A rotação do setor de AI/semicondutores para outros setores na prática já se mantém há várias semanas.

Mas a notícia mais importante recentemente é o lançamento de Kimi K3 pela Moonshot, que foi avaliado como mantendo uma produção de IA de topo com menos custos de recursos.
Isto levantou uma preocupação: se os custos dos grandes modelos puderem baixar ainda mais, isso poderá levar a uma descida na procura por data centers e memória?
A meu ver, a chegada do K3 e a tendência que ele representa só vão acelerar ainda mais a popularização da IA, à medida que os custos dos grandes modelos se tornam gradualmente mais acessíveis. A otimização de custos liberta mais espaço de margem e, ao mesmo tempo, permite libertar mais capital para ser alocado à otimização da UI/UX do utilizador final e à otimização da inferência.
O treino de modelos representa apenas uma pequena parte das despesas dos data centers; a maior fatia são as despesas com inferência. E, à medida que o preço dos Tokens baixa e os níveis de inteligência continuam a melhorar, cada vez mais tarefas ficam ao alcance da IA, o que também aumenta a procura por inferência.
Por isso, não há sinais de abrandamento na procura de memória, e ainda há pelo menos dois a três anos de espera enquanto a concorrência chinesa, como a CXMT, consegue alcançar.
Uma correção de 50% no setor de memória é o resultado de realização de lucros por parte de posições já compradas e de liquidações por alavancagem.
Inclino-me a pensar que não há problema.