팟캐스트 노트 | SemiAnalysis 의 Kimi k3 심층 분석: 중국 드디어 프론티어 모델 보유, AI 연구소의 토큰 판매가 SaaS 보다 더 수익성 있을 수 있음
정리 & 편집: TechFlow
게스트: Jordan 과 Max, SemiAnalysis 애널리스트
진행자: Jordan(SemiAnalysis 내부 대화)
팟캐스트 출처: SemiAnalysis
원제: [Emergency Episode] Moonshot 의 Kimi K3 가 도착했다! 중국에도 프런티어 모델이 등장했다
방송일: 2026 년 7 월 18 일
핵심 요약
Moonshot 이 Kimi K3 를 출시했으며, 여러 종합 benchmark 에서 Google 과 Meta 를 능가하며 세계 세 번째로 좋은 모델이 되었다. Anthropic 의 Fable 과 OpenAI 의 Soul 5.6 에 이은 순위다. SemiAnalysis 의 두 애널리스트 Jordan 과 Max 는 긴급 에피소드에서 이번 출시의 의미를 분석했다: 2.8T 파라미터 모델이 Sonnet 과 동일한 가격 (백만 tokens 당 3/15) 으로 제공된다. 만약 이것이 프런티어 클로즈드 소스 모델과 규모가 비슷하다면, Anthropic 이 10/50 을 청구하는 이익률은 mindboggling 수준일 수 있다.
Jordan 의 더 날카로운 판단도 있다: 프런티어 격차가 줄어들었는데, 그는 이를 미국 정부가 Anthropic/OpenAI 의 가장 강력한 모델 출시를 제한하여 추격자에게 인위적인 시간 창을 주었기 때문이라고歸因한다. 오픈소스가 실제로 따라잡은 것은 아니다. 동시에 서방 오픈소스는 완전히 공백 상태다. 미국 기업의 오픈소스 모델 중 중국에서 다섯 번째로 좋은 모델을 따라잡는 곳은 없다. 모델 경쟁은 harness(도구 사용) 와 지정학적 경쟁으로 변모하고 있다.
주요 관점 요약
Kimi K3 의 포지셔닝에 대하여
- "모든 주요 benchmark 의 종합 순위를 보면, 오늘 매우清晰的인 top three 가 있다: Fable, Soul 5.6 그리고 Kimi K3. 이들은 DeepSeek 를 포함하여 다른 모든 모델보다 항상 높으며, Google, Meta 그리고 xAI 보다도 분명히 높다."
- "Google 은 특히 매우 부끄러워해야 한다. 2025 년 11 월, 12 월까지만 해도 모두 AI 삼巨头가 Google, Anthropic 그리고 OpenAI 라고 생각했다. 오늘 몇몇 '구세대' 사람들과 이야기해도 그들은 여전히 그렇게 생각하지만, 분명히 더 이상 그렇지 않다."
- "이것은 세계 두 번째로 좋은 모델일 수 있다. 내가 Fable 로 진지한 일을 할 때마다 거절당하고 Opus 로 돌려보내지기 때문이다. Opus 보다 좋은지 확신할 수는 없지만, 적어도 거절당하지는 않는다."
프런티어 모델 이익률에 대하여
- "Kimi 가 적자를 보며 3/15 가격대에 K3 를 제공하지 않을 가능성이 높다면, 규모는 비슷하면서 10/50 을 청구하는 Fable 은 AI 랩이 수익을 내지 못하는 사업이라는 우려를 완전히 불식시켜야 한다. API 가격으로 token 을 판매하는 것은 SaaS 보다 더 수익성이 있을 수 있다."
- "K2.7 에서 K3 로 가격이 3 배 이상 올랐다. 0.95/4 에서 3/15 로 올랐다. 하지만 그들이 더 이상 인상할 여지가 많다고 생각하지 않는다. 많은 작업은 GLM 이나 MiniMax M3 로도 충분하기 때문이다."
