Kimi K3究竟省了什么？这个疑问正成为AI投资圈最热门的话题。K3总参数量达到2.8万亿，采用稀疏MoE架构，896个专家里一次只激活16个。可以把它理解成一家拥有896名专家的医院，每个病人只找其中最合适的16位会诊，不需要全院一起上。这样确实能降低每个token消耗的计算量。可Kimi官方仍建议使用64颗以上加速器组成的高带宽超节点部署，因为专家分散在不同设备上，数据需要在它们之间高速搬运。算术压力下降后，通信反而更容易成为瓶颈。
光模块卖的正是这段连接能力。它的需求与模型总参数量没有一一对应关系，更接近集群里有多少设备、设备之间交换多少数据，以及客户愿意为低延迟支付多少钱。周日，新易盛扔出另一组数字：上半年净利润预计70亿至80亿元，同比增长78%至103%，扣非利润几乎相同。按一季报倒算，二季度净利润环比增长约52%至88%。一边是高效模型击穿AI硬件估值，一边是卖光模块的公司利润还在加速。两边都是真的，只是回答的时间段不同。
单次计算更便宜，也不等于总算力需求下降。AI总需求可以粗略看成每次任务消耗的算力×任务数量。假设新架构让单次任务节省一半算力，只要价格下降带动调用量增长三倍，总算力消耗仍会增加50%。这在技术产业里很常见。网络资费下降之后，没人因此少上网；视频压缩效率越来越高，全球网络流量照样一路增长。AI会不会重复这个过程，取决于低成本能否催生足够多的智能体、视频生成、编程和企业工作流。K3给出的答案是单位成本还能下降，它没有替市场回答总调用量会增长多少。
新易盛的预告也有自己的边界。70亿至80亿元的利润说明截至二季度，北美算力投资、800G光模块需求和产品结构仍然不错。这是真金白银的利润，不是订单额度，也不是发布会上的远期规划。可股票交易的是未来。今天看到的利润来自此前已经下单、交付的设备，市场现在担心的是2027年云厂商还会不会维持同样的资本开支增速。从高位跌下来不会自动变得便宜，尤其当投资者过去两年已经为高增长支付了很高的估值。
台积电刚把2026年资本开支提高到600亿至640亿美元，存储合约价格也仍在上涨，眼下还看不到产业需求突然熄火的硬证据。麻烦在于，这些好消息市场已经知道。资金需要更高的增长斜率，才能继续维持原来的估值。上周五那根阴线，也不该全算在Kimi头上。全球半导体已经连续调整，A股科技股的融资余额也在下降。K3出现时，市场正好拥有高估值、拥挤仓位和一个足够好懂的卖出理由。它更像划着火柴的人，房间里的汽油早就在了。
本周Alphabet将率先披露财报。财报里的云业务收入很重要，资本开支和后续建设计划更能回答这次争论。如果云厂商继续扩张算力，光模块订单和毛利率维持，新模型带来的效率提升很可能被更多使用量吃掉。如果几家云厂商开始下调资本开支，企业又提到模型效率足以替代部分硬件预算，随后1.6T光模块进度、订单和毛利率转弱，那时当前利润才可能成为周期高点的后视镜。这场争论不必急着选Kimi还是新易盛。一个在改变AI的成本曲线，一个在确认当前订单周期。最后决定硬件股利润的，是AI变便宜以后，人类会用掉多少。
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