文｜周艾琳

编辑｜刘鹏

大模型 Kimi K3 近期发布，本就脆弱的 AI 行情再遭重创，硬件股暴跌。

K3 的发布被摩根大通等华尔街机构称为" DeepSeek2.0 时刻"，当年 DeepSeek 天就让英伟达股价跌了 17。此次 K3 模型卡宣称能接近 Claude Fable5 和 GPT-5.6，而早期公开基准测试结果显示，在特定任务（如前端代码生成）上已越两者之或全部，关键是比 Claude 便宜 40，比 Fable 便宜 70。

过去两年，美股科技巨头的炒作逻辑是"脑囤积 GPU、狂钱扩建数据中心"。但 K3 凭借致的架构优化，直接以 2.8 万亿参数规模亮相，并且将理成本压缩至海外闭源模型的 1/3。华尔街突然意识到：智能成本下降的速度远预期。如果低价质的开源模型批量涌现，海外科技巨头此前下数千亿美元购买力的理将失去支撑，英伟达、AMD、存储芯片巨头巨幅回调。

开源模型虽好，但短期海外亦有过度炒作恐慌的倾向。多位华尔街人士和科技从业者对腾讯财经表示，在商业模式明确的 Coding（编程）域，并不认为 Kimi 已经对 Claude 或 Codex 构成威胁；即使 API 单价低，并不等于完成项任务的总成本定—— K3 完成同套评测共生成的 Token 是同类模型均值的两倍，K3 的输出速度亦慢；此外，参考当年 DeepSeek 冲击，中美模型竞争致头部厂商的训练次数增加，总训练力反而增长。目前 K3 本身拥有 2.8 万亿总参数，也说明行业并未放弃扩大模型容量，因而 AI 硬件抛售潮多由情绪主。

Kimi 加剧 AI 抛售

K3 发布后，费城半体指数单周重挫 10，从 6 月点回撤逾 20，英伟达盘中度跌 4，苹果市值短暂反重夺全球。众多 AI 硬件公司仰仗美国大厂资本开支，近阶段是部分腰斩大理万能胶厂，光模块、PCB、光纤等成为重灾区。

在面临用户流失的压力时，各大美国模型突然开始频繁重置费用户的限制：Anthropic 抹去了 Claude 用户的费额度上限；OpenAI 也在同天重置了 Codex 的使用限制；Grok 甚至在短短周内重置了两次限制。这种罕见的"慷慨"本质上是种恐慌力赠送（panic compute），目的是通过提升费体验来强行留住被廉价开源模型吸引走的开发者和用户。

据腾讯财经了解，伯恩斯坦表示这是"全垒别的发布"。K3 的模型卡宣称能接近 Claude Fable5 和 GPT-5.6。"网络反馈与我们自己的初步使用体验均印证了其出的理能力与内容生成能力。与我们长期以来与 Kimi 的多次交流相吻，K3 在输出内容的美学层面展现出清晰的侧重。"

在伯恩斯坦看来，继 DeepSeekV3 和今年早些时候的智谱 GLM-5.2 之后，K3 再次让顶 AI 实验室跟上美国前沿水平的能力令全球投资者感到意外。K3 的 API 定价为每百万输入 / 输出 Token 3 美元 /15 美元（缓存命中享九折优惠），比 Opus4.8 便宜 40，比 Fable 便宜 70。

但在投资人看来，将这轮跌势归咎于 K3 并不客观。K3 多是在周后半段放大了投资者对 AI 投资回报的既有焦虑，前期累积的估值、地缘紧张与资金风格切换，才是层的压力来源。

两周前，Meta 力的消息就已经引发市场恐慌。但事实上，全球 AI 周期仍处于非常早期的发展阶段，AI 资本开支将持续出市场预期。

摩根士丹利席股票策略师滢也对腾讯财经表示，预计 2026 年全球前五大云服务商——亚马逊、谷歌、Meta、微软和甲骨文——资本开支总额将过 8000 亿美元，2027 年有望进步增至 1 万亿至 1.2 万亿美元。若将范围扩大至全球前 14 大云服务商，其资本开支年化增速已过 90。

"杰文斯悖论"仍然适用

之所以机构认为 AI 资本开支不会停止增长，原因在于"杰文斯悖论"（Jevons Paradox）依然适用——这是种经济现象，指随着技术进步提资源利用率大理万能胶厂，资源消耗量反而增加，而非减少。这悖论在" DeepSeek 时刻"之际就被广为讨论。

某 AI 产业链对腾讯财经表示，K3 改变的先是 AI 利润池在模型厂商与客户之间的再分配，而非整个行业消耗多少芯片。换言之，先受冲击的是美国的前沿大模型公司的溢价。

其对云厂商的影响则双向交织。例如，微软 Azure、亚马逊 AWS、谷歌云销售闭源模型 API 的定价空间受到挤压，但这枚硬币有另面——开放权重让企业容易在不同云平台之间迁移，模型层利润率下降的同时，底层力和托管服务的需求反而可能扩大。

