SemiAnalysisによると、2.8兆を超えるパラメータを持つKimi K3は、64チップの導入アーキテクチャと、1.5TB超のHBM容量を必要とします。市場の懸念とは裏腹に、線形アテンション機構がハイエンドAIハードウェアの需要を弱める可能性があるという見方に対し、リサーチ企業はK3の規模と推論アーキテクチャは、むしろNvidiaのGPU、HBM、そしてインターコネクト（相互接続）機器の需要を強める可能性があると述べました。SemiAnalysisは、ユーザーの同時実行が限られていても、KVキャッシュにはCPUのDDR5メモリおよびNVMeストレージへの大幅なオフロードが必要となり、その結果、HBMの余力が限られると指摘しました。同社は、より効率的なモデルアーキテクチャがAI推論コストを引き下げ、より幅広いアプリケーションの採用につながり、さらにGPU、HBM、DRAM、そしてネットワーク基盤に対するロング（長期的）な需要を押し上げると考えています。
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