真正被淘汰的往往不是岗位本身，而是“不会用AI完成这部分工作的人”。

文/今纶

这一段时间，都算是“Kimi时间”。你和月之暗面公司（Kimi）有合作，你的公司就会上天；如果你不幸和它是竞争对手，就会迎来股市暴跌。

原因是月之暗面推出了全球第三，开源类别第一的模型Kimi K3。

这玩意，马斯克都要服气。

到底发生了什么？相信很多人对Kimi K3是不懂的，对大模型到底有什么作用是不了解的。

我们今天就用大白话，把这些一次性讲清楚。

01 马斯克留言：令人印象深刻

首先来点刺激的：

7月20日，中国软件国际午后直线拉升，截至13:05，飙涨超35%。消息面上，公司与月之暗面正式签署“登月计划”之Token分成及联合创新合作协议。

这是正面刺激的猛料。

还有负面刺激的辣椒油：

智谱在7月17日暴跌（跌幅达28.49%，市值蒸发超2000亿港元），因为它的产品与Kimi（月之暗面）发布的Kimi K3模型存在直接的“竞争替代”与“情绪冲击”关系，但专业人士分析，智谱暴跌是“Kimi冲击、估值泡沫破裂、筹码结构变化”等多重因素叠加的结果，并非单一因果关系。

回顾旧闻：7月17日凌晨，月之暗面正式发布迄今最强模型Kimi K3，总参数2.8万亿，成为全球最大开源模型。

这个Kimi K3到底是个什么东西？有点行业“核武器”的意思。

是的，连马斯克都服气。

首先，我还是要不厌其烦讲讲大模型。所谓大模型，就是一种用海量文本训练出来的超大规模人工智能程序，核心能力是根据已有内容，预测接下来最可能出现的字/词/符号。

你可以把它理解为一个“读过人类几乎所有书，但只会接着往下写的超级打字员”。

Kimi K3出来之后，马斯克在相关测试的评论区留言：令人印象深刻。

仅仅一天后，他就把Kimi当成了新目标。马斯克在X上发布推文，宣布SpaceXAI下一代2T模型，将在下周完成初始训练。紧接着，他说这个新模型可能超越Kimi。

他说自己的产品可能超越Kimi，说明他对Kimi K3是服气、认可的，因为成了他的对标。

02 不用堆算力，AI性能起来了

Kimi K3到底有什么用？能干啥？

简单说几个功能：它曾在连续48小时的自主运行中，独立完成了一款芯片的构建、优化与验证全流程。

它在3D场景渲染和小游戏开发方面表现出色，能直接将概念转化为可玩的交互体验。

在处理超长文档（如《三体》全集）、自动写周报，以及需要高审美直觉的3D/视觉设计任务中表现惊艳。

▲3D 开放世界游戏 图源：月之黑暗面 Kimi 公众号

在某前端代码竞技场榜单中，Kimi K3位列全球第一。它不仅能写代码，还能通过截图自测并修复页面视觉问题，实现从生成到交付的跨越。

尽管在编程等垂直领域拔尖，但在通用场景的综合能力上仍略逊于Claude Fable5和GPT-5.6Sol等顶尖闭源模型，全球第三是妥妥的。

它是怎么做到这么优秀的？

首先是开源，模型共设896个专家，每次推理仅激活其中16个，有效控制推理成本。

注意力机制方面，运用独特的技术和架构，优化长序列信息流动。

从SFT阶段开始应用量化感知训练，使用MXFP4权重与MXFP8激活值，提升硬件兼容性。

Kimi K3干的事儿就是：不用堆算力，AI的性能也起来了，所以引发市场对AI算力需求增速放缓的担忧，导致英伟达等AI芯片股在短期内出现大幅下跌和估值承压。

Kimi K3证明通过算法创新（如MoE架构、KDA机制）和工程优化，可以用更少的算力达到顶级模型性能，动摇了英伟达“算力无限需求”的估值逻辑，压缩了高端GPU的溢价空间。

有点釜底抽薪的意思？但，没那么简单。

虽然算法优化降低了训练端的算力需求，不过模型推理成本的大幅降低将催生海量AI应用，推动推理端算力需求的指数级增长，这长期来看仍会拉动对GPU等算力的总体需求。

都是做一桌子菜，酱油还是少不了，只不过用在了不同的环节。

当然，Kimi K3等国产大模型与国产算力的结合，也在一定程度上推动了国内算力产业链的发展，改变了单一的海外算力依赖格局。

03 Kimi K3影响哪些行业和岗位？

Kimi K3这么厉害，它到底能够推动哪些行业的变化？影响哪些岗位？

我前面讲了，它在芯片设计和游戏方面的应用，毫无疑问，它将影响这两个行业，但远远不止，我只列出六个最重要的行业。

K3擅长“长链条、高信息密度、需跨模态理解”的知识型工作，以下行业受益最明显：

▲制图：抱朴财经

这些行业的共性就是，“一个人+K3”可完成过去需3—5人协作的基础信息处理工作，资深人员把时间花在判断与决策上。

所以，即使是做得好的自媒体公司、游戏公司也在不断发出信号——不招人。

当然，与此对应的是，六种工作岗位将大幅度减少工作人员：

▲制图：抱朴财经

相对较安全的仍是：需复杂人际信任（销售、管理）、线下实操（医护、技工）、灰度决策与担责（战略、风控、高管）的岗位。

多数岗位不会被“直接砍掉”，而是工作内容重组——重复性脑力劳动被AI消化，人类转向审核、判断、创意与客户对接。

真正被淘汰的往往不是岗位本身，而是“不会用AI完成这部分工作的人”。

04 有公司越赚钱越要裁员

Kimi K3用起来便宜吗？

Kimi K3在编程等任务上性能逼近Claude Fable5和GPT-5.6Sol等顶尖闭源模型，但API定价明显更低，同档任务成本约为Claude Fable5的1/3。

但是，对比自家前代K2.6，K3的API单价涨了约3倍。

另外，它的输出token偏多且速度较慢，如果是短平快的问答或高频简单调用，实际花费可能反而不划算。

老板会不会裁员，其实是取决于大模型和人相比，谁更有性价比。

很残酷，但也没办法。

硅谷有不少公司是赚钱的，但越赚钱越要裁员。第一，大模型在某些工作上比人干得更好；第二，要省钱去搞AI基础建设；第三，要做给股东看，希望拉抬股价。

所以，我们当然可以惊叹Kimi K3很牛，但同时也看一看自己的饭碗吧。

包括某些“铁饭碗”的岗位，再过一两年，K4、K5出来了，成本又足够便宜，某些“铁饭碗”恐怕也要变“瓷饭碗”。

因此，且慢欢呼，且看且珍惜吧。