據 Woofun AI消息，隨着 Kimi K3 的發佈，美國股市半導體板塊出現波動，但瑞銀、野村證券、美國銀行證券及花旗銀行均指出，該模型並未降低計算能力需求，反而可能進一步推高 AI 基礎設施投資。Kimi K3 擁有 2.8 萬億參數及 100 萬個 token 上下文窗口，支持連續推理、原生多模態及 MoE 架構。

各大機構分析認爲，其規模與長上下文窗口提高了 KV 緩存使用效率，從而增加對 HBM、服務器 DDR5 內存、企業級 SSD 及高速互連設備的需求。花旗銀行稱此爲"另一個詹森悖論"，即效率提升可能帶來更高 token 消耗；瑞銀指出開源模型對內存存儲需求更高；野村證券認爲全球大模型競爭將利好臺積電、英偉達及數據中心運營商。

不過美國銀行證券警告，若模型效率提升快於工作負載增長且用量未同步擴大，AI 基礎設施發展仍可能放緩。