震动的,也不是英伟达,是华尔街过去三年一直相信的那套故事。

D | Kimi只是推倒多米诺骨牌的那只手。 一、华尔街到底怕什么 要看懂这场恐慌,先得看清过去三年华尔街到底在信什么。 本质上,他们相信的是一条大模型定律。

E | 模型越强,参数就越大,训练就越贵,需要的GPU就越多,资本开支就越高,英伟达就越值钱。 这也是整个AI时代最大的金融叙事。 2023年ChatGPT火了之后,这条公式一路跑到2026年中。英伟达市值从1万亿美元冲到5万亿美元。微软、Meta、Alphabet、亚马逊,每次财报电话会都在重复同一句:我们继续加大AI基础设施投入。

F | 估值逻辑只有一个假设,做AI就得烧钱。烧得越多,护城河越深。

G | 三年,这条公式没被证伪过一次。 直到DeepSeek出现。 2025年1月,DeepSeek-R1用远低于预期的成本,跑出了接近GPT-4的推理水平。英伟达那天蒸发了5890亿美元,创下美股历史纪录。 结果呢? 半年之后,微软继续投。Meta加预算20%。CoreWeave上市股价翻倍。所有人继续下注。 华尔街松了一口气,DeepSeek被当成一次虚惊。 然后Kimi K3来了。 这次的数据更刺眼。

H | LMArena前端代码榜以1679分登顶,超过Claude Fable 5。综合排名从上一代的第18名直接跳到第1。前端7个细分方向,拿下6个第一。7月27日开放权重发布,成本据说只有美国顶级模型的六成。

I | 高盛在内部备忘录里写了这样一句反问: 一家买不到最大规模算力的中国实验室,靠着架构创新、合成数据、强化学习、后训练,凭什么把差距缩得这么快? 这个问题一问出来,华尔街的信仰就出问题了。 以前所有人默认,Scale就是GPU。

J | 今天Scale变成了GPU加算法加数据加后训练加RL的合力。 算力不再是唯一的答案,这才是华尔街真正怕的东西。 华尔街怕的不是Kimi,是英伟达。

K | 准确说,是AI资本开支永远在扩张这个定价逻辑。 硅谷巨头们预计2026年资本开支达到7000亿美元,台积电刚宣布2026年资本开支640亿美元,超市场预期。这些钱要变成芯片、变成数据中心、变成英伟达的订单。前提是,大模型必须继续变大、继续烧钱。

L | Kimi K3出来后发现,未必如此。

M | 如果越来越多公司都能用更少GPU、更低成本,做出同等水平的模型,那全球GPU采购量还需要那么大吗?台积电640亿美元的回报率会不会打折?英伟达的远期收入预期要不要下调? 这下好了,过去三年所有算力扩张的估值模型,都得重新计算。 Kimi只是让所有人第一次真正开始问一个问题:GPU还能卖这么多吗? 只要华尔街开始思考这个问题,股价就必然晃动。 二、为什么偏偏又是中国? 还有一层更深的东西,很多人不敢明说。 为什么又是中国? DeepSeek第一次让华尔街意识到,中国能追。

N | Kimi第二次告诉华尔街,中国还在追,而且没停。 一次可以叫偶然,可以归给几个天才或者运气。两次在不同节点、不同方法上都发生了低成本逆袭,资本就必须重新算概率。 这个概率一改,事情就变了。

o | 美国巨头信的是大力出奇迹。

p | 钱多、卡多,工程上有瑕疵就用更多算力去盖过去。

q | 这种打法效率其实不高,但在充裕环境里没人在意。 中国头部公司从第一天起,环境就完全反过来。买不到十万卡集群,融资也没那么阔绰,只能把手里的算力压榨到极致。 被逼出来两个能力。 一是合成数据。用最少的高质量样本,卷出最高的逻辑上限。 二是后训练加强化学习。用工程微调和策略优化,去补底层预训练的不足。 这两个能力,恰好是算力信仰最不重视的地方。 结果就是,当追赶者能用40%甚至更低的成本做出顶级性能,美国巨头堆起来的十万卡壁垒,反而变成成本累赘。 这才是华尔街真正的系统性恐惧。