关键的是，开放权重并不意味着力需求消失。有海外科技博主提出，不同于闭源模型，开源模型可以本地化部署，让企业拥有了的控制权，业务稳定不再受制于人。但关键是，K3 并没有降低本地部署的门槛。

也有科技投资人分析称，硬件采购成本，像 2.8 万亿参数这样的大模型，光是将模型装进去就至少需要 10 张 GB300 别的顶显卡。可见，企业在本地化部署时，虽然省去了调用 API 的钱，但须入重金去堆叠本地的显存容量、内存带宽以及多卡互连网络。

部分投资人还认为，pvc管道管件胶当前的训练力逻辑被市场误判—— K3 证明稀疏架构与训练法改进可以提升力率，由此触发市场对英伟达、博通、台积电的恐慌抛售。但这的漏洞在于，训练力的总需求，取决于单次训练成本与训练频次的乘积。即便 K3 使单次训练成本下降 40，中美模型竞争若动头部厂商训练次数翻倍，总训练力需求反而增长 20。

" 便宜 " 标签并不定成立

事实上，便宜直是开源模型的标签，但价比的问题并没那么简单。

硅谷知名风投 TSVC 伙人黎晟此前就对腾讯财经表示大理万能胶厂，低成本仅适配低价值、低容错场景，但在金融、医疗、企业核心业务等价值场景中，稳定、准确、可靠远比价格重要。海外企业用户看重服务的稳定、记忆机制、响应速度与可预期。

就 K3 而言，API 单价低也并不等于完成任务的总成本低。三测试机构 Artificial Analysis 的数据揭示了个关键细节：K3 完成同套评测共生成约 1.3 亿个输出 Token，是同类模型均值的两倍；完整评测的 API 成本达约 2700 美元。其输出速度约 62 Token/ 秒，也低于同类模型约 73 Token/ 秒的中位水平。

立研究机构 AceCamp 认为，这意味着，若项任务需要消耗多理 Token，价目表上的价格优势将被部分甚至全部抵消。

上述 AI 产业链也对腾讯财经表示，虽然 K3 已经证明了 " 单位 Token 价格下的能力竞争力 "，但 " 单位成功任务成本低 " 这命题尚待验证。权重开放后的实际吞吐量、显存需求、并发能力、量化损失与真实任务成功率，才是下阶段具决定的数据。

不过，"便宜"仍只是针对美国模型来说的，K3 API 的定价在国内并不便宜，而且在主要大模型中居，输出价格为每百万 Token 100 元，远于 DeepSeekV4-Pro（6 元）和 MiniMaxM3（12.6 元），显著向美国先模型靠拢。摩根士丹利指出，定价对整个大模型市场定价体系形成正向引。

未来，各大模型之间的争夺仍将异常激烈，这也意味着 AI 资本开支难以下降。K3 的发布表明 AI" 规模定律 "（Scaling Law）在当前阶段仍然成立，参数规模持续扩大依然能带来能的有提升。

当下，伯恩斯坦重新排列了顶 AI 实验室排名：Kimi 凭借 K3 在预训练规模和多项基准测试上的先，越智谱，成为 AI 实验室的暂时头羊；阿里巴巴 Qwen 排名三；DeepSeek 因过去六个月大量精力投入国产芯片硬件适配而相对滞后，排在四。下个值得关注的催化剂是智谱的下代预训练模型，以及阿里巴巴 Apsara 云大会。

AI 产业链如何布局？

在当下时点，投资人疑也对投资组进行了再审视。

根据上述系列判断，硬件的需求仍然企，AI 资本开支也居难下，但过去依靠"脑堆力、狂钱买 GPU "的硬件炒作逻辑已经边际递减。估值、拥挤度的纯硬件及依附型板块短期面临抛压。

"我们仍然认为半体设备没有显著泡沫，长期逻辑硬。美股、韩股科技股泡沫低，不构成类似 2021 年、2022 年的科技股头部形态。"全球宏观基金经理袁玉玮对腾讯财经表示，在抛售过后，可逢低布局半体、存储等龙头，部分"科技七巨头"也跌出了价值。

积的面在于，资金并未离开市场，而是在进行板块轮动（低切换）。以美股为例，在 AI 硬件暴跌之际，美国金融、消费板块攀升，而且早前因 AI 冲击而暴跌的软件股也反而在涨。因此，在美股进行多元化布局也是关键。

就市场来看，光模块等热门板块受到 AI 情绪拖累。然而，摩根士丹利新大幅上调对中际旭创盈利预测，认为 AI 光模块需求预期爆发。中际旭创 2026 年季度营收同比增长 192、环比增长 47，出此前预测 39。

但多位投资人对腾讯财经表示，当前的难点在于，如果把光模块当周期股——光模块需求跟着数据中心资本开支走，周期顶部给 10 倍 PE，当前股价可能只有 20 安全边际，不便宜；如果把它当成长股—— 2028 年之前供给瓶颈不解除（硬件约束确实存在），那么市值空间显著向上，当前价格就是 " 便宜 "。然而，目前市场情绪难以立即修复，未来海外科技巨头的资本开支指引将主市场情绪。相关词条:管道保温     塑料管材生产线     锚索    玻璃棉毡    PVC管道管件粘结胶

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