Kimi K3等开源大模型利好AI存储需求，美银重申美光买入评级！
中国开源大模型API定价极具竞争力，价格较西方模型低5至350倍，但这更多反映的是商业模式选择，而非硬件成本大幅下降。尽管新模型通过架构优化和推理效率提升降低了GPU算力需求，随着模型参数规模和激活参数持续增长，对高带宽内存、DRAM等存储资源的需求并未减少，反而进一步提升。此外，每一次开源模型下载，都意味着客户需要自行部署模型，从而新增HBM、DRAM及NAND等存储需求，这是闭源模型所不具备的。美国银行认为，中国存储芯片厂商长鑫存储目前不会对美光构成实质性威胁，并重申美光买入评级，同时维持1550美元目标价。
上周，阿里巴巴投资的中国AI初创公司月之暗面正式发布Kimi K3。这款拥有2.8万亿参数的大模型被公司称为全球规模最大的开源权重模型，其性能接近Anthropic最新旗舰模型Fable。
虽然长鑫存储正积极扩充产能，目前约占全球DRAM晶圆产能的低个位数至10%左右，其主要聚焦消费级及标准型DRAM市场，并未切入HBM3E、HBM4等AI高端存储领域。此外，美国原始设备制造商短期内能否获得政府批准采购长鑫存储产品仍存在较大不确定性。
美国银行指出，美光依据《芯片法案》获得政府补贴后所受到的股票回购限制预计将于2026年12月左右到期。随着限制解除，公司未来数年自由现金流有望达到每年120亿至130亿美元以上，若按照40%的资本回报政策执行，预计每年可实施约50亿至60亿美元股票回购，相当于其当前约1万亿美元市值的5%至6%。
API价格更多体现商业策略，而非硬件成本。以Kimi K3为例，每个推理实例仍需约1.4TB HBM才能运行；相比之下，OpenAI开源模型“oss-120b”参数规模仅约Kimi K3的二十三分之一，其运行仍需约63GB模型权重内存。
行情解读：
API价格通常仍与模型权重规模及激活参数数量密切相关，即便是中国开源大模型也是如此。开源仅意味着模型权重开放，而非部署成本降低，客户仍需采购HBM、DRAM及NAND等存储硬件才能完成本地部署。