r | 不是一家中国公司做出了一个好模型,是这条低成本路径被走通了两次。第三次、第四次,可能已经在路上。 三、但华尔街可能又看错了 就在华尔街砸盘、讨论算力时代是否终结的时候,现实给了一个反转。 昨晚,Kimi官方公告,K3发布后请求量远超预期,集群逼近承载极限。即日起暂停C端新用户订阅,全速扩容。为了匹配算力,还得把耗能最猛的Kimi Code从主权益里拆出来单独卖。 这条消息,狠狠打了华尔街一记耳光。 它把一个反复被验证的技术产业规律,直接摆到了台面上。成本下降,从来不会减少需求,只会让需求爆炸。 这样的例子也比比皆是。 计算机便宜了,电脑数量翻倍。互联网便宜了,网站数量爆炸。云计算便宜了,全球服务器比以前多得多。 现在模型便宜了会发生什么? Agent变多,AI应用调用量变大,推理需求飙升,Kimi自己都撑不住了。 这套现象在经济学上叫杰文斯悖论。19 世纪英国经济学家发现,蒸汽机效率提升后全国煤炭总消耗反而上涨,效率降低了使用门槛,大量产业开始普及蒸汽机,整体需求扩张抵消了单台设备的能耗节约。 今天的GPU,就是19世纪的煤炭。

s | GPU需求不会消失,变的是身份。 以前GPU的主要买家是训练。

t | 几万张卡集中封闭训几个月,训完之后其实很多时候是间歇性闲置的。 以后主要买家是推理。7×24小时的Agent服务。

u | 每台手机、每辆车、每个机器人上的本地模型,视频生成,百万token窗口的持续计算。 算力消耗的模式,正在从低频、巨量、集中,变成高频、海量、泛在。 总量可能不降,甚至可能更高。但谁受益、怎么受益,会重新排队。 高盛说算力扩张时代接近尾声,至少在两年维度里,这个判断大概率是错的。 更准确的说法应该是,算力扩张的逻辑变了。主导权从训练移交到推理。

v | 英伟达不会因此崩盘。

w | 但过去三年那种闭着眼买英伟达的日子,可能真的过去了。 四、Kimi只是那面镜子 回头看这次抛售,Kimi K3的角色其实很清楚。 它是导火索,不是原因。 看几个数据你就明白了。 费城半导体指数今年还在涨68%。涨了这么多,一次深回调本来就是必然。标普500等权重指数同一天创了历史新高。钱没走,只是从科技股挪到了别的板块。 EPFR的数据显示,美国企业内部人士上半年抛股票776亿美元,20年来第二高。聪明钱早就在撤。 台积电Q2净利润同比涨77%,营收预期上调。但资本开支640亿美元超预期,反而让市场焦虑。 Alphabet的Gemini 3.5 Pro延期好几个月,AI产品落地节奏跟不上预期。 这些东西堆在一起,市场早就绷得紧了,缺一个理由释放压力。 Kimi K3刚好递上了这个理由,给了华尔街一块砖砸自己的脚。 严格来说,这次抛售更像是拥挤交易的松动,不是AI逻辑的突然崩塌,是过去三年集中抱团在英伟达身上的钱,开始往别处走了。

x | Kimi不是改变了AI,Kimi改变了资本理解AI的方式。 五、旧地图,新大陆 站在今天的位置来看,AI产业的竞争逻辑,正在快速变道。 第一阶段从2023年到2025年,核心是算力储备。

y | GPU多、能训更大模型的一方就是赢家。

z | 这一阶段的赢家是英伟达、台积电,加上少数几家能扛百亿美元训练预算的巨头。 第二阶段从2025年底开始,核心变成效率。谁能用更少资源做同等水平的模型,更快把模型变成产品,在推理成本上建立优势,谁就在下一轮拿主动权。 华尔街的问题,从来不是不聪明,是太喜欢用一个简单故事,去解释一个复杂时代。 三年前,AI被讲成GPU的故事。估值围着GPU转,仓位也围着GPU转。 今天,这个故事第一次出现明显的逻辑盲区。 盲区不等于结束,盲区意味着故事需要升级。 从谁GPU最多变成谁把GPU用得最好。

| 从硬件红利变成工程能力和系统效率,从资本密集变成技术密集和应用密集。 DeepSeek,让华尔街开始怀疑。Kimi,让华尔街开始修正。 【版面之外】的话: 如果未来有一天回头看。Kimi K3未必会成为最重要的模型。但它很可能会成为一个标志。 不是因为它超越了谁,是它第一次让全球资本意识到,AI竞争,比的已经不是谁拥有更多资源。现在看的是,谁能把同样的资源,变成更大的能力。 这是两种完全不同的产业时代。 前一个时代,钱决定速度。后一个时代,效率决定价值。
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Published on:03:49:01

