7 月 19 日，月之暗面宣布即日起暂停 Kimi C 端新用户订阅，将现有算力全部用于保障已订阅用户权益，并将后续新订阅权益拆分为 Kimi 主权益和 Kimi Code 权益，以更精准匹配算力。

此举距其新一代开源大模型 Kimi K3 发布仅过去三日，这一动作旋即引发市场对大模型商业模式的广泛讨论。

7 月 16 日，月之暗面发布的新一代开源大模型 Kimi K3 参数规模达 2.8 万亿，发布仅数小时便登顶 AI 代码工具评测榜单 Arena，这是中国大模型首次登顶该榜单。Arena 榜单运营负责人安杰洛普洛斯评价称，Kimi K3 的发布或将倒逼投资者重新审视整个 AI 行业，并可能引发资本市场重新洗牌。

一位 AI 基础设施供应商创始人向证券时报记者指出，算力资源紧张并非 Kimi 独有问题，而是当前大模型行业共同困境。" 无论是模型训练还是推理服务，算力均处于供不应求状态。" 该人士指出，Kimi K3 发布后热度显著超出预期，用户调用量短期内急剧攀升，叠加新模型在长文本处理能力上的强化，单次推理所需显存大幅增加，从而暴露出算力资源瓶颈。相较之下，其他大模型厂商近期未出现类似 " 熔断 " 举措，主要源于产品发布周期与市场热度的时序差异，但算力供给与需求之间的结构性矛盾是长期存在的。

腾辉智算创始人兼 CEO 董春辉向证券时报记者表示，Kimi 暂停新用户注册是一种主动调配资源策略。在算力有限的前提下，优先保障现有付费及高净值用户体验，避免因新用户涌入导致整体服务质量下降，属于合理的短期应变措施。此举虽短期限制用户增长，但有助于维持品牌口碑与付费用户忠诚度。

谈及 Kimi K3 与其他开源模型的竞争格局，董春辉表示，国内大模型领域竞争表现为 " 阶段性领先交替出现 "。各家模型平均每隔数月至半年进行一次重大版本更新，技术突破往往源于特定团队的算法创新或工程优化。未来大模型厂商竞争不仅取决于算法性能，更依赖于算力资源的储备与调度能力。技术领先周期正逐步缩短，" 阶段性领跑 " 或成为新常态。