Аналитики: Kimi K3 повышает эффективность вычислений, однако высокая потребность в памяти по-прежнему поддерживает спрос на AI-чипы

深潮 TechFlow 消息，20 июля, по мнению аналитика Sunny Bangia, выпуск DeepSeek R1 в 2025 году будет похожим на то, что ожидается от Kimi K3, а запуск Kimi K3 также вызвал опасения, что объем AI-вычислительных мощностей может оказаться ниже ожиданий. Однако такие сравнения могут упускать важное различие. Несмотря на то, что модели вроде Kimi K3 рассчитаны на более эффективное использование вычислительных ресурсов, при запуске им всё равно требуется значительный объем памяти. Именно это свойство может продолжать поддерживать спрос на компании вроде SK海力士, TSMC (Тайваньская компания по производству полупроводников) и Nvidia.

У Kimi K3 — 2,8 триллиона параметров, а уровень разреженности достиг нового максимума. Более высокая разреженность означает, что в рамках каждой задачи активируется относительно меньшая доля параметров от общего размера модели, что обеспечивает более высокую вычислительную эффективность на каждом токене. Параметры — это лишь число, хранящееся в памяти. Даже при сжатии модели с использованием форматов данных низкой точности параметры Kimi K3 всё равно занимают около 1,4 терабайта памяти. Сам факт внедрения K3 порождает потребность в апгрейде высокопамятных кремниевых чипов, например, в обновлении линейки Nvidia Blackwell GB300. (Jin10)