高盛：Kimi K3印证Scaling时代终结
N.R. Finch
高盛合伙人普里沃罗茨基将月之暗面发布的Kimi K3定性为继DeepSeek之后的又一次范式冲击——Scaling不再是唯一的游戏，AI竞争的规则正在被改写。
Kimi K3到底强在哪？
在Arena文本排名中，Kimi K3领先于Anthropic旗舰模型Opus 4.8，定价却比后者低40%。
月之暗面计划7月27日以开源权重形式发布，这意味着→ 企业和政府可以把模型装在自己的服务器上定制运行，不必依赖美国云服务商。
用大白话说＝ 一个性能接近最顶尖、价格便宜四成、还能自己部署的模型，对大多数买家来说已经"够用且更划算"。
为什么说"Scaling时代"正在终结？
普里沃罗茨基明确指出：不是Scaling定律（模型越大、数据越多、性能越好的规律）在数学上失效了，而是预训练每多投一美元，边际回报正在下降。
真正解锁能力增益的手段正转向强化学习（RL）与后训练（post-training，模型训完之后的调优环节）。
这反映出OpenAI联合创始人苏茨克维九个月前的判断：AI可能正从"堆算力时代"回归"拼研究时代"。
长鑫存储上市意味着什么？
中国存储芯片企业长鑫存储（CXMT）本月在科创板上市，IPO超额认购逾200倍。
这意味着→ 中国正在打造继三星、SK海力士、美光之后的第四家规模化DRAM竞争者。
更多资本、更多产能、又一个强势玩家入场——投资者不得不重新审视：存储芯片的供给瓶颈还能持续多久，相关企业的盈利能力是否会被稀释。
芯片股暴跌是怎么回事？
芯片股隔夜大幅下挫，普里沃罗茨基定性为"去总仓事件"（de-grossing，即基金集中砍掉杠杆仓位）。
用大白话说＝ 不是基本面突然恶化，而是杠杆加速了抛售，此前最拥挤的头寸领跌。
下一个观察节点是期权到期日后：做市商Gamma敞口减少，究竟会让抛售蔓延，还是因对冲头寸解除而创造反弹空间。
超大规模云服务商真的是赢家吗？
普里沃罗茨基对资金追逐超大规模云服务商（hyperscalers，如亚马逊AWS、微软Azure等巨型云平台）的行情表示困惑。
乐观逻辑是：算力成本下降 → 云服务商能以更少资本交付同等AI能力 → 硬件估值下调只是市场在为更低成本定价，价值向平台层转移。
但他的保留意见很关键：推理正成为一门竞争日益激烈的生意，模型商品化、API定价压缩之下，"若你的产品只是token，维持利润率将越来越难。"
对投资者最核心的判断是什么？
即便美国实验室再度拉开领先差距，中国已证明它能迅速缩小差距——Kimi K3和DeepSeek接连印证了这一点。
Scaling定律在数学上或许仍然成立，但经济问题是：再多投入10倍乃至100倍的预训练算力，能否产生足以覆盖成本的增量能力。
这反映出一个更深层的信号：AI竞争的核心壁垒正从"谁砸得起更多钱"转向"谁的研究效率更高"。
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