A rotação do setor de IA/semicondutores para outros setores na prática já vem acontecendo há semanas.

Mas a notícia mais relevante recentemente foi o lançamento do Kimi K3 pela Moonshot Darkside (月之暗面), que foi avaliado como capaz de manter um nível de saída de IA de primeira linha com um gasto ainda menor de recursos.
Isso levantou uma preocupação: se o custo dos modelos de grande escala continuar caindo, isso levaria a uma queda na demanda de data centers e de memória?
Eu acredito que a chegada do K3 e a tendência que ele representa só vão acelerar ainda mais a popularização da IA, porque o custo dos modelos de grande escala vai ficando cada vez mais acessível. A otimização de custos libera mais margem de lucro e também mais capital, que pode ser direcionado para a melhoria de UI/UX no produto final e para a otimização do processo de inferência.
O treinamento de modelos representa apenas uma pequena parte das despesas dos data centers; o que pesa mesmo é a inferência. E, conforme o preço dos tokens diminui e o nível de inteligência continua avançando, mais tarefas passam a ser adequadas para a IA, o que também aumenta a demanda por inferência.
Portanto, não há sinais de desaceleração na demanda por memória, e ainda há pelo menos mais dois ou três anos para esperar concorrentes chineses como a Long鑫科技 (长鑫科技) alcançarem. A retração do setor de memória de 50% foi resultado de realização de lucros pelo fluxo especulativo (获利盘止盈) e de liquidações por alavancagem (杠杆爆仓).
Eu, na verdade, tenho a tendência de achar que o problema não é grande.