国产算力厂商火速适配Kimi K3 开源风暴席卷全球AI产业
随着月之暗面(AI)正式开源Kimi K3模型权重,国产算力生态积极适配。同时,由该模型掀起的开源风暴持续扩大,英伟达集结本土科技巨头达成开源联盟,而闭源模型巨头尚未加入。业内专家建议,国产AI产业链打造全球开源社区,争取行业标准主导权,提升国际话语权。
记者获悉,7月29日,月之暗面已完成F轮融资。消息显示,公司该轮融资金额超35亿美元,并以500亿美元的融资前估值进行上市前融资。
国产生态火速适配
7月27日,Kimi K3完整模型权重正式开放下载。该模型总参数量达2.8万亿,是全球首个开源的3万亿级别模型。模型基于KDA混合线性注意力机制(Kimi Delta Attention)和注意力残差(Attention Residuals)技术构建,原生支持视觉理解,并拥有100万Token(词元)上下文窗口,KV Cache(键值缓存)压缩75%,长上下文解码速度最高提升6.3倍,大幅优化了训练与推理的效率及成本。
根据Artificial Analysis最新排名,Kimi K3智能水平位居全球第四,为开源模型之首。
此次Kimi K3一经开源发布,昇腾便宣布950全系列、Atlas A3产品支持Kimi K3部署,并表示,Kimi K3 896专家的大EP(大规模专家并行)部署场景,能够充分发挥昇腾超节点架构优势。另外,昇腾生态合作伙伴趋境科技也完成了Kimi K3在昇腾Atlas A3上的推理适配。
7月28日,阿里云真武M890超节点实例已适配Kimi K3,双方将进一步展开国产算力合作,千问AI平台和阿里云百炼也将提供Kimi K3的模型API。同时,阿里云自研芯片平台平头哥宣布与月之暗面联合调优,配套阿里云真武M890超节点,专门适配万亿级MoE模型高并发推理。据测试,真武超节点运行Kimi K3的首Token时延降低约35%,长上下文场景下用户体验更流畅。
A股上市公司中,海光信息(272.800, -11.20, -3.94%)宣布完成该模型在海光DCU平台的全流程适配、部署与性能验证。围绕Kimi K3的架构特性,海光DCU团队依托自研DAS/DTK软件栈,完成了从底层算子、训练推理框架到推理引擎的全栈适配,带来部署与性能的双重升级。
另外,摩尔线程(545.000, -19.54, -3.46%)28日宣布,基于AI训推一体智算卡MTT S5000及MUSA软件栈,公司完成Kimi K3的适配;润建股份(45.100, -2.16, -4.57%)29日宣布,Kimi K3模型已正式登陆算力服务平台“润道星算”。
任务成本差异加大
Kimi K3的发布,持续引发对当前开源与闭源模型性的任务成本差距的关注。
IDC中国研究经理程荫向证券时报记者表示,相比闭源头部前沿模型(GPT系列、Claude旗舰版),同等能力的国产开源模型(Kimi K3、DeepSeek旗舰)依托更高效架构、国产算力集群,训练总成本仅为闭源厂商的1/5至1/6。
在推理方面,闭源模型需要自研整套训练底座、私有高质量数据集,固定研发成本极高,开源模型与闭源模型的推理任务成本差距可达几十倍。
成本优势反映在市场流量结构变化上。非营利机构Mozilla统计,截至2025年底,开源权重模型在OpenRouter平台上Token占比约1/3;到今年7月,Token交易量排名前七的均为开源权重模型。
更重要的是,Kimi K3并未走低成本路线,其定价属于国产高端模型水平,甚至倒逼全球头部模型厂商调整策略。
“随着需求分层,不同梯队模型定价权出现差异。”瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮日前在媒体分享会上表示。
据瑞银证券统计,中国头部模型的训练成本约为海外龙头的1/10;推理成本方面,中国模型API(应用编程接口)定价约为海外对标模型平均定价的10%至20%,且仍能保持20%至40%的毛利水平,略低
于美国同行,但仍然是一个非常健康的水平。
“这种优势并非源于激进补贴或者厂商疯狂让利,而是结构性的成本效率优势,包括训练算法创新和架构设计、模型策略重点差异以及开源生态协同等因素。”同时,熊玮提醒国产模型训练和推理还存在明显的算力瓶颈。
开源风暴席卷全球
本次Kimi K3的发布掀起了开源风暴。一方面,OpenAI与Anthropic的高管质疑开源模型的安全性与合规性,甚至警告开源将削弱美国实验室加码算力投资的商业动机。另一方面,近200家美国初创企业敦促美国政府不要切断对中国开源模型的访问。
近日,英伟达创始人、CEO黄仁勋在接受节目采访时直言“中国模型非常出色”,市场低估了开源模型Kimi带来的影响力,就像此前低估了DeepSeek一样。同时,高质量的开源大模型可以让更多人使用AI,这样会带来更多芯片、数据中心、算力的需求,催生更多AI服务应用。英伟达于7月27日宣布成立“开放安全AI联盟”(OSAIA),最新已经获50多家合伙伙伴加入。
关于开源生态的竞争,程荫建议国内AI产业链算力端软硬件协同优化,搭建分层算力网络;完善全链路国产软件栈,建立分层商业模式,摒弃内卷聚焦行业落地;打造全球开源社区,争取行业标准主导权,提升国际话语权。
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