**Output:** Recreating the 'DeepSeek moment'? Wall Street in unison: Kimi K3 actually strengthens computing power demand
- Core Viewpoint: The release of Kimi K3 as the world's largest open-source model has sparked market panic over a weakening demand for computing power. However, Wall Street investment banks generally believe that K3 will accelerate, rather than reduce, demand for AI infrastructure, aligning with the 'Jevons paradox'.
- Key Elements:
- Kimi K3 boasts 2.8 trillion parameters, a 1M token context window, and native multimodal capabilities. It has topped authoritative programming leaderboards, with performance rivaling top-tier closed-source models.
- K3's pricing ($15 per million output tokens) is lower than Claude Fable 5 and Opus 4.8, but higher than DeepSeek and others, positioning it as access to near-frontier capabilities at a lower cost.
- Investment banks like Nomura and Citigroup point out that more efficient models will stimulate more applications and token processing demand, ultimately driving up consumption of computing power, memory, and storage.
- The large-scale deployment of K3 requires supernode clusters, and its inference side demands higher HBM and server memory (such as DDR5, eSSD) compared to other frontier models.
- OpenRouter data shows that the global share of token usage from Chinese AI models has skyrocketed from less than 2% a year ago to over 45%, indicating an acceleration in ecosystem penetration.
원문 저자: Long Yue
원문 출처: Wall Street Journal
시장은 Kimi K3를 '딥시크 모먼트 2.0'으로 받아들이며 공포에 빠졌지만, 이번에 월스트리트의 판단은 완전히 다릅니다.
7월 16일 늦은 밤, Moon's Dark Side (Moonshot AI)는 상하이에서 Kimi K3를 공개했습니다. 2.8조 개의 매개변수를 가진 이 오픈소스 모델은 Artificial Analysis 지능 지수에서 57점을 기록하며, 전 세계 3~4위에 올랐습니다. 이는 Anthropic의 Claude Opus 4.8 및 OpenAI의 GPT-5.5와 동등한 수준입니다. 더 중요한 점은, UC 버클리가 만든 프론트엔드 코드 아레나(Frontend Code Arena) 프로그래밍 순위에서 K3가 1679점으로 1위를 차지하며 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol을 제치고, 권위 있는 프로그래밍 순위에서 모든 해외 폐쇄형 모델을 뛰어넘은 최초의 오픈소스 모델이 되었다는 점입니다.
7월 17일, 미국 증시 반도체 섹터는 뚜렷한 하락세를 보였습니다. 시장의 조건반사는 이해하기 어렵지 않습니다. 2025년 초, DeepSeek R1의 출시는 연산주(computing stock)의 급락을 촉발했으며, 그 논리는 다음과 같습니다: 중국 모델이 점점 더 강력해지는데, 미국 AI 기업이 굳이 그렇게 많은 돈을 연산력에 쏟아부을 필요가 있을까? 만약 중국 모델이 더 낮은 비용으로 최전선(Frontier) 능력에 근접할 수 있다면, 엔비디아, HBM, 서버, 네트워크 장비에 대한 수요가 재평가되어야 하지 않을까?
하지만, 추펑 트레이딩 데스크(追风交易台) 소식통에 따르면, UBS, 노무라, BoA 메릴린치, 씨티 등 투자은행들의 최신 보고서는 이렇게 판단합니다: Kimi K3는 연산력 수요의 종말이 아니라, 가속기다.
Kimi K3와 DeepSeek R1은 같은 종류의 충격이 아닙니다. R1은 시장에 '효율성'을 더 부각시켰다면, K3는 '규모'를 더 강조합니다. 2.8조 개의 매개변수, 100만 토큰 컨텍스트, 상시 추론, 네이티브 멀티모달, MoE 아키텍처, 이러한 특징들은 가벼운 자산 이야기가 아닙니다. 이들은 추론, 메모리, 네트워크, 스토리지에 대한 부담을 함께 높입니다.
Kimi K3는 얼마나 강력한가?
Kimi K3는 2026년 7월 16일 Moonshot AI에 의해 출시되었으며, 전체 모델 가중치는 7월 27일에 공개될 예정입니다. 이는 2.8조 개의 매개변수를 가진 오픈소스 가중치 대규모 언어 모델(LLM)로, 여러 기관에서 현재까지 가장 큰 규모의 오픈소스 가중치 LLM이라고 불립니다.
핵심 구성은 세 가지입니다:
첫째, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우. 모델은 더 긴 텍스트, 더 긴 코드베이스, 더 복잡한 기업 자료 및 연구 작업을 처리할 수 있습니다.
둘째, 상시 추론. 단순한 질의응답이 아닌, 긴 연결 고리의 추론 및 에이전트 작업을 지향합니다.
셋째, 네이티브 비전 능력. K3는 텍스트뿐만 아니라 비디오, 이미지, 게임 개발, 프론트엔드 디자인, CAD 등 멀티모달 작업을 처리합니다.
