Reproducing the "DeepSeek Moment"? Wall Street Agrees: Kimi K3 Actually Strengthens Computing Power Demand

星球君的朋友们

Odaily资深作者

2026-07-21 02:45

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Kimi K3 is more like a catalyst for the expansion of AI usage, rather than a signal that hardware demand has peaked.

AI要約

展開

Core Viewpoint: The release of Kimi K3 as the world's largest open-source model has sparked market fears of a decline in computing power demand. However, Wall Street investment banks generally believe that K3 will accelerate, rather than cut, AI infrastructure demand, aligning with the "Jevons Paradox."
Key Elements:
1. Kimi K3 features 2.8 trillion parameters, a 1M token context window, and native multimodal capabilities. It has topped authoritative programming benchmarks, with performance rivaling top-tier closed-source models.
2. K3's pricing ($15 per million output tokens) is lower than Claude Fable 5 and Opus 4.8 but higher than DeepSeek, positioning it as offering near-frontier capabilities at a lower cost.
3. Investment banks such as Nomura and Citi point out that more efficient models will stimulate greater application and token processing demand, ultimately driving up consumption of computing power, memory, and storage.
4. The large-scale deployment of K3 requires supernode clusters, and its inference side demands higher levels of HBM and server memory (e.g., DDR5, eSSD) compared to other frontier models.
5. OpenRouter data shows that the global share of token usage from Chinese AI models has surged from less than 2% a year ago to over 45%, indicating an acceleration in ecosystem penetration.

原文著者: 龍玥

原文出所: 華爾街見聞

市場はKimi K3を「DeepSeek Moment 2.0」として恐れているが、今回はウォール街の判断が全く異なる。

7月16日深夜、月之暗面（Moonshot AI）は上海でKimi K3を発表した。この2.8兆パラメータのオープンソースモデルは、Artificial Analysisインテリジェンスインデックスでスコア57を獲得し、世界第3位から第4位にランクイン。AnthropicのClaude Opus 4.8やOpenAIのGPT-5.5と同等の性能だ。さらに重要なのは、カリフォルニア大学バークレー校が作成したFrontend Code Arenaプログラミングランキングで、K3が1679点でトップに立ち、Claude Fable 5やGPT-5.6 Solを凌駕し、権威あるプログラミングランキングで全ての海外クローズドソースモデルを上回った初のオープンソースモデルとなったことだ。

7月17日、米国株式市場の半導体セクターは明確な下落を見せた。市場の条件反射は理解しやすい。2025年初頭、DeepSeek R1のリリースが計算リソース関連株の急落を引き起こし、その論理は次のようなものだ：中国のモデルがますます強力になれば、米国のAI企業は計算リソースにそこまで巨額を投じる必要があるのか？中国のモデルがより低コストで最先端の能力に迫ることができれば、NVIDIA、HBM、サーバー、ネットワーク機器への需要は再評価されるのか？

しかし、追風交易台（Zhuifeng Trading Desk）からの情報によると、UBS、野村證券、BofAメリルリンチ、シティグループなどの投資銀行の最新リサーチレポートは次のように結論付けている：Kimi K3は計算リソース需要の終焉者ではなく、加速装置である。

Kimi K3とDeepSeek R1は同じ種類の衝撃ではない。R1は市場に「効率性」を印象付けたが、K3は「規模」をより際立たせている。2.8兆パラメータ、1Mトークンコンテキスト、常時推論、ネイティブマルチモーダル、MoEアーキテクチャ。これらの特徴は、軽資産のストーリーではない。これらは推論、メモリ、ネットワーク、ストレージへの負荷を同時に引き上げる。

Kimi K3はどれほど強力か？

Kimi K3は、月之暗面（Moonshot AI）が2026年7月16日に発表したもので、完全なモデルウェイトは7月27日に公開される予定だ。これは2.8兆パラメータのオープンソースウェイト大規模言語モデル（LLM）であり、複数の機関から現在最大規模のオープンソースウェイトLLMであると評価されている。