미국 정부와 격차에 대하여
- "이 격차가 줄어든 이유는 전적으로 미국 정부가 Anthropic 을 제한하여 우리가 이들 회사의 실제로 가장 강력한 모델을 얻을 수 없게 했기 때문이라고 믿는다. 그들은 인위적으로 따라잡은 것이다."
- "우리는 프런티어 지능이 허용될 때만それに 접근할 수 있다. 이는 뒤이어 4 위, 5 위, 6 위, 7 위 플레이어들에게는 실제로 기회다."
서방 오픈소스 공백에 대하여
- "시장 전체가 이렇게 비효율적인데, 미국 기업이 중국에서 다섯 번째로 좋은 모델조차 따라잡지 못한다는 사실에 충격받았다."
- "정부가 중국 오픈소스 모델을 금지하지 않더라도, 일반적인 미국 대기업은 독점 데이터를 중국 오픈소스 모델에 먹이려고 하지 않을 것이다. 에어갭 데이터센터에서 웨이트를 로드하여 CCP 가 데이터를 볼 수 없더라도, 경영진은 납득하지 않을 것이다."
harness 에 대하여
- "Kimi K3 를 테스트하면서 Open Code, Hermes 그리고 Pi 를 처음으로 진지하게 검토하게 되었다. harness 는 완전히 제품의 일부다."
- "몇 가지 간단한 것이 내가 그 모델 대신 이 모델을 선택하게 만든다: 원격 SSH 서버에 설치할 수 있는가? 단축키는 사용하기 좋은가? 이러한 harness 의 세부 사항이 실제로 내가 token 을 어디로 보내는지, 즉 예산을 어디로 보내는지影响한다."
"아직 이르다"에 대하여
- "지난주에 ICML 에 갔고, 그 전 주에는 AI Engineer 대회에 갔다. 이는 명목상의 AI 대회인데, 80% 이상의 사람이 SemiAnalysis 를 들어본 적이 없다. 자신을 AI 업계에서 일한다고 하면서 SemiAnalysis 를 읽어본 적도 없는가? 우리는 아직 이르다."
Kimi K3 는 세계 세 번째로 좋은 모델인가
Jordan: 빠른 핫테이크, Kimi K3 는 현재 세계 세 번째로 좋은 모델인가?
Max: 답은 명확한 "예"다. 모두 benchmark 를 비난하는 것을 좋아하지만, benchmark 에는确实 문제가 있지만, 모든 주요 benchmark 의 종합 순위를拿出来 보면, 그들의 지향점은 항상 옳았다. 오늘 매우清晰的인 top three 가 있다: Fable, Soul 5.6 그리고 Kimi K3. DeepSeek 등의 오픈소스 플레이어를 포함하여 다른 모든 모델보다 항상 높으며, Google, Meta 그리고 xAI 보다도 매우 분명히 높다. 이는 Moonshot 팀에게 극히 놀라운 성과다.
Google 은 특히 매우 부끄러워해야 한다. 2025 년 11 월, 12 월까지만 해도 모두 AI 삼巨头가 Google, Anthropic 그리고 OpenAI 라고 생각했다. 오늘 몇몇 "구세대" 사람들과 이야기해도 그들은 여전히 그렇게 생각하지만, 분명히 더 이상 그렇지 않다.
전반적으로 나는 여전히 그것이 Fable 과 Soul 5.6 보다 낫지 않다고 생각한다. 좀 웃긴 것은 그들은 자신의 모델 출시 블로그에서도 이를 명확히 밝혔다는 점이다. 아마도 old school 중국식 겸손일 수도 있고, 아니면 미국 정부의 심사를 부르고 싶지 않아서일 수도 있다.毕竟 Fable 5.6 의 출시 당시에도 일부 지연이 있었다. 하지만不管怎样, 매우 인상적이다.
