月之暗面(Moonshot AI)星期日晚間宣布，因Kimi K3發布後用戶請求量大幅超出預估，已逼近現有集群承載極限，即日起暫停C端新用戶訂閱，將算力全數投入服務已訂閱用戶。公司正全速推進算力擴容，後續將拆分Kimi主權益與Kimi Code權益，以更精準匹配算力。

Kimi K3為目前全球參數最大的開源模型，規模達2.8萬億，綜合智能水平接近全球前沿閉源模型。採用MoE架構，每次僅激活896個專家中的16個，擴展效率達前代K2的2.5倍。定價極具競爭力，緩存命中輸入價格僅每百萬token 0.3美元，輸出價格15美元。

華爾街分析師認為，Kimi K3將觸發「傑文斯悖論」——技術效率提升降低單位成本後，使用量大幅增加，最終資源總消耗會不降反升。 花旗半導體分析師指出，即使更便宜的模型被廣泛應用，伺服器的記憶體需求仍會增加。美銀證券分析師則認為，更強的中國開源模型不會令美國AI巨頭削減算力投入，反而因模型差距收窄，OpenAI、Anthropic和Google等需以更大訓練規模、更重推理和更快產品迭代，維持差異化優勢。

花旗和美銀的共同結論是，模型降價不會自動減少硬體需求，關鍵在於總token量是否擴大。長上下文和智能體任務，會增加推理端記憶體負擔；MoE架構雖降低部分計算壓力，但就令瓶頸轉向顯存(專為GPU設計的記憶體)訪問、專家路由和互連能力。OpenRouter數據顯示，中國AI實驗室模型的token使用量，已經超過非中國實驗室模型，企業付費採用率亦持續攀升。

花旗和美銀亦指出，風險在於倘若模型壓縮與硬體效率提升，長期快於新增工作負載，AI基礎設施擴張可能出現階段性降溫。但在當前框架下，Kimi K3更可能是推高使用量的催化劑，而非削弱晶片需求的信號。效率提升之後，市場需關注更多token、更多推理及更多底層硬體消耗。