아키텍처 측면에서 K3는 Kimi Delta Attention, Attention Residuals 및 Stable LatentMoE를 사용합니다. MoE 부분은 896개의 전문가 중 각 토큰에 대해 16명의 전문가를 활성화합니다. Moonshot AI의 발표에 따르면, Kimi K2와 비교하여 전체 확장 효율성(scaling efficiency)이 약 2.5배 향상되었습니다.
이것이 K3가 '더 저렴한 K2'가 아닌 이유를 설명합니다. 노무라가 정리한 가격을 보면, K3 입력 가격은 백만 토큰당 3달러, 캐시 적중 입력은 0.30달러, 출력은 백만 토큰당 15달러입니다. Artificial Analysis 기준으로 K3의 작업당 비용은 약 0.94달러입니다. 이 가격은 Claude Fable 5의 약 2.75달러 및 Claude Opus 4.8의 약 1.80달러보다 낮고, GPT-5.6 Sol의 1.04달러에 근접하지만, GLM-5.2의 0.32~0.47달러보다는 확연히 높고 DeepSeek V4 Pro의 0.04달러보다는 훨씬 높습니다.
따라서 K3의 포지셔닝은 최저가가 아니라, 더 낮은 가격으로 최전선 모델의 능력에 근접하는 것입니다.
4개 투자은행의 집중 진단: 이는 수요 약화가 아니다
시장의 '딥시크 모먼트' 충격에 대한 우려에 대해, 노무라 증권 아시아 태평양 기술팀 분석가 단빙(Duan Bing)은 보고서에서 다음과 같이 썼습니다: "우리는 글로벌 대규모 언어 모델 시장의 경쟁과 혁신이 멈추지 않을 것이라고 믿습니다. 범용 인공지능(AGI)에 점점 더 가까워짐에 따라, 생성형 AI의 소비자 및 기업 측면에서의 응용은 계속 확장될 것입니다. 최전선 AI 연구소와 초대규모 클라우드 플랫폼 기업들은 경쟁적 지위를 유지하기 위해 이 단계에서 지속적으로 투자할 가능성이 높습니다. 규모의 법칙이 지속됨에 따라, 우리는 이러한 경쟁을 AI 인프라 가치 사슬에 대한 호재로 해석합니다."
씨티은행 반도체 분석가 Peter Lee는 7월 19일 보고서에서 직접 '또 다른 제번스의 역설'이라는 제목을 달았습니다. 제번스의 역설이 무슨 뜻일까요? 간단히 말하면: 석탄 증기 기관의 효율성이 향상되자 오히려 석탄 소비량이 더 늘어났는데, 이는 더 많은 사람들이 사용할 수 있고 더 많은 상황에서 사용할 수 있게 되었기 때문입니다. AI 모델도 마찬가지입니다. 좋은 모델이 더 저렴해지면 개발자와 기업은 더 많은 애플리케이션을 배포하고 더 많은 토큰을 처리하게 되어, 결국 연산력 소비는 증가합니다.
Peter Lee는 K3가 널리 사용되더라도 서버 DDR5 및 eSSD와 같은 범용 메모리 수요는 여전히 증가할 것이라고 봅니다. 그 이유는 K3의 추론 효율성이 다른 최전선 모델과 비슷하지만, KV 캐시 점유율은 컨텍스트 증가에 따라 확장되어 메모리에 대한 압박이 줄지 않고 오히려 늘어나기 때문입니다.
BoA 메릴린치 반도체 분석가 Vivek Arya는 7월 17일 보고서에서 더 직접적으로 표현했습니다. 그는 미국 최전선 AI 연구소의 대응은 '더 적은 연산력이 아니라, 더 많은 연산력'일 것이라고 생각합니다. 만약 중국 오픈소스 모델이 계속해서 따라잡는다면, OpenAI, Anthropic, Google은 더 큰 규모의 훈련, 더 무거운 추론, 더 빠른 반복을 통해 차별화를 유지해야만 합니다. Arya는 또한 쉽게 간과될 수 있는 배경을 언급했습니다. 미디어 보도에 따르면 구글의 Gemini 3.5 Pro는 이미 계획보다 몇 달 지연되었고, 프로그래밍 성능이 내부 목표에 미치지 못하여 최전선 리더십을 '점점 더 수호하기 어려워지고 있다'고 전해집니다.
UBS 분석가 Timo Arcuri 팀은 7월 20일 보고서에서 K3와 DeepSeek R1 사이에 평행점이 분명히 존재하지만, K3는 규모에 더 관한 것이라고 지적합니다. 이는 2.8조 개의 매개변수와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진 세계 최대의 오픈소스 모델입니다. 분석가는 오픈소스 모델은 일반적으로 폐쇄형 최전선 모델보다 더 많은 메모리를 필요로 합니다. 컨텍스트 윈도우가 더 길고, KV 캐시 수요는 양자화 후에도 절대적인 양으로 계속 증가하여 오픈소스 모델의 배포를 HBM 및 스토리지에 더욱 의존하게 만들기 때문입니다.