Jordan: 그들은 블로그의 limitations 장에서 "K3 는 전반적으로 매우 경쟁력 있는 모델이지만, 사용자 경험 측면에서 Fable 5 와 GPT 5.6 사이에 명확한 격차가 여전히 존재한다"고 썼다. 나의 개인 사용 경험으로는, 그것은确实不错지만 정말 느리다. 이 점이 매우 짜증난다. 이것이 나에게 처음으로 오픈소스 harness 를 시도할 동기를 부여했다. 솔직히 말해서, 나는 모델에 대해 배우는 것보다 harness 에 대해 더 많이 배운 것 같다. 모든 모델이 현재 내가 하는 기초 작업을 수행하기에 충분히 좋기 때문에, 그것이 하지 못하는 복잡한 작업을 찾기 어렵다.
나에게 이것은 세계 두 번째로 좋은 모델일 수 있다.因为我每次用 Fable 做正经事都被拒绝，被打回 Opus。虽然不确定它比 Opus 好不好，但不被拒绝这件事本身就没那么烦人。 하지만 API key 로 사용량 기반付费时倒不会被拒，只有在用 web console 或 deep research 时才会撞限额。그들은 분명히 이 모델이 가져오는 수요를 서비스할足够的 GPU 가 없다. 이전에는 이 문제가 오픈소스 전략으로 해결되었다. 웨이트를 던져서 다른 사람들이 serve 하게 했다. 하지만 이번에는 아직 웨이트를 던지지 않았다. 그들은 10 일 후에야 공개한다고 말한다.
왜 10 일 동안 웨이트 오픈소스를 지연했는가
Jordan: 당신은 이 지연 전략이 무엇이라고 생각하는가?
Max: 분명히 해두자, 이 모두는 나의 순수 추측이다. 큰 이유 중 하나는 그들이 vLLM 과 SGLang 같은 추론 엔진 팀에 이 모델을高性能으로 serve 할 수 있도록 충분한 시간을 줄 필요가 있기 때문일 수 있다. 만약 오늘 웨이트를 던져낸다면, 모든 사람이 serve 하지만 초당 20 tokens 만 준다면, 그들의 브랜드 캡처에 매우 나쁠 것이다. 그들은 지금 많은 PR 과 채택을 얻을絶好의 기회가 있다. 만약 출시 즉시 성능에 발목이 잡힌다면, 오히려 모멘텀을 약화시킬 것이다.
다른 가능성은 그들이 Together AI, Fireworks, Nebius, Groq 같은 추론 서비스 업체와 라이선스 협의를 하고 있다는 것이다. GB300 같은 최신 칩을 사용하여 증분 용량을 serve 하게 하려는 것이다. 이 두 가지가大概就是 10 일 지연의 주요 이유다.
프런티어 모델의 폭리
Jordan: 모델 아키텍처에 대해 이야기해보자. 그것은 2.8T 파라미터다. B200 에 들어가지 않는다. 단일 8 카드 HGX 서버에서 serve 하려면 B300, GB300 또는 AMD MI355X 가 필요하다. 물론 노드 간 pipeline parallelism 을 할 수는 있지만, 그것은 성능에 심각한 영향을 미칠 것이다. 따라서 최신 칩을 가진 사람만이 이 모델을 serve 할 수 있다.
방금 당신이 말한 Google 이야기로 돌아가자. 이 모델은 2.8T 파라미터로 프런티어 경쟁력에 도달했다. 이는 실제로 클로즈드 소스 프런티어 모델이 얼마나 큰지에 대한 단서를 준다. 만약 그들이 10T 파라미터 모델로 이것과 비교한다면, 더욱 창피할 것이다. 우리는 그것이 Soul, Fable 과 같은 수준이라고 가정해야 한다.
