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Kimi K3會是下一個DeepSeek?低成本模型正掀起AI價格戰

優分析

更新於 27分鐘前 • 發布於 1天前 • 優分析

中國新創公司Moonshot AI推出的大型語言模型Kimi K3,於發布後迅速登上AI程式設計模型排行榜Arena榜首,成為首個奪下該榜第一名的中國AI模型,再度引發市場對美中人工智慧(AI)競爭態勢的關注。

Kimi K3於7月17日正式發布,短短數小時內便躍居Arena排行榜首位。Arena是市場廣泛關注的AI程式設計模型評比平台,其排名常被視為衡量模型實際開發能力的重要指標。

對美國科技業及資本市場而言,Kimi K3的突破不只是技術進展,更可能對AI產業的商業模式帶來衝擊。

若中國AI模型能提供與美國同等級的效能,同時維持更低成本與開源(Open Source)架構,美國AI公司如OpenAI及Anthropic未來恐將更難維持高價訂閱模式與企業授權收入。

Kimi K3目前僅能透過Moonshot AI旗下的Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code及Kimi API使用。不過,Moonshot AI預計於7月27日前開源完整模型權重,屆時企業可自行下載並部署於任何雲端或本地基礎設施。

值得注意的是,前一代模型Kimi K2.7-Code已於7月1日整合至GitHub Copilot,並由Microsoft Azure提供託管服務,支援Visual Studio Code、JetBrains、Xcode、Eclipse及Copilot CLI等開發環境,也是目前唯一已登陸西方主流雲端平台的Kimi系列模型。

低成本、開源模式再度衝擊市場

Kimi K3延續近年中國AI模型的發展策略,以較低成本及可自由修改的開源程式碼吸引企業與開發者。

若以每百萬Token(美元)比較,目前Kimi K3的定價仍未正式公布,但從現有主流模型價格可看出,中國開源模型普遍具有明顯成本優勢。以輸出Token計算,Moonshot上一代Kimi K2.7-Code約為4.00美元/百萬Token,智譜GLM-5.2約3.52美元,MiniMax M3約2.40美元,DeepSeek V4 Pro更低至約0.83美元。

相較之下,美國模型價格明顯較高,包括Google Gemini 3.5 Flash約9美元、Anthropic Claude Sonnet 4.6約15美元、OpenAI GPT-5.5約30美元,Anthropic Claude Fable 5更高達50美元。整體而言,西方主流模型價格約為中國模型的3至5倍,也是市場認為中國AI持續衝擊全球AI商業模式的重要原因。

部分產業人士認為,這與2025年初DeepSeek推出高效能、低成本AI模型時的情況相似。當時DeepSeek以遠低於市場預期的訓練成本推出大型模型,一度引發市場重新評價美國AI企業的競爭優勢,並造成美國科技股市值短時間蒸發數千億美元。

投資人重新評估AI產業獲利模式

Arena創辦人Anastasios Angelopoulos表示,Kimi K3可能迫使資本市場重新評估整個AI產業。

他指出,相較於需將企業資料上傳至雲端、並支付高額訂閱費的封閉式模型,企業可能更傾向部署可自行修改、可在本地端運行的開源模型。

他認為,Kimi K3的推出將對資本市場帶來重新定價(reckoning),並重新檢視OpenAI與Anthropic等封閉式AI模型是否仍能維持市場主導地位。

白宮顧問:美國AI領先優勢面臨挑戰

美國白宮AI顧問、創投人士David Sacks表示,Kimi K3證明美國在AI領域的領先優勢正受到挑戰。

他批評,美國近年因資料中心建設受阻、各州法規增加,以及部分人士主張建立聯邦審查制度,使AI模型發布速度受到限制,恐削弱美國競爭力。

Sacks認為,若持續限制AI基礎設施建設與模型開發,美國將可能在AI競賽中失去領先地位。

美國或提高企業採用中國AI的監管門檻

曾任白宮AI顧問、現任職於OpenAI的Dean Ball則表示,Kimi K3展現出相當強的技術實力,而非外界過去批評的單純模仿美國模型。

不過,他預期,美國總統川普政府未來可能不會直接禁止企業使用中國AI模型,而是透過提高監管要求,強調中國AI可能存在資訊安全或其他潛在風險,降低企業採用意願。

他認為,只要提高企業使用中國AI所需承擔的法規風險,便足以讓多數受監管企業選擇避開相關產品。

AI競爭逐漸從技術轉向商業模式

矽谷知名投資人Gavin Baker表示,Kimi K3對OpenAI與Anthropic而言可能帶來負面影響,但對全球大部分企業反而有利。

他指出,若高品質AI模型逐漸商品化、價格持續下降,企業將能以更低成本導入AI技術,而真正受惠者將是AI應用開發商,而非提供基礎模型的業者。

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