從 AI/半導體板塊輪動到其他板塊的趨勢，實際上已經持續了數週。

但最近最大的新聞是「月之暗面」發布了 Kimi K3，被評價為在更少的資源開銷下，仍能維持頂級的智慧輸出。
這引發了一種擔憂：如果大型模型的成本可以進一步降低，是否會導致資料中心、對記憶體的需求下降？
我認為 K3 的出現以及它所代表的趨勢，只會進一步加速 AI 的普及，因為大型模型的成本逐漸變得更負擔得起。成本優化會釋放更多利潤空間，也會節省出更多資本，可分配給終端 UI/UX 的優化以及推理的優化。
訓練模型只占資料中心支出的很小一部分；模型推理才是大宗。而隨著 Token 的價格降低、智慧水準持續提升，AI 能勝任的工作越來越多，也會有越來越多的推理需求。
所以對記憶體的需求沒有放緩的跡象，至少還有兩三年的時間可等待長鑫科技等中國競品追趕。記憶體板塊回調 50% 是獲利盤止盈加上槓桿爆倉的結果。
我傾向於認為問題不大。