随着月之暗面（Moonshot AI）正式开源 Kimi K3 模型权重，国产算力生态积极适配。同时，由该模型掀起的开源风暴持续扩大，英伟达集结本土科技巨头达成开源联盟，而闭源模型巨头尚未加入。

业内专家建议，国产 AI 产业链打造全球开源社区，争取行业标准主导权，提升国际话语权。

记者获悉，7 月 29 日，月之暗面已完成 F 轮融资。消息显示，公司该轮融资金额超 35 亿美元，并以 500 亿美元的融资前估值进行上市前融资。

7 月 27 日，Kimi K3 完整模型权重正式开放下载。该模型总参数量达 2.8 万亿，是全球首个开源的 3 万亿级别模型。模型基于 KDA 混合线性注意力机制（Kimi Delta Attention）和注意力残差（Attention Residuals）技术构建，原生支持视觉理解，并拥有 100 万 Token（词元）上下文窗口，KV Cache（键值缓存）压缩 75%，长上下文解码速度最高提升 6.3 倍，大幅优化了训练与推理的效率及成本。

根据 Artificial Analysis 最新排名，Kimi K3 智能水平位居全球第四，为开源模型之首。

此次 Kimi K3 一经开源发布，昇腾便宣布 950 全系列、Atlas A3 产品支持 Kimi K3 部署，并表示，Kimi K3 896 专家的大 EP（大规模专家并行）部署场景，能够充分发挥昇腾超节点架构优势。另外，昇腾生态合作伙伴趋境科技也完成了 Kimi K3 在昇腾 Atlas A3 上的推理适配。

7 月 28 日，阿里云真武 M890 超节点实例已适配 Kimi K3，双方将进一步展开国产算力合作，千问 AI 平台和阿里云百炼也将提供 Kimi K3 的模型 API。同时，阿里云自研芯片平台平头哥宣布与月之暗面联合调优，配套阿里云真武 M890 超节点，专门适配万亿级 MoE 模型高并发推理。据测试，真武超节点运行 Kimi K3 的首 Token 时延降低约 35%，长上下文场景下用户体验更流畅。

A 股上市公司中，海光信息宣布完成该模型在海光 DCU 平台的全流程适配、部署与性能验证。围绕 Kimi K3 的架构特性，海光 DCU 团队依托自研 DAS/DTK 软件栈，完成了从底层算子、训练推理框架到推理引擎的全栈适配，带来部署与性能的双重升级。

另外，摩尔线程 28 日宣布，基于 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 及 MUSA 软件栈，公司完成 Kimi K3 的适配；润建股份 29 日宣布，Kimi K3 模型已正式登陆算力服务平台 " 润道星算 "。

Kimi K3 的发布，持续引发对当前开源与闭源模型的任务成本差距的关注。

IDC 中国研究经理程荫向证券时报记者表示，相比闭源头部前沿模型（GPT 系列、Claude 旗舰版），同等能力的国产开源模型（Kimi K3、DeepSeek 旗舰）依托更高效架构、国产算力集群，训练总成本仅为闭源厂商的 1/5 至 1/6。

在推理方面，闭源模型需要自研整套训练底座、私有高质量数据集，固定研发成本极高，开源模型与闭源模型的推理任务成本差距可达几十倍。

成本优势反映在市场流量结构变化上。非营利机构 Mozilla 统计，截至 2025 年底，开源权重模型在 OpenRouter 平台上 Token 占比约 1/3；到今年 7 月，Token 交易量排名前七的均为开源权重模型。

更重要的是，Kimi K3 并未走低成本路线，其定价属于国产高端模型水平，甚至倒逼全球头部模型厂商调整策略。

" 随着需求分层，不同梯队模型定价权出现差异。" 瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮日前在媒体分享会上表示。

据瑞银证券统计，中国头部模型的训练成本约为海外龙头的 1/10；推理成本方面，中国模型 API（应用编程接口）定价约为海外对标模型平均定价的 10% 至 20%，且仍能保持 20% 至 40% 的毛利水平，略低于美国同行，但仍然是一个非常健康的水平。

" 这种优势并非源于激进补贴或者厂商疯狂让利，而是结构性的成本效率优势，包括训练算法创新和架构设计、模型策略重点差异以及开源生态协同等因素。" 同时，熊玮提醒国产模型训练和推理还存在明显的算力瓶颈。

本次 Kimi K3 的发布掀起了开源风暴。一方面，OpenAI 与 Anthropic 的高管质疑开源模型的安全性与合规性，甚至警告开源将削弱美国实验室加码算力投资的商业动机。另一方面，近 200 家美国初创企业敦促美国政府不要切断对中国开源模型的访问。

近日，英伟达创始人、CEO 黄仁勋在接受节目采访时直言 " 中国模型非常出色 "，市场低估了开源模型 Kimi 带来的影响力，就像此前低估了 DeepSeek 一样。同时，高质量的开源大模型可以让更多人使用 AI，这样会带来更多芯片、数据中心、算力的需求，催生更多 AI 服务应用。英伟达于 7 月 27 日宣布成立 " 开放安全 AI 联盟 "（OSAIA），最新已经获 50 多家合作伙伴加入。

关于开源生态的竞争，程荫建议国内 AI 产业链算力端软硬件协同优化，搭建分层算力网络；完善全链路国产软件栈，建立分层商业模式，摒弃内卷聚焦行业落地；打造全球开源社区，争取行业标准主导权，提升国际话语权。