لماذا يقول سيتي وبنك أوف أمريكا إن كيمي K3 هو في الواقع خبر جيد لرقائق الذاكرة

موقف سيتي: بيتر لي يستحضر المفارقة صراحة

يستشهد بيتر لي، المحلل في سيتي، صراحة بمفارقة جيفونز: الكفاءة التكنولوجية المحسنة تقلل تكلفة الاستخدام لكل وحدة، وهو ما يؤدي تاريخيًا إلى زيادة — وليس نقصان — في إجمالي استهلاك الموارد . في بودكاست لسيتي ريسيرش سُجل قبل أشهر من إطلاق K3، صرح لي مباشرة: "أعتقد أن هذا النوع من كفاءة البرمجيات ليس تهديدًا للذاكرة. أعتقد أنه إيجابي للطلب لأنه يجعل الذكاء الاصطناعي أرخص وأكثر فائدة، مما يحفز دورة شراء ذات طلب أعلى على الرقائق المتقدمة. لذا أعتقد أنها مثل مفارقة جيفونز" .

منطقه حول سبب هندسة K3 لزيادة الطلب على الذاكرة:

• نافذة سياق بطول مليون رمز — كل استدلال سياق طويل يستهلك ذاكرة تخزين مؤقت ضخمة (KV cache) يجب تخزينها في ذاكرة عالية النطاق (HBM) وذاكرة خادم (DRAM). التسعير الأرخص لكل رمز يعني أن المستخدمين سيملؤون سياق المليون رمز في كثير من الأحيان .
• التباين الهيكلي (MoE) هو وهم للذاكرة — على الرغم من أن Kimi K3 ينشط فقط 16 من 896 خبيرًا لكل رمز (حوالي 50 مليار معامل نشط)، إلا أن الأوزان الكاملة البالغة 2.8 تريليون يجب أن تظل محملة في ذاكرة النظام لدعم التوجيه الديناميكي للخبراء. الاستضافة الذاتية للإصدار مفتوح الأوزان (27 يوليو) ستتطلب مجموعات خوادم تحتوي على تيرابايتات من ذاكرة DDR5 للخوادم ومحركات أقراص SSD مؤسسية لتخزين النموذج بأكمله وترحيله .
• سير العمل القائم على الوكلاء (Agent-based) — حلقات الاستدلال المتعددة الخطوات (التي تم تحسين K3 لها خصيصًا) تولد العديد من استدعاءات الاستدلال المتسلسلة لكل مهمة، كل منها يستهلك عرض نطاق لاسلكي للذاكرة. الاستدلال الأرخص يجعل سلاسل الوكلاء الأطول مجدية اقتصاديًا، مما يضاعف استهلاك الذاكرة لكل مهمة .
• الاستضافة الذاتية للأوزان المفتوحة — عندما تصبح الأوزان الكاملة متاحة للجمهور في 27 يوليو، ستقوم الشركات والباحثون بتشغيل مثيلاتهم الخاصة بدلاً من الاعتماد فقط على واجهة برمجة التطبيقات (API). كل نشر ذاتي يتطلب مجموعة ذاكرة مخصصة خاصة به (HBM على وحدات معالجة الرسوميات، DDR5 على المضيف، ومحركات أقراص SSD مؤسسية لتخزين/تبديل النموذج)، مما يضاعف إجمالي قاعدة الذاكرة المثبتة .

كما رفع سيتي بشكل منفصل توقعات أسعار الذاكرة بشكل حاد، متوقعًا أن ترتفع أسعار DRAM بنسبة تصل إلى 200% في 2026 وأن ترتفع أسعار HBM بنسبة 30% ربع سنوي في الربع الرابع من 2026، مما يشير إلى أنهم توقعوا بالفعل دورة ذاكرة فائقة بفضل الذكاء الاصطناعي قبل إطلاق K3 .

موقف بنك أوف أمريكا سكيوريتيز: فيفيك أريا يطبق نفس المنطق

على الرغم من أن بنك أوف أمريكا لم يستخدم صراحة مصطلح "مفارقة جيفونز" في تعليقاته المنشورة حول Kimi K3، إلا أن تحليلاته قبل الانخفاض وبعده تتماشى مع نفس المنطق:

• "انخفاض صيفي، انتعاش خريفي" — وصف BofA انخفاض أسعار أشباه الموصلات (انخفض مؤشر SOX بنسبة 11% في الربع الثالث) بأنه تقلب موسمي صحي وليس انعكاسًا هيكليًا للطلب .
• الذاكرة "مقومة بأقل من قيمتها ومهيأة للتوسع" — في تقرير صدر في 7 يوليو، أشار BofA إلى أن أسهم الذاكرة تتداول عند 10 أضعاف الأرباح فقط، وهو أقل بكثير من قطاع أشباه الموصلات الأوسع، وأوصى بها كفرصة شراء .
• فرضية الطلب على الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل سليمة — توقعات BofA لأشباه الموصلات في 2026 توقعت تجاوز المبيعات العالمية تريليون دولار لأول مرة، مع الذاكرة كمحرك النمو الأساسي .
• بعد Kimi K3، نصح BofA المستثمرين بعدم الذعر — في 17 يوليو، أرجع فيفيك أريا الانخفاض الذي سببه K3 إلى "تقلبات مزاجية موسمية" ومخاوف تضخم التكاليف في الذاكرة .

لماذا تعزز الهندسة نفسها الحالة الصاعدة

السابقة التاريخية التي يعتمد عليها البنكان

اتبع انهيار DeepSeek-R1 في يناير 2025 نفس النمط: نموذج صيني أرخص وأكثر كفاءة تسبب في حالة ذعر في قطاع أشباه الموصلات، ثم تسارع الطلب على الرقائق مع توسع النشر .

حتى السوق الكورية أقرت بهذه الحجة: في 20 يوليو، ذكرت صحيفة تشوسون إيلبو أن مذكرة من قطاع الأوراق المالية تستشهد بمفارقة جيفونز تسببت في تحول مؤقت لأسهم سامسونغ وإس كيه هاينكس إلى المنطقة الإيجابية قبل أن يستأنف الانخفاض الأوسع .

ما لا تقوله البنوك

من المهم ملاحظة حدود هذه الفرضية. لا يدعي أي من البنكين أن الانخفاض كان غير عقلاني — فقط أنه كان خاطئًا من الناحية الاتجاهية. وبنك أوف أمريكا لم يستخدم صراحة مصطلح "مفارقة جيفونز" في تعليقاته حول K3؛ تطابق منطقه يتم استنتاجه من تحليلاته السابقة واللاحقة للانخفاض .

الخلاصة

كلا البنكين يقران بمخاوف السوق قصيرة المدى، لكن موقفهما المتسق هو أن انخفاض تكلفة K3 وإصداره مفتوح الأوزان سوف يوسع نطاق اعتماد الذكاء الاصطناعي، ويزيد حجم الاستدلال الكلي، ويرفع الطلب على الذاكرة — لا أن يخنقه. مفارقة جيفونز، التي لوحظت لأول مرة في استهلاك الفحم في القرن التاسع عشر، قد تكون الإطار الأكثر موثوقية لفهم طلب أشباه الموصلات في عصر الذكاء الاصطناعي في 2026.