Kimi K3: Moonshot AI’s open-weight model met 2,8 biljoen parameters stuurt chipaandelen omlaag, net als bij DeepSeek
Kimi K3 van Moonshot AI — een open-weight model met 2,8 biljoen parameters — zorgde vrijdag voor onrust bij chipaandelen en doet denken aan de DeepSeek-uitverkoop van januari 2025, die in één dag $1 biljoen aan beurswaarde deed verdampen.
Moonshot AI, een in Beijing gevestigd lab, bracht vrijdag Kimi K3 uit — een open-weight model met 2,8 biljoen parameters — en chipaandelen kelderden fors. Wall Street zag er een herhaling van zetten in. De DeepSeek-uitverkoop van januari 2025, opnieuw. De redenering is dezelfde die de markten achttien maanden geleden opschrikte: als een Chinees lab goedkoop geavanceerde AI kan bouwen, met minder high-end GPU’s, verliest de enorme kapitaalinvesteringscyclus die Nvidia en de koersen van datacenterbedrijven overeind houdt, zijn hele bestaansreden, aldus Decrypt.
De oorspronkelijke DeepSeek-schok wiste in januari 2025 in één dag ongeveer $1 biljoen van de aandelenmarkt. Eén bedrijf alleen al — Nvidia — daalde zo’n 17%, meldde The Wall Street Journal. De these was onomwonden: Chinese labs, afgesneden van topklasse Nvidia-hardware door Amerikaanse exportrestricties, hadden manieren gevonden om toonaangevende prestaties neer te zetten voor een fractie van de rekenkracht, waardoor de bullish these van “meer chips = meer AI” — die de waardering van Nvidia de stratosfeer in had gejaagd — onderuit werd gehaald, aldus Yahoo Finance. Kimi K3 raakt exact dezelfde zenuw.
Open-weight is hier het sleutelwoord. Moonshot AI publiceerde de gewichten van het model openlijk — wat betekent dat iedereen Kimi K3 kan inspecteren, verfijnen of erop kan voortbouwen zonder per query te betalen aan een Amerikaans toonaangevend lab. Dat is precies wat beleggers schrik aanjoeg, die Nvidia en het bijbehorende ecosysteem hadden geprijsd op basis van de aanname dat geavanceerde AI steeds grotere clusters van dure GPU’s vereist. Dezelfde reden waarom DeepSeek bedreigend was. Het patroon is niet subtiel.
Dit is geen overnight-startup. Bloomberg meldde in november 2025 al dat het Kimi K2 Thinking-model van het lab “viraal was gegaan in techkringen”, en een opiniestuk van Bloomberg stelde de vraag direct: “Zijn DeepSeek-momenten nu het nieuwe normaal?” Kimi K3 is een vervolg van hetzelfde lab. Geen eenmalig voorval — een tweede klap van een outfit die dit nu al twee keer heeft gedaan. Daarmee krijgt de markt de lastige vraag voorgeschoteld: zijn deze Chinese efficiëntieschokken een structureel, terugkerend risico, of slechts een schrikreactie die telkens weer wegebt?
Commentaar op sociale media volgde de onrust op de voet. Een Reddit-draad in r/MU_Stock bestempelde Kimi K3 als “weer een DeepSeek-moment” dat “de AI-trade opschrikte”, waarbij gebruikers opmerkten dat Koreaanse geheugenchipaandelen juist stegen — al gaat het hier om ongeverifieerd sociale-mediacommentaar, niet om bevestigde marktberichtgeving. De bredere risicostemming is al fragiel; de totale marktkapitalisatie van crypto staat op $2,28 biljoen, een daling van 0,37% over 24 uur, met de Fear & Greed Index op 27 van de 100 — ruim in het Fear-territorium. BTC$80.965,00▼1,62% noteert op $64.099, ETH$2.398,96▼2,00% op $1.843, en SOL$102,77▼2,86% op $75,10.
De terugval in crypto heeft geen directe LINK$12,23▼2,50% met Kimi K3. Maar het schetst wel het decor. Risicovolle activa staan over de hele linie onder druk, en een AI-efficiëntieschok komt binnen op een markt die al defensief georiënteerd is. De grootste dalers in crypto over 24 uur — HYPE$78,93▼3,41% -4,28%, Rain -3,4%, Ethereum -1,75% — weerspiegelen dezelfde risicomijdende houding die aan de andere kant van de markt de chipaandelen teistert.
Er is een tegenargument, en dat weegt zwaar. Een terugblik van CNBC uit januari 2026 merkte op dat de oorspronkelijke DeepSeek-koorts zich de rest van 2025 niet op dezelfde schaal herhaalde — wat suggereert dat markten de Chinese AI-concurrentie mogelijk al zijn gaan inprijzen als een terugkerend verschijnsel in plaats van een schok. Kimi K3 bewoog chipaandelen niettemin. Of die beweging aanhoudt, hangt af van de vraag of Moonshot AI trainingskosten en rekenkrachtcijfers publiceert. Tot dusver? Niets.
Dat gat is het zwakke punt van het verhaal. Het publiceren van modelgewichten bewijst niets over hoeveel de trainingsrun heeft gekost — een lab kan gewichten publiceren en toch een fortuin hebben uitgegeven aan rekenkracht, want die twee feiten staan volledig los van elkaar. Beleggers die vrijdag chipaandelen verkochten, wedden erop dat het DeepSeek-patroon standhoudt: geavanceerde prestaties geleverd voor een fractie van de Amerikaanse kapitaalinvesteringen. Ze doen die weddenschap zonder de kostengegevens om die te onderbouwen. Moonshot AI profiteert van de perceptie van efficiëntie. De markt vult de blinde vlekken zelf in.
De structurele vraag — of deze schokken inmiddels zijn ingeprijsd, of dat elke nieuwe release de wond opnieuw openrijt — blijft onbeslist. Bloombergs framing, DeepSeek-momenten als het nieuwe normaal, impliceert het laatste. Als Chinese labs om de paar maanden in plaats van om de paar jaar toonaangevende open-weight modellen kunnen blijven uitbrengen, staat de “meer chips = meer AI”-trade voor een terugkerende geloofwaardigheidstest in plaats van een eenmalige correctie; de bullish these van Nvidia steunt op schaarste aan rekenkracht, en elke open-weight release van een gesanctioneerd lab knaagt, model na model, verder aan dat schaarste-narratief.
De openbaarmaking van trainingskosten door Moonshot AI — als en wanneer die er komt — is het volgende harde nieuwsmoment. Gepubliceerde rekenkrachtcijfers die aanzienlijk lager liggen dan Amerikaanse equivalenten op topniveau zouden de uitverkoop van vrijdag tot meer dan een reflex maken. Zonder die gegevens oogt de beweging bij chipaandelen als een markt die heeft geleerd eerst te schieten en pas daarna vragen te stellen.
Nadia Rahman
Nadia Rahman is marktenredacteur bij CoinScoop. Ze volgt bitcoin, macroliquiditeit en de spot-ETF-markt, en schreef eerder over rente en valuta voor een internationaal persbureau.