Max: 그래, 네 말이 맞다. 나는 여전히 Anthropic 연구 팀의 능력과 예리함을 믿는다. Twitter 에서 현재 클로즈드 소스 모델이 10T 파라미터라고 말하는 사람이 있다면, 만약 그것이 사실이라면, 형제여 짐을 싸야 한다. 엔비디아 주가는 내일 50% 떨어질 것이고, 모든 것이 끝날 것이다.
나는 Kimi K3 가 현재 선도적인 클로즈드 소스 모델보다 훨씬 작지 않을 것이라고 비교적 확신한다. 심지어 약간 더 클 수도 있다. 만약 이것이 사실이라면, 이는 우리가 SemiAnalysis 에서 항상 강조해 온 관점을 더욱 입증한다: 이들 클로즈드 소스 랩의 이익률은 절대적으로 mindboggling 수준이다. 만약 Kimi 가 적자를 보며 3/15 가격대로 K3 를 serve 하지 않을 가능성이 높다면, 이는 Sonnet定价과 같다;而 Fable 규모는 비슷하지만, 10/50 을 청구한다면, AI 랩이 수익을 내지 못하는 사업이라는 우려를 완전히 불식시켜야 한다. API 가격으로 token 을 판매하는 것은 SaaS 보다 더 수익성이 있을 수 있다. 오늘 기준으로 말이다.
Jordan: 인건비 없이 GPU 뿐이다. 그렇다면 이전 가격과 비교하면 어떤가? 당신은 3/15 라고 말했지만, 이전 버전 Moonshot 직접 가격은 0.95/4 였다. 따라서 K2.7 에서 K3 로 가격이 3 배 이상 올랐다. 그들은 얼마나 더 인상할 여지가 있는가?
Max: 나는 그들이 위로 밀어올릴 여지가 많지 않다고 생각한다. 3/15 가격대에서도 많은 사람이 너무 비싸다고 느낄 것이다. 그들의 작업은 GLM 이나 MiniMax M3 로도 충분하다. 여기에 흥미로운 분기가 있다: Dylan 의 token 소모에 신경 쓰지 않는 우리 SemiAnalysis 같은 사람들은 거의 모든 일에 Fable 을 계속 사용할 것이다;而 극도로 비용에 민감한, 예를 들어 Tesla, Uber 처럼 일주일에 $200 token 만 사용하는 사람들은 GLM 가격층으로 갈 것이다. 그렇다면 실제로 Kimi K3 로 전환할 사용자는 누구인가? 아마도 철학적으로 오픈소스를 사랑하고 새 모델을 지원하려는 사람들일 것이다. 대기업이 실제로 이 모델을 채택할까? 나는 답이 부정적이라도 놀라지 않을 것이다.
새 아키텍처와 다음 단계
Jordan: 이것은 완전히 새로운 아키텍처다. 2.8T 파라미터, Kimi 의 delta attention, potential residuals, stable latent 가 있다. 기본적으로 이전 모델의 확대판으로, 약 두 배 크다. 이전 K2.5 에서 우리는 Cursor 가 이를 composer 로 사용하는 것을 보았다. continued pre-training 과 MRL 을 기반으로 하며, 이후 2.5, 2.6, 2.6.7 등의 checkpoint 가 나왔다. 이것은 새 base model 이지만, 이미 상당히 완성되어 사용 가능하다. 원시 모델에서常见的 거친 모서리가 나타나지 않았다. 다음 단계는? 3.1 은 언제 나오는가? 가격은 변할까? K3 기반 composer 가 있을까?
Max: K3 기반 composer 는 아마 없을 것이다. Cursor 무리들은 이미 처음부터 자신의 모델을 훈련하기로 결정했다. K3.1, K3.2 등에 관해서는,估计接下来一两个月会出两到三个更新，就是继续 post-training。가격은 유지될 것이라고 추측한다.因为他们在未来两三个月内不可能跑在新硬件上，没有 throughput 提升来降价。아마特别牛的 kernel 엔지니어가 비용을 DeepSeek V4 수준으로 낮출 수 있겠지만, 3T 파라미터 모델이 이를 달성할 수 있을지는 의심스럽다. 현재 GLM 과 MiniMax 의 가격은 아마도 1T 에서 1.5T 모델이 serve 할 수 있는 한계일 것이다.
