Kimi K3的2.8万亿参数，华尔街抛售背后的真实逻辑

这篇文章最有价值的信息是，月之暗面发布的Kimi K3模型以2.8万亿参数、开源、多模态和100万token上下文窗口，成为了当前AI行业的一个分水岭事件。但更值得关注的是，华尔街交易员们正在借助这个新闻为持续数日的科技股抛售寻找理由——K3来得正是时候，或者说，它恰好撞上了市场情绪的转折点。

华尔街的抛售潮并非始于K3。过去几周，纳斯达克指数已经连续下跌，以英伟达、微软、谷歌为代表的AI龙头股普遍回调。市场开始质疑AI的投入产出比：大模型训练成本持续攀升，但杀手级应用尚未出现，商业化路径模糊。K3的发布像是一颗丢进池塘的石子，让原本潜伏的担忧浮出水面。交易员们需要叙事，而K3提供了现成的借口：如果开源模型能以2.8万亿参数匹敌甚至超越闭源模型，那么投资闭源模型的巨额资本开支是否还有必要？

从技术角度看，K3确实令人震惊。2.8万亿参数，意味着它比Meta的Llama 3.1（4050亿参数）大一个数量级，甚至超过了传闻中GPT-4

原文链接：都怪Kimi-钛媒体官方网站