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一款模型，48小时内就把自家的GPU给"压垮"了。
2026年7月20日，中国AI初创公司月之暗面（Moonshot AI）在X平台发布声明：由于Kimi K3上线后需求激增，公司已暂停接受新订阅，原因只有一句话："我们的GPU已经不堪重负。"目前仅维持现有订阅用户的正常服务，新用户名额将分批重新开放。
这不是一次普通的服务器过载，它清晰地照出了中国AI产业在高速奔跑中，始终绕不开的那堵墙。
Kimi K3是什么来头
就在算力告急的几天前，Kimi K3刚刚完成了一次震动业界的亮相。
7月16日，月之暗面在上海世界人工智能大会（WAIC）前夕正式发布Kimi K3，宣称这是目前全球参数量最大的开放权重大语言模型，参数规模达到2.8万亿。这一数字意味着什么？对比来看，Meta迄今发布的最大开源模型Llama系列尚未达到这一量级，而Kimi K3计划于7月27日完整开源，允许任何人下载、使用和二次开发。
从技术架构来看，Kimi K3基于月之暗面自研的Kimi Delta Attention和Attention Residuals机制构建，原生支持多模态输入，上下文窗口高达100万tokens，在复杂代码生成、长文档推理和专业知识问答等基准测试中，其成绩与OpenAI、谷歌的顶级闭源模型正面比拼。《纽约时报》将这次发布定性为"中国最新AI突破，威胁美国领先地位"，措辞之重，足以说明外界的震动程度。
需求的井喷几乎是即刻发生的。模型发布后不到48小时，月之暗面的服务器就已顶不住压力，不得不主动踩下刹车。
这堵墙，所有人都知道在那里
月之暗面的困境，绝非个案。
理解这场算力危机，需要先理解中国AI芯片市场的现实处境。自2022年起，美国对华芯片出口管制持续升级，英伟达H100、H800乃至A100等高性能GPU对中国市场实际上已全面断供。英伟达专门为中国市场降规设计的H20芯片，虽一度成为替代方案，但在2025年遭到进一步限制。
这直接导致了一个结构性缺口：有研究机构测算，2026年中国AI算力芯片市场规模将超过6000亿元，但国产芯片产能仅能满足其中约三分之一，剩余缺口在短期内几乎无法填补。
中国本土的GPU替代方案正在加速跟进，华为昇腾910B系列是目前市场上最主要的国产AI训练芯片，但在性能密度、软件生态成熟度以及大规模集群稳定性方面，与英伟达顶尖产品之间仍存在客观差距。许多AI公司不得不靠堆叠更多数量的国产芯片，来凑出训练和推理所需的算力，这在成本和工程复杂度上都是额外的代价。
更深层的矛盾在于，中国贡献了全球AI Token调用量的36%，排名全球第一。巨大的市场需求与受限的算力供给之间的张力，在每一次爆款模型上线时都会急剧放大。月之暗面这次被流量"压垮"的遭遇，不过是这一结构性矛盾最新一次显性化的表达。
对月之暗面而言，当务之急是在完整开源日期（7月27日）前尽快扩容，否则开源带来的全球用户涌入，将会是另一波更大的压力测试。而对于整个中国AI产业而言，算力问题的解答，仍然悬而未决。
模型可以做到世界最大免费炒股配资，但GPU的供给，不是靠参数量就能解决的。
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