이 경쟁에서 진정한 수혜자는 누구인가?
스토리지: 가장 직접적인 수혜 섹터. UBS 추정에 따르면, 스토리지 및 메모리 섹터의 2028년까지 누적 잉여 현금흐름(FCF)은 시가총액의 약 30%에 달할 것으로 예상되며, 이는 모든 하위 섹터 중 가장 높은 비율입니다. 마이크론(MU)만 해도 47%에 달합니다. 씨티와 노무라는 글로벌 메모리 시장이 공급이 극도로 부족한 상태에 있다는 이유로 삼성전자에 대한 매수 의견을 유지하고 있습니다. 씨티 분석가 Peter Lee는 Kimi K3의 추론 측 메모리 수요가 다른 최전선 모델에 뒤지지 않으며, KV 캐시 규모의 팽창이 서버 DDR5 및 엔터프라이즈 솔리드 스테이트 드라이브(eSSD) 수요를 직접적으로 증가시킬 것이라고 지적합니다. 그는 특히 Kimi K3의 대규모 배포에는 64개 이상의 GPU를 갖춘 '슈퍼노드' 클러스터 구성이 필요하다고 언급했습니다.
연산 인프라: TSMC, 엔비디아가 가장 큰 수혜를 입을 것. 훈련 측면에서 규모의 법칙이 여전히 유효하든, 추론 측면에서 토큰 수요가 증가하든, 궁극적으로는 더 많은 첨단 공정 칩 수요로 이어집니다. 노무라는 TSMC, ASE, MediaTek 등에 대한 매수 의견을 재확인했습니다. 엔비디아는 현대 MoE(Mixture of Experts) 모델의 추론이 GB300 NVL72에서 이전 세대 Hopper 아키텍처 대비 성능 대 전력 비율이 최대 25배 향상된다고 공개적으로 밝힌 바 있습니다. K3와 같은 모델은 자연스럽게 엔비디아 최신 하드웨어의 수혜자입니다.
네트워크: 슈퍼노드 트렌드가 구조적 기회를 창출. Kimi K3는 슈퍼노드 클러스터를 필요로 합니다. 중국 현지 연산력은 고성능 칩에 대한 수출 통제 제한을 받아, 슈퍼노드 아키텍처에 더욱 의존하여 단일 카드 성능 차이를 보완해야 하며, 이는 광모듈, 광칩 등 네트워크 계층 공급업체의 수요를 촉진합니다. 노무라는 Zhongji Innolight와 Suzhou Innolight를 긍정적으로 보고 있습니다.
클라우드 플랫폼: 생태계 집적 효과의 수혜. 다양한 최전선 오픈소스 모델을 호스팅하는 클라우드 플랫폼은 협상력이 더 강하며, 단일 폐쇄형 모델 공급업체에 의존하지 않습니다. 노무라는 중국 AI 클라우드 생태계의 핵심인 알리바바(BABA)와 GDS, VNET 등 데이터센터 운영업체를 긍정적으로 평가합니다.
중국 AI 모델의 글로벌 보급 속도는 얼마나 빠른가?
이것은 아마도 전체 서사에서 가장 쉽게 과소평가되는 데이터 포인트일 것입니다.
오픈 API 게이트웨이 OpenRouter의 통계에 따르면, 글로벌 개발자 트래픽에서 중국 AI 모델의 토큰 사용량 비중은 1년 전 2% 미만에서 현재 45%를 초과했습니다. BoA 메릴린치의 데이터는 AI 전반의 보급 가속화를 입증합니다. 현재 미국 기업의 약 55%가 AI 모델, 플랫폼 또는 도구를 구독하고 있으며, Anthropic의 기업 도입률은 42%, OpenAI는 40%에 달합니다. 최상위 AI 소비자(상위 1% 기업 사용자)의 직원 1인당 월 AI 지출은 이미 4833달러에 달합니다.
시장은 분화되고 있습니다. 한편으로는 DeepSeek, Kimi K3로 대표되는 중국 오픈소스 모델이 경제적 및 중고급 가성비 시장을 커버하고 있고, 다른 한편으로는 최상위 미국 최전선 모델이 과학 컴퓨팅과 같은 더 복잡한 작업 부하에 집중하여 기술 및 가격 프리미엄을 유지하고 있습니다. 노무라의 판단은 미중 양측의 선도적인 대규모 언어 모델 플레이어 모두 혜택을 볼 것이라는 것입니다. 단, 각자가 기술 곡선의 최전선에 지속적으로 서 있을 수 있다는 전제하에 말입니다.