中核的な構成は以下の3点である。

第一に、1Mトークンのコンテキストウィンドウ。このモデルは、より長いテキスト、より長いコードベース、より複雑な企業資料や研究タスクを処理できる。

第二に、常時推論。単純なQ&Aではなく、長い連鎖推論とエージェントタスクを対象としている。

第三に、ネイティブなビジョン能力。K3はテキストだけでなく、動画、画像、ゲーム開発、フロントエンドデザイン、CADなどのマルチモーダルタスクも処理する。

アーキテクチャ面では、K3はKimi Delta Attention、Attention Residuals、Stable LatentMoEを採用している。MoE部分は896のエキスパートのうち、トークン毎に16のエキスパートを活性化する。月之暗面によれば、Kimi K2と比較して、全体的なスケーリング効率は約2.5倍向上している。

これが、K3が「より安価なK2」ではない理由を説明している。野村證券が整理した価格によれば、K3の入力価格は100万トークンあたり3ドル、キャッシュヒット入力は0.30ドル、出力は100万トークンあたり15ドル。Artificial Analysisの基準では、K3のタスクあたりのコストは約0.94ドル。この価格はClaude Fable 5の約2.75ドルやClaude Opus 4.8の約1.80ドルを下回り、GPT-5.6 Solの1.04ドルに近いが、GLM-5.2の0.32〜0.47ドルを明らかに上回り、DeepSeek V4 Proの0.04ドルをはるかに上回る。

つまり、K3のポジショニングは最低価格ではなく、より低価格で最先端モデルに迫る能力である。

4つの投資銀行が相次いで見解提示：これは需要の弱体化ではない

市場の「DeepSeekモーメント」の衝撃に対する懸念に対し、野村證券アジア太平洋テクノロジーチームのアナリスト、段冰（Duan Bing）氏はリポートで次のように述べている。「グローバルな大規模言語モデル市場における競争とイノベーションは止まらないと考えています。汎用人工知能（AGI）に近づくにつれ、生成AIの消費者および企業向けアプリケーションは拡大し続けるでしょう。最先端のAIラボやハイパースケールクラウドプラットフォーム企業は、競争力を維持するためにこの段階で継続的に投資を行う可能性が高いです。スケーリング則が継続する中、我々はこの競争をAIインフラストラクチャバリューチェーンにとってのポジティブな要因と解釈します。」

シティグループの半導体アナリスト、ピーター・リー（Peter Lee）氏は7月19日付のリポートで、直接的に「再びのジェヴォンズのパラドックス」と題した。ジェヴォンズのパラドックスとは何か？簡単に言えば、石炭蒸気機関の効率が向上したことで、石炭の消費量がさらに増加したというものだ。なぜなら、より多くの人が利用でき、より多くのシナリオで使用可能になったからだ。AIモデルも同様で、優れたモデルがより安価になれば、開発者や企業はより多くのアプリケーションを展開し、より多くのトークンを処理するようになり、最終的な計算リソースの消費は増加する。

ピーター・リー氏は、K3が広く利用されたとしても、サーバー用DDR5やエンタープライズ向けSSD（eSSD）などの汎用メモリ需要は増加すると考えている。その理由は、K3の推論効率は他の最先端モデルと同等だが、KVキャッシュの占有はコンテキストの増加に伴って拡大し、メモリへの負荷は減るどころか増加するからだ。

BofA証券の半導体アナリスト、ヴィベック・アリヤ（Vivek Arya）氏は7月17日付のリポートで、より直接的に述べている。同氏は、米国の最先端AIラボの対応は「より少ない計算リソースではなく、より多くの計算リソース」であると考える。もし中国のオープンソースモデルが引き続き迫ってくるのであれば、OpenAI、Anthropic、Googleは、より大規模なトレーニング、より重い推論、より迅速なイテレーションを通じて差別化を維持しなければならない。アリヤ氏はまた、見落とされがちな背景として、メディアが報じたところによれば、GoogleのGemini 3.5 Proは計画より数ヶ月遅れており、プログラミング性能が内部目標に達しておらず、最先端のリーダーシップは「守ることがますます困難になっている」ことを指摘している。

