“AI 一天，人间一年”，这句话在月之暗面创始人杨植麟口中，大概是最贴切的注脚。对于刚发布的 Kimi K3 来说，过去三年的积累，可能真的比不上这三天带来的轰动效应。
自 ChatGPT 问世以来，中国 AI 行业有过不少“震惊世界”的时刻。有些是实打实的技术突破，有些则更像是媒体和厂商的狂欢。但这一次，Kimi K3 的发布，似乎成了唯一能与“DeepSeek 时刻”相提并论的事件。
上周，以英伟达、博通和美光为首的费城半导体指数暴跌 10%，创下自 2025 年 4 月以来的最大单周跌幅，直接跌入技术性熊市。媒体一盘算，72 小时内，美股 AI 板块合计蒸发了 4700 亿美元，折合软妹币超过 3 万亿。这场景，像极了去年年初 DeepSeek-R1 发布后，美国芯片产业集体滑坡的翻版。
海外媒体和机构几乎一边倒地用“DeepSeek 2.0”来形容 Kimi K3。《财富》杂志称之为“第二次 DeepSeek 冲击”，《华尔街日报》强调 Kimi 加剧了华尔街芯片股的抛售，而彭博社则直言“Kimi 碘伏了美国领先中国的传统认知”。
恐慌情绪甚至蔓延到了 OpenAI 和 Anthropic 头上。一家中国开源模型的性能，居然逼近了顶级的闭源模型，这让本就处于上市关键节点的它们备受质疑——模型性能领先，可是它们获取高估值和高定价的核心筹码。已经有美国开发者开始质疑，为什么还要为 Claude 和 GPT 支付那么高的价格。
过去几天，Anthropic 宣布为所有 Max 及 Team Premium 用户开放 Claude Fable 5，但限额 50%，这背后是算力吃紧的老问题。OpenAI 则在上周多次重置 Codex 限额，甚至一度取消了 5 小时的用量限制。当然，很难说这些完全归咎于 Kimi K3 的冲击。在这之前，半导体产业已经连续承压数周，华尔街的分析师们迫切需要一个足够醒目、也容易理解的借口来为这轮下跌背锅——境外势力，自然是万能法宝。更何况，OpenAI 和 Anthropic 本就处于激烈竞争中，价格战早已打得不可开交。
但这并不妨碍美国科技行业对 Kimi K3 表现出惊讶。即便 Kimi 自己承认，总体性能仍落后于 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，但诸多海外评测机构在测评中还是毫不吝惜赞美之词，K3 的排名往往稳居前列。
比如，Arena.ai 就称 Kimi K3 以 1679 分的成绩拿下了前端代码竞技场的榜首，超越了 Claude Fable 5。这家机构还特意提到，上次中国模型如此接近领先，还是 2025 年的 DeepSeek-R1。
Arena 统计中美 AI 对比
市场热情高涨，连杨植麟本人都成了美国科技圈热议的新偶像。大洋彼岸的群众很不解，为什么他当年没留在美国，而是选择回到中国。搞得杨植麟的博士生导师不得不专门发文解释，澄清他回国不是签证或移民问题，而是他自己坚定要回去创业。
大模型行业的法则很简单：性能领先，价格就不是问题。即便 K3 模型的输入和输出价格均较上代 K2.6 上涨了 3 倍有余，显著高于 GLM-5.2 和 DeepSeek V4 Pro，成为目前市面上最贵的国产模型，但 Kimi 依然遭遇了算力紧缺。
7 月 19 日晚，Kimi 宣布由于算力紧缺，自即日起暂停 C 端新用户订阅。同时调整了会员权益，将原本覆盖网页版、App 和 Kimi Work 的通用会员与 Kimi Code 会员拆分销售。Kimi 总裁张予彤透露，K3 发布次日，公司 ARR 创下了历史最大单日增幅。
Kimi 官方推文
算力紧缺，一定程度上或许也与 K3 模型自身的 Token 效率有关。在 Artificial Analysis 的评测中，K3 完成整套测试输出了 1.3 亿个 Token，接近同类模型平均水平的两倍。更长的输出意味着更高的推理成本，这无疑会进一步加重 Kimi 的算力压力。社交媒体上，也有不少开发者吐槽 Kimi K3 是 Token 消耗大户，有人跑了 15 分钟就耗尽了 5 小时的限额。
K3 的出圈，再一次证明了 AI 时代模型的脆弱性。仅仅两周前，中国大模型市场最被看好的还是已经上市的智谱。上半年发布的 GLM-5.2 模型被称为国产开源模型的骄傲，几次大幅上调价格依然供不应求。上市半年来，智谱股价翻了 24 倍有余，总市值一度突破 1.3 万亿港元。但上周，智谱的神话似乎出现松动。上周五股价下跌 28.49%，本周一再跌 19.56%，两个交易日股价累计下跌超 4 成，市值跌破 5000 亿港元。
Kimi K3 的领先地位，恐怕也维持不了多久。7 月 19 日，阿里巴巴发布了 Qwen3.8 Max 预览版，参数规模达 2.4 万亿，宣称综合能力在全球范围内仅次于 Claude Fable 5。马斯克也对外放话，拥有 2 万亿参数量的 Grok 新模型即将完成初步训练，可能在保持较高运行效率的同时超越 Kimi。
K3 发布当天，萨姆·奥尔特曼则对外表示，他知道过去 12 个月他们并非最佳，这主要归咎于他，但即将迎来迄今为止最好的 12 个月。“团队正在做非常出色的工作，我相信你会对他们为你准备的惊喜感到非常满意。”
芯片行业多年来奉行摩尔定律，性能大约每 18 至 24 个月翻一倍。但到了 AI 时代，模型性能的提升，是以周甚至天来计算的。去年谷歌的 Gemini 模型一度让萨姆·奥尔特曼在公司内拉响红色警报，但现在 Gemini 更流行的称谓是“北美豆包”。彭博社称，Gemini 3.5 Pro 的发布时间已经推迟数月，原因是模型在编程及代码生成能力上未达预期。
两个交易日的重挫后，市场消息称智谱可能跳过 GLM-5.3，直接推出 GLM-5.5，预计最快将于 8 月发布，据称将具备万亿以上的参数规模。智谱的员工们已经开始在推特上放出小道消息，称现在可能是订阅 GLM Coding Plan 的最佳时机。刚刚完成首轮融资的 DeepSeek 也被曝即将推出 DeepSeek-V4 模型的正式版，外界称性能将逼近 GPT-5.6，且继续保持极高性价比的优势。
过去的时代总在反复证明时间的价值。无论是 PC 互联网还是移动互联网，一家公司只要起步早、反赌，就有机会在窗口关闭前建立先发优势。随着用户和市场规模扩大，领先非但不会被稀释，反而会持续放大，令后来者望尘莫及。但在 AI 时代，优势并不总是站在时间这一边。所有的领先都建立在模型性能的迭代上，总有后来者不断推出更新的模型，缩短差距。如果说互联网时代最难追赶的是规模，那么 AI 最醒目的优势就是模型。只是，这种优势的保质期，往往只有一个版本。
两个交易日内股价连跌 4 成的智谱，今日盘中涨幅一度超 35%。市场消息称，智谱已落地 1GW 级国产 AI 算力数据中心建设。
竞争，仍在继续。