A força de 2,8 mil milhões de parâmetros do Kimi K3 reforça a procura por infraestruturas de IA, não a enfraquece: Wall Street

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De acordo com a UBS, a Nomura, o Bank of America Securities e a Citi, comunicadas pela BlockBeats a 21 de julho, a libertação do Kimi K3 terá reforçado, em vez de enfraquecer, a procura por infraestruturas de IA. O modelo tem 2,8 biliões de parâmetros, uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e suporta inferência contínua com multimodalidade nativa e arquitetura MoE. As instituições referem que estas especificações vão aumentar os requisitos de KV cache e impulsionar a procura por memória HBM, DDR5 em servidores, SSDs empresariais, infraestruturas de cloud e interligações de alta velocidade. A Citi descreveu esta tendência como mais um paradoxo de Jevons — em que melhorias de eficiência do modelo podem impulsionar um maior consumo de tokens. A UBS sublinhou que os modelos de código aberto com janelas de contexto mais longas são mais dependentes de memória, enquanto a Citi sugeriu que a implementação do K3 pode exigir clusters de GPUs com 64 ou mais unidades.
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