오픈소스가 클로즈드 소스를 따라잡을 수 있을까
Max: 더 흥미로운 질문은 오픈소스와 클로즈드 소스의 격차가 계속 줄어들 것인지, 오픈소스가 실제로 프런티어 수준의 parity 에 도달할 수 있을 것인지다. 만약 이것이 발생한다면, 우리 전체 산업에 엄청난影响을 미칠 것이다.你怎么看？
Jordan: 나의 관점은, 격차가现在缩小了，原因 squarely归于미국 정부가 Anthropic 을 제한하여 우리가 이들 회사의 실제로 가장 강력한 모델을 얻을 수 없게 했기 때문이다. 그들은 인위적으로 따라잡힌 것이다.
우리는 Mythos 와 Fable 의 비교를 볼 수 있다. Mythos 는 내가 사용할 수 없고, Fable 은 내가 간절히 요청해야 가끔 사용할 수 있다. 5.6 Soul, 우리 내부 판단으로는 그것이 OpenAI 가 훈련한 가장 큰 모델이 아니다. 4.5 만큼 크지 않다. 그들은 그보다 더 큰 것을手里에 가지고 있다. 결과는, 우리는 프런티어 지능이 정부에 의해 허용될 때만それに 접근할 수 있다는 것이다.
이는 뒤이어 4 위, 5 위, 6 위, 7 위 플레이어들에게는 실제로 기회다. 어떤 상한선 내에서 모든 것을放开하고 사용자 점유율을 빼앗을 수 있지만, 진정한 프런티어에는 결코 닿을 수 없다. 나는 프런티어가 이번 여름 말에 다시 한 걸음 크게 나아갈 가능성이 있다고 생각한다. 아니면 정치 풍향이 조금 더 변할 수도 있다. 아니면 우리가 코딩 외의 모달리티를 찾기 시작하여 그들이 실제로 그 영역을 탐색하게 할 수도 있다.
顺便提一下 Thinking Machines 의 Inkling 출시, 네이티브 오디오 입력은 매우 흥미롭다고 생각한다. 미래의 신호다.
Max: Inkling 에 관하여, 서방은确实非常非常非常缺一个不烂的 오픈소스 모델. 시장 전체가 이렇게 비효율적인데, 미국 기업이 중국에서 다섯 번째로 좋은 모델조차 따라잡지 못한다는 사실에 충격받았다. 한편으로는, 미국 정부가 중국 오픈소스 모델을 전면 금지하는 것은 시간 문제일 수 있다. 다른 한편으로는, 금지하지 않더라도, 일반적인 미국 대기업은 독점 데이터를 중국 오픈소스 모델에 먹이려고 하지 않을 것이다. 에어갭 데이터센터에서 웨이트를 로드하여 CCP 가 데이터를 볼 수 없더라도, 경영진은 납득하지 않을 것이다. 많은 기업이 token 예산을 중요시하며, 서방 모델 또는 비중국 모델만 실행하려고 한다. Inkling 은 우리가 현재 얻을 수 있는 최고의 서방 OSS 이지만, 오픈소스 프런티어와는 아직 멀다. 이에 충격받았다.
Jordan: 이전에는 Neotron 이었고, 지금은 Inkling 이다. Inkling 의 전략에는 두 가지 기회가 있다고 생각한다. 첫째, 그들은 대부분의 중국 오픈소스보다 나아야 한다. 그래야 게임에 참여할 수 있다. 둘째, 그들은 프런티어 랩의 2 급, 3 급 모델보다 나아야 한다. Sonnet 보다 나아야 한다. Bedrock 이나 Foundry 를 통해 프런티어에 가까운 지능을 얻을 수 있기 때문이다. 클로즈드 소스 2 급 모델로 비용을 절감할 수 있다. 서방 오픈소스가 "비용 절감"을 도와준다는 각도는我一直不太理解。모델을 Fireworks, Together, Base10 같은 생태계로 밀어넣는 것은 확실히 좋은 일이지만, 시장의 대부분은 정부 수준이다.
