La rotación desde los sectores de IA/semiconductores hacia otros sectores en realidad ya lleva semanas ocurriendo.

Pero la noticia más grande recientemente es que Moonshot (o “月之暗面”) lanzó Kimi K3, que ha sido valorado como capaz de mantener una salida inteligente de nivel superior con un gasto de recursos menor.
Esto ha generado una preocupación: si los costos de los grandes modelos pueden reducirse aún más, ¿llevaría eso a una disminución en la demanda de centros de datos y memoria?
Creo que la aparición de K3 y la tendencia que representa solo acelerarán aún más la adopción de la IA, porque el costo de los grandes modelos se va volviendo gradualmente asequible. La optimización de costos liberará más espacio de beneficios y también ahorrará más capital, que puede asignarse a la optimización del UI/UX en el extremo del usuario y a la optimización del razonamiento.
Entrenar modelos solo representa una pequeña parte del gasto de los centros de datos; lo que domina es la inferencia del modelo. Y a medida que el precio de los tokens baja y el nivel de inteligencia sigue mejorando, hay cada vez más trabajos que la IA puede realizar, lo que también dará lugar a una demanda creciente de inferencia.
Así que no hay indicios de desaceleración en la demanda de memoria, y todavía hay al menos 2 o 3 años para esperar a que competidores chinos como Changxin Technology (長鑫科技) alcancen. Un retroceso del 50% en el sector de la memoria es el resultado de toma de ganancias por parte de posiciones especulativas y liquidaciones por apalancamiento.
Me inclino a pensar que el problema no es grande.