UBSのアナリスト、ティモ・アルクーリ（Timo Arcuri）氏率いるチームは7月20日付のリポートで、K3とDeepSeek R1の類似点は確かに存在するが、K3はより規模に関するものであると指摘する。K3は世界最大のオープンソースモデルであり、2.8兆パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備えている。アナリストは、オープンソースモデルは通常、クローズドソースの最先端モデルよりもメモリを消費する。なぜなら、コンテキストウィンドウがより長く、KVキャッシュ需要は量子化後も絶対量として増加し続けるため、オープンソースモデルの展開はHBMとストレージにさらに依存するようになるからだ。

この競争で真に恩恵を受けるのは誰か？

ストレージ：最も直接的な恩恵を受けるセクター。 UBSの試算によれば、ストレージおよびメモリセクターの2028年までの累計フリーキャッシュフロー（FCF）は、時価総額の約30%に達すると見込まれ、全てのサブセクターの中で最も高い割合となる。中でもMicron（MU）は一社で47%に達する。シティグループと野村證券は、グローバルメモリ市場が極度の供給逼迫状態にあるとの理由から、サムスン電子に対して買い推奨を維持している。シティグループのアナリスト、ピーター・リー氏は、Kimi K3の推論側におけるメモリ需要は他の最先端モデルに劣らず、KVキャッシュサイズの拡大がサーバー用DDR5およびエンタープライズ向けSSD（eSSD）の需要を直接押し上げると指摘する。同氏は特に、Kimi K3の大規模展開には64基以上のGPUを擁する「スーパーノード」クラスター構成が必要になると指摘している。

計算リソースインフラ：TSMC、NVIDIAが真っ先に恩恵を受ける。トレーニング側のスケーリング則が依然として有効であること、そして推論側のトークン需要が成長していること、これらは最終的により多くの先端プロセスチップ需要につながる。野村證券はTSMC、ASE、MediaTekなどに対する買い推奨を再確認している。NVIDIAはかつて、現代のMoE（Mixture of Experts）モデルの推論は、GB300 NVL72上では、前世代のHopperアーキテクチャと比較して性能効率比（performance-per-watt）が最大25倍向上すると述べている。K3のようなモデルは、当然ながらNVIDIAの最新ハードウェアの恩恵を受ける立場にある。

ネットワーク：スーパーノードのトレンドが構造的な機会を生み出す。 Kimi K3にはスーパーノードクラスターが必要であり、中国国内の計算リソースは先端半導体の輸出規制により制限されているため、スーパーノードアーキテクチャに依存して1枚あたりの性能差を補う必要があり、これが光モジュール、光チップなどのネットワーク層サプライヤーの需要を促進する。野村證券は、中際旭創（Zhongji Innolight）と蘇州旭創（Suzhou Innolight）に注目している。

クラウドプラットフォーム：エコシステムの集積効果の恩恵を受ける。複数の最先端オープンソースモデルをホストするクラウドプラットフォームは、交渉力が強く、単一のクローズドソースモデルベンダーに依存しない。野村證券は、中国のAIクラウドエコシステムの中核としてAlibaba（BABA）を、またGDS、万国數據（VNET）などのデータセンター運営会社を注目している。

中国のAIモデルの世界的な普及速度はどれほど速いか？

これはおそらく、このストーリー全体の中で最も過小評価されがちなデータポイントである。

オープンAPIゲートウェイのOpenRouterの統計によると、中国のAIモデルのトークン使用量が全世界の開発者トラフィックに占める割合は、1年前は2%未満であったが、現在は45%を超えている。BofAメリルリンチのデータは、AI全体の普及加速を裏付けている。現在、約55%の米国企業がAIモデル、プラットフォーム、またはツールを契約しており、Anthropicの企業導入率は42%、OpenAIは40%である。主要なAI消費者（上位1%の企業ユーザー）の従業員一人当たりの月間AI支出は4833ドルに達している。

市場は二極化しつつある。一方にはDeepSeekやKimi K3に代表される中国のオープンソースモデルがあり、経済的な市場から中高価格帯のコストパフォーマンス市場をカバーしている。他方、トップレベルの米国最先端モデルは、科学計算などのより複雑なワークロードに焦点を当て、技術的および価格的なプレミアムを維持している。野村證券の判断は、中国と米国の両方のリーディング大規模言語モデルプレイヤーが恩恵を受けるというものである。その前提は、それぞれが技術曲線の最先端に立ち続けることができるかどうかにかかっている。