중국 국산 가속기를 위해 태어났다
Jordan: 또 다른 말할 만한 점은, K3 블로그에서 SFT 단계에서 양자화를 했으며, 네이티브로 MXFP4 와 MXFP8 을 웨이트와 활성화에 사용했다고 언급했다. 공식 설명은 "broad hardware compatibility"다. 당신은 Moonshot 이 다른 어떤 하드웨어를 신경 쓴다고 생각하는가?
Max: 나는 11 종의 중국 가속기 목록을 가지고 있다. 당신은 SemiAnalysis 가속기 모델을 구독하여 더 알아볼 수 있다. 화웨이 승등, 바이두 쿤룬, 캠브리콘, 무어 스레즈, 다양한 칩이 논문에도 나타나고 코드에서도 볼 수 있다. 국산 가속기에서 프런티어 모델을 실행하는 것은 이미 중국의 국가 우선순위다. 만약 우리가 2025 년 말에 Google 을 프런티어 랩이라고 말했다면, 지금은 Moonshot 도 프런티어 랩이라고 불러야 한다.
Jordan: 옆 이야기로, 나의 아버지는 현재 중국에 출장 중이다. 그가 말하기로 묵고 있는 호텔은 모두 꽉 찼다. 시진핑이 곧 그 지역에 AI 는 중국의 최우선 순위라는 연설을 하러 오기 때문이다. 당신이 말한 많은 것이 맞다.
하네스가 바로 제품 그 자체다
Jordan: 내가 이 모델들을 사용하는 과정에서 가장 큰 깨달음은, 첫째, 절대적 프런티어 모델에 max thinking mode 를 사용하는 것과 medium effort 간의 차이를 구분하기가 점점 더 어려워진다는 것이다. 일상 작업에서我真的找不到这些模型搞不定的事。나의 행동 기본 설정은 최대, 가장 어려운 모드를 켜는 것이다. 왜냐하면 나는 Dylan 의 예산을 신경 쓰지 않기 때문이다.
하지만 한 수준에서는 harness 자체가 제품의 일부다. Kimi K3 를 테스트하면서 Open Code, Hermes 그리고 Pi 를 처음으로 진지하게 검토하게 되었다. harness 는 완전히 제품의 일부다. 몇 가지 간단한 세부 사항이 내가 그 모델 대신 이 모델을 선택하게 만든다: 원격 SSH 서버에 설치할 수 있는가? 단축키는 사용하기 좋은가? 이전 명령을 편집할 수 있는가? 이러한 harness 의 작은 세부 사항이 실제로 내가 token 을 어디로 보내는지, 즉 예산을 어디로 보내는지影响한다.
Max: 많은 사람이 token 예산에 대해 이야기하지만, 당신의 워크플로우 설명에서 볼 수 있듯이, 내가 GLM 이 처리할 수 있는 작업이라도 Fable 에 max intelligence 로 라우팅하는 것을 기꺼이 한다. ROI 가 여전히 그 가격의 가치가 있기 때문이다. benchmarks 는 많은 작업이 GLM 으로 이동할 수 있다고 말하지만, 당신은 여전히 Anthropic 이나 OpenAI 의 모델에 머무르기를 기꺼이 한다.
Jordan: 기본적으로 그렇다. 하지만 나는 많은 Slack bot 을 사용한다. 뒤에서 어떤 모델이 실행되는지 나는 모른다. 예를 들어 Perplexity 의 Slack 통합, 만약 그것이 K3 로 라우팅하기 시작하거나, GLM 으로 라우팅하거나, Sonnet 으로 라우팅한다면, 나는 실제로 신경 쓰지 않는다. 이전에는 사용량을 보고 나서야 OpenAI 모델이 얼마나 차지하는지 알 수 있었다. 왜냐하면 이것이 그것이 스스로 내린 결정이기 때문이다. 그 부분의 justify 는 harness 가 결정한다.
Max: 이는 오히려 outcome-based pricing 의 진입점이다. 어떤 랩이 outcome-based pricing 을 한다면, 95% 이상의 gross margin 을 얻을 수 있을 것이다.因为你愿意付 stable pricing的那些任务，今天其实零头就能搞定。
Jordan: 둘째, 나는 이들 랩이 이미 할 아이디어가 없다고 생각하지 않는다. 그들은 계속 사람들을 놀라게 하는 모델을 훈련하여 코딩 측면의 RSI 를 때릴 수 있지만, 우리에게 출시하지는 않는다. 그들의 "영구 하층 계급"을 유지하면서. 그들은 계속 distillation 할 수 있으며, 우리에게 조금 맛보게 해줄 수 있다. 동시에 비디오 생성, 오디오 투 오디오, deep research 같은 다른 용도를 계속 탐색할 수 있다. 이들은 코딩과 그다지 같지 않다. 로보틱스와 월드 모델은 하나의 간단한 방향이다. 만약 Anthropic 이 목표를 지식 작업에서 육체 노동으로 전환한다면? 그들이 전 세계最伟大的 기술로 지속 가능한 좋은 ROI 비즈니스를 구축할 수 없다고 말하는 것은 믿지 않는다.
우리는 아직 이르다
Max: 이것들을 논하지 않더라도, 나는 매일 이 모델들을 매우 많이 사용한다. 소프트웨어 엔지니어를 하는 내 친구들은 나보다 10 배 적게 사용하고 10 배 적게 쓴다. Fable 을 사용하는 사람과 Sonnet 을 사용하는 사람은 동일하게 많이 사용하지만, Fable 을 사용하는 사람은 10 배의 돈을 쓴다. 90% gross margin, business 의 bulk 를 지탱한다. 일단那些人开始用更大模型、用得更多，需求只会更大，모델甚至不用变得更好。然后我还要去跟不搞科技的邻居聊，我在他们里面肯定是 0.1%甚至 0.01%，아마还有 1000 배의 성장 공간이 있다. Masa-san(손정의) 의 "황금 거위 지수 곡선"으로 돌아가자.
Jordan: 그녀가 말한 "아직 이르다"는 완전히 옳다. 이것이 내가 Kimi K3 가 Anthropic 과 OpenAI 의 순 신규 ARR 감속을 일으키지 않을 것이라고 생각하는 이유다. 설령 오늘 Fable 과 5.6 을 사용하는 사람 중 일부가 설득 불가능하게 Kimi K3 로 전환하더라도, 이 부분은 이 기술을 진지하게 시도해 본 적 없는那些人에게 완전히 묻힐 것이다.那些人每天都在发现新的高 ROI用例，그들은 여전히 새로운 시나리오를 잠금 해제하기 위해 기본적으로 5.6 Soul 또는 Fable 5 를 사용할 것이다. 당신은 ARR 성장률 감속을 보지 못할 것이다.
Max: 이 팟캐스트를 구독하지 않고 SemiAnalysis 를 팔로우하지 않은 사람이 얼마나 많은지 생각해 보라. 나는 지난주에 ICML 에 갔고, 그 전 주에는 AI Engineer 대회에 갔다. 이는 명목상의 AI 대회인데, 80% 이상의 사람이 SemiAnalysis 를 들어본 적이 없다. 자신을 AI 업계에서 일한다고 하면서 SemiAnalysis 를 읽어본 적도 없는가? 우리는 아직 이르다.
Jordan: 이는 당신 자신에게 ego check 를 주는 셈이다, Max, 진정해라.
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