然而,有兩家華爾街銀行持完全相反的觀點。花旗(Citi)與美銀證券(Bank of America Securities)皆認為,這波拋售恰恰是錯誤的押注,並且他們引用了一個 160 年前的經濟理論來解釋原因:傑文斯悖論(Jevons Paradox)。
花旗與美銀證券都主張,Kimi K3 的效率突破將增加而非減少記憶體晶片的總需求,因為降低每次推論的成本,會讓 AI 變得更普及、更廣泛地被部署——這是教科書級別的傑文斯悖論案例。他們認為,7 月 16 日的拋售是方向錯誤的賭注 。
花旗半導體分析師 Peter Lee 直接引用傑文斯悖論:技術效率提升降低了每單位使用成本,從歷史上看,這會導致總資源消耗增加,而非減少 。在 K3 發表前幾個月錄製的花旗研究播客中,Lee 明確表示:「我認為這種軟體效率對記憶體並非威脅。我認為它對需求是正面的,因為它讓 AI 更便宜、更有用,從而驅動對先進晶片需求更高的採購循環。所以我認為這就像傑文斯悖論」。
他認為 Kimi K3 的架構會特別驅動更多記憶體需求的原因如下:
花旗也另外大幅上調了記憶體價格預測,預計 2026 年 DRAM 價格可能飆漲 200%,並預測 2026 年第四季 HBM 價格將季增 30%,這顯示他們在 Kimi K3 問世前就已預期 AI 驅動的記憶體超級週期 。花旗早在 2025 年 9 月就曾警告,DRAM 和 NAND 快閃記憶體將在 2026 年進入供應短缺狀態 。
美銀在關於 Kimi K3 的已發布評論中,並未明確使用「傑文斯悖論」一詞,但他們在拋售前後的市場判斷都符合此邏輯:
| 架構特點 | 為何驅動記憶體需求 |
|---|---|
| 2.8T 總參數(MoE) | 即使採用稀疏啟動,2.8T 的權重仍須常駐於系統記憶體。開放權重自託管需要配備大型 DDR5 池和 HBM GPU 的伺服器 。 |
| 100 萬 token 上下文視窗 | KV 快取與上下文長度線性成長。更便宜的推論鼓勵使用更長的提示詞,增加了每次查詢的記憶體消耗 。 |
| 代理型 / 多步驟工作流程 | 每個推理步驟都是一次獨立的推論呼叫。每個任務的步驟越多,每個用戶會話消耗的記憶體頻寬就越大 。 |
| 開放權重發布(7 月 27 日) | 促成廣泛的自託管。每個自託管部署都會增加一個固定的記憶體足跡,而這在共享 API 端點時本可被整合 。 |
| 具競爭力的定價(輸入約 $3/M token) | 歷史證明,每一次重大的 AI 價格下降,都會使總 token 用量倍增,遠遠超過效率提升的幅度 。 |
2025 年 1 月的 DeepSeek-R1 拋售遵循了相同模式:一個更便宜、高效的中國模型引發半導體恐慌,但隨後晶片需求因部署範圍擴大而加速成長 。花旗和美銀將 Kimi K3 視為「DeepSeek 2.0」——同樣的恐懼,對三星、SK 海力士和美光等記憶體製造商來說,很可能導致同樣的最終結果 。
行業數據支持了這個論點。市調機構 TrendForce 預測,僅 2026 年 HBM 需求就可能年增 70%,且 HBM 將佔據全球 DRAM 晶圓總產出的 23% 。分析師估計,到 2026 年,AI 資料中心可能消耗約 70% 的高階 DRAM 。記憶體製造商本身——包括美光 CEO Sanjay Mehrotra——也承認短缺將持續到 2026 年之後 。
就連韓國市場也意識到這個論點:據《朝鮮日報》7 月 20 日報導,一份引用傑文斯悖論的證券業備忘錄,一度讓三星和 SK 海力士的股價短暫轉正,隨後才被更廣泛的賣壓淹沒 。
必須指出此論述的限制。沒有一家銀行聲稱拋售是非理性的——僅指出其方向錯誤。美銀明確承認,引發下跌的部分原因確實是對記憶體「成本通膨的合理擔憂」。花旗對記憶體價格的預測雖然樂觀,但也暗示價格壓力可能會擠壓下游 AI 公司的利潤。此外,美銀並未在已發表的 Kimi K3 評論中明確使用「傑文斯悖論」一詞;其邏輯的一致性,是從他們在拋售前後的市場判斷推斷出來的 。
兩家銀行都承認市場近期的恐懼,但他們一致的立場是:Kimi K3 更低的成本和開放權重發布,將擴大 AI 的採用、增加總推論量,並提高記憶體需求——而非扼殺它。這個最初在 19 世紀煤炭消費中觀察到的傑文斯悖論,或許將成為理解 2026 年 AI 半導體需求最可靠的框架。