تعزّز قوة 2.8 تريليون معلمة لدى Kimi K3 طلب البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، لا تُضعِفها: وول ستريت

UBS%2.14
BAC%1.67
ذكرت UBS وNomura وBank of America Securities وCiti، كما أوردت BlockBeats في 21 يوليو، أن إصدار Kimi K3 قد عزز الطلب على بنية الذكاء الاصطناعي بدل أن يضعفه. يتميز النموذج بـ 2.8 تريليون باراميتر، ونافذة سياق تبلغ مليون رمز، ويدعم الاستدلال المستمر مع تعددية وسائط أصلية وبنية MoE. وتلاحظ المؤسسات أن هذه المواصفات سترفع متطلبات KV cache وتزيد الطلب على ذاكرة HBM والجيل DDR5 للخوادم ومحركات الأقراص SSD الخاصة بالمؤسسات والبنية التحتية السحابية ووصلات الربط عالية السرعة. ووصفت Citi هذا الاتجاه بأنه مفارقة Jevons أخرى—حيث قد تدفع تحسينات كفاءة النموذج إلى زيادة استهلاك الرموز. وأبرزت UBS أن النماذج مفتوحة المصدر ذات نوافذ سياق أطول تعتمد أكثر على الذاكرة، بينما أشارت Citi إلى أن نشر K3 قد يتطلب عناقيد وحدات GPU من 64 وحدة أو أكثر.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة مستمدة من مصادر خارجية وهي للمرجعية فقط. لا تمثل هذه المعلومات آراء أو وجهات نظر Gate ولا تشكل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. ينطوي تداول الأصول الافتراضية على مخاطر عالية. يرجى عدم الاعتماد حصرياً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة عند اتخاذ القرارات. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع على إخلاء المسؤولية.
تعليق
0/400
لا توجد تعليقات