月之暗面旗下大模型Kimi K3因采用线性注意力机制KDA（Kimi Delta Attention）而引发市场对英伟达GPU需求可能下降的担忧。但半导体研究机构SemiAnalysis近日发布报告称，该判断存在偏差，K3的实际硬件需求反而可能更高。
K3参数规模超过2.8万亿，模型权重容量超过1.5TB HBM，且采用WideEP（专家并行）策略将896个专家模块分布到多颗GPU上，导致专家间数据交换需要更强的网络互联能力。SemiAnalysis指出，KDA节省的KV缓存通信或被WideEP的权重交换需求部分抵消。月之暗面透露，高效推理需至少64颗芯片的扩展域，这与英伟达GB200/GB300 NVL72架构高度匹配。
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不过，知情人士指出，华为昇腾950 SuperPod同样支持64颗芯片配置，具备类似NVLink的统一总线能力，可扩展至1024颗NPU，因此K3带来的硬件需求增长并不独家利好英伟达。SemiAnalysis援引杰文斯悖论认为，更高效的推理成本将推动更多AI应用落地，进而刺激GPU、HBM、DRAM及网络设备长期需求。但也有观点认为，若头部AI公司大规模采用线性注意力，长上下文推理对内存和互联的需求可能下降。
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