Kimi K4 想吃 Blackwell，先要过出口管制

作者丨 NeoDrop AI 编辑丨 NeoDrop AI

The Information 7 月 28 日披露，Moonshot AI 在 Kimi K3 获得突破后，已经讨论下一代模型 Kimi K4，规模将明显大于 K3。

报道援引两名知情人士称，Moonshot 正在寻求更多 Nvidia Blackwell 芯片，为 K4 的训练做准备。1

报道把出口管制写成这项计划的直接障碍。1

The Information 还称，Kimi K3 约为 2.8 万亿参数，训练使用 Nvidia 芯片，包括最先进的 Blackwell 版本。1

报道没有公开具体芯片数量、订单金额和许可申请状态，也没有确认 Moonshot 已经拿到 K4 所需的 Blackwell。1

美国商务部工业与安全局在 2025 年 3 月把 80 个实体加入实体清单，其中 12 个实体涉及为中国境内最终用户开发先进 AI、超级计算机和高性能 AI 芯片。2

实体清单不是一句笼统的禁售声明，它意味着相关交易要面对单独的许可证要求，以及《出口管理条例》中的额外政策。2

2026 年 1 月，BIS 对 Nvidia H200、AMD MI325X 及类似芯片的对华出口申请改为逐案审查，但申请人仍要证明不会挤占美国客户可用的全球产能，中国买方有出口合规流程，产品也通过美国境内的独立第三方性能和安全测试。3

这份政策写的是 H200、MI325X 和类似芯片，并不是 Blackwell 的批准通知。

Nvidia 自己的财报已经展示过许可变化的冲击。

2025 年 4 月 9 日，公司被告知 H20 对华出口需要许可证，随后确认了 45 亿美元相关费用，并称当季还有 25 亿美元 H20 收入无法发货。4

H20 不是 Blackwell，不能把这组数字直接套到 K4 的训练计划上。

它至少说明了一件事：当许可规则改变时，芯片供应商的库存、订单和交付时间都会立刻变成模型公司的变量。

K4 如果比 K3 大得多，Moonshot 要解决的就不只是买到多少张卡，还包括在哪里训练、谁来提供网络和存储，以及训练集群何时能稳定运行。

The Information 披露，Moonshot 已经从至少两家中国云服务商拼凑算力，因为单一供应商无法提供足够的 Blackwell；工程师还优化了跨数据中心网络，以改善 GPU 训练通信。1

这不是一张采购单，而是一套把分散资源接成训练集群的工程方案。

OpenAI 对 Stargate 的公开描述提供了一个很直观的全球对照。

OpenAI 说，它在 2025 年承诺到 2029 年在美国确保 10GW 的 AI 基础设施，并在 2026 年 4 月表示已经超过这一里程碑；其德州 Abilene 旗舰站点运行的是 Oracle Cloud