Moonshot AI 于 7 月 17 日推出 Kimi K3，作为中国开发者可以以更低的广告价格进入人工智能前沿的新“证据”。几天之内，需求使其 GPU 集群接近容量，迫使其暂停新的消费者订阅。

当中国的 DeepSeek V3 发布时，也发生了非常相似的事情。它在 2025 年初的病毒式崛起期间也遭遇了类似的容量紧缩。

这一事件再次提醒投资者人工智能经济学的分裂。竞争使得模型更难以高价出售，但计算能力仍然稀缺。英伟达公司（纳斯达克股票代码：NVDA）和微软公司（纳斯达克股票代码：MSFT）可能比为模型竞赛提供资金的实验室处于更好的位置。

Kimi 并不像所有前沿型号看起来那么便宜

K3 的 API 每百万个输入代币的成本为 3 美元，每百万个输出代币的成本为 15 美元。尽管如此，Artificial Analysis 估计每个智力指数任务的平均成本为 0.94 美元。相比之下，GPT-5.6 Terra 的价格为 0.55 美元，GPT-5.6 Sol 的价格为 1.04 美元，两者都是为了最大限度的推理工作，因此并不像与前沿 OpenAI 模型相比所宣传的那么便宜。也就是说，K3 比 Claude Fable 5 便宜很多，后者的售价为 2.75 美元。

与 GPT-5.6 的差距部分是由于代币效率问题。在相同的标准化工作负载上，K3 每个任务生成大约 25,000 个输出令牌，包括大约 18,000 个内部推理令牌，而 GPT-5.6 Sol 总共使用了 15,000 个输出令牌。因此，K3 燃烧了约 67% 的产出代币。由于推理代币按输出率计费，因此对于该工作负载的输出部分，K3 相对于 Sol 的每个代币输出折扣为 50%，缩小至 17% 左右。

Reddit 上的 LocalLLaMA 用户还指出，对于大多数人来说，2.8 万亿个参数的模型很难在本地运行，这一观点在 GLM 5.2 发布后也在 sub 中得到了回应。硬件成本与本地可运行模型的进步速度存在巨大差异。

然而，对美国前沿实验室的威胁并不在于 K3 目前的效率，而在于竞争模型接近前沿的速度。

这是投资者加文·贝克的核心论点。 K3 并不需要成为该领域最便宜的型号才会损害前沿情报经济。作为开放权重的近前沿模型可以限制封闭实验室的收费，从而压缩模型级别的利润。随着人工智能的部署成本变得越来越便宜，采用和推理需求也会增加，更多的价值可能会转向半导体、电力、云基础设施和软件。因此，K3 当前的计算效率低下可能会对模型实验室的利润产生负面影响，但对基础设施需求仍然有利。

尽管如此，前沿开发商不太可能通过减少投资来应对。每当竞争对手进步时，他们的产品就会失去相对价值，从而产生培训下一代的压力。较低的推理价格还可以推动更多的应用程序和编码代理进行重复的模型调用。

OpenAI 和 Nvidia 宣布了至少 10 吉瓦的人工智能系统计划，而 Anthropic 则通过亚马逊、谷歌和博通签署了高达 10 吉瓦的协议。这种能力将训练未来的模型并满足代理需求。 OpenAI 表示，其研究人员使用 Codex 代币的中位数在 7 个月内增长了 56 倍。

更便宜的型号仍然需要昂贵的硬件

SemiAnalysis 表示，尽管 K3 具有更高效的注意力机制，但对 Nvidia 公司（纳斯达克股票代码：NVDA）来说是积极的。该模型的 2.8 万亿个参数占用了超过 1.5 TB 的 HBM 容量，并对 GPU、存储和高速网络提出了很高的要求。 Moonshot 的容量短缺立即证明了这种推理需求。

Nvidia 公司（纳斯达克股票代码：NVDA）通过其加速器、NVLink 互连、网络产品和 CUDA 软件在整个堆栈中占据主导地位。

微软可以在不失去客户的情况下改变模式

微软（纳斯达克股票代码：MSFT）通过其 OpenAI 关系面临着一些较弱模型经济学的风险。它更大的优势是控制Azure、Foundry以及企业使用AI的企业应用程序。

微软（纳斯达克股票代码：MSFT）Foundry 可以根据成本和性能在 OpenAI、微软和开放模型之间路由工作负载。据报道，微软还开始使用自己的 MAI 模型来处理以前由第三方系统处理的选定工作负载。如果模型价格随着使用量的增长而下降，微软仍然可以通过底层计算和分发来货币化。

根据 Insider Monkey 的数据库，截至 2026 年第一季度末，有 282 家对冲基金持有微软股票，低于 2025 年第四季度末的 312 家。

总而言之，Kimi K3 的发布表明，构建模型的公司获得的利润可能少于提供和分发计算的企业。

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