高盛：Kimi K3印證Scaling時代終結
N.R. Finch
高盛合夥人普里沃羅茨基將月之暗面發布的Kimi K3定性為繼DeepSeek之後的又一次範式衝擊——Scaling不再是唯一的遊戲，AI競爭的規則正在被改寫。
Kimi K3到底強在哪？
在Arena文本排名中，Kimi K3領先於Anthropic旗艦模型Opus 4.8，定價卻比後者低40%。
月之暗面計劃7月27日以開源權重形式發布，這意味著→ 企業和政府可以把模型裝在自己的伺服器上定制運行，毋須依賴美國雲端服務商。
簡單來說＝ 一個性能接近最頂尖、價格便宜四成、還能自行部署的模型，對大多數買家而言已經「夠用且更划算」。
為甚麼說「Scaling時代」正在終結？
普里沃羅茨基明確指出：不是Scaling定律（模型越大、數據越多、性能越好的規律）在數學上失效，而是預訓練每多投一美元，邊際回報正在下降。
真正解鎖能力增益的手段正轉向強化學習（RL）與後訓練（post-training，模型訓完之後的調優環節）。
這反映出OpenAI聯合創始人蘇茨克維九個月前的判斷：AI可能正從「堆算力時代」回歸「拼研究時代」。
長鑫存儲上市意味著甚麼？
中國存儲晶片企業長鑫存儲（CXMT）本月在科創板上市，IPO超額認購逾200倍。
這意味著→ 中國正在打造繼三星、SK海力士、美光之後的第四家規模化DRAM競爭者。
更多資本、更多產能、又一個強勢玩家入場——投資者不得不重新審視：存儲晶片的供給瓶頸還能持續多久，相關企業的盈利能力是否會被攤薄。
晶片股暴跌是怎麼回事？
晶片股隔夜大幅下挫，普里沃羅茨基定性為「去總倉事件」（de-grossing，即基金集中砍掉槓桿倉位）。
簡單來說＝ 不是基本面突然惡化，而是槓桿加速了拋售，此前最擁擠的頭寸領跌。
下一個觀察節點是期權到期日後：做市商Gamma敞口減少，究竟會令拋售蔓延，還是因對沖頭寸解除而創造反彈空間。
超大規模雲端服務商真的是贏家嗎？
普里沃羅茨基對資金追逐超大規模雲端服務商（hyperscalers，如亞馬遜AWS、微軟Azure等巨型雲端平台）的行情表示困惑。
樂觀邏輯是：算力成本下降 → 雲端服務商能以更少資本交付同等AI能力 → 硬件估值下調只是市場在為更低成本定價，價值向平台層轉移。
但他的保留意見很關鍵：推理正成為一門競爭日益激烈的生意，模型商品化、API定價壓縮之下，「若你的產品只是token，維持利潤率將越來越難。」
對投資者最核心的判斷是甚麼？
即便美國實驗室再度拉開領先差距，中國已證明它能迅速縮小差距——Kimi K3和DeepSeek接連印證了這一點。
Scaling定律在數學上或許仍然成立，但經濟問題是：再多投入10倍乃至100倍的預訓練算力，能否產生足以覆蓋成本的增量能力。
這反映出一個更深層的信號：AI競爭的核心壁壘正從「誰砸得起更多錢」轉向「誰的研究效率更高」。
Content is for reference only, not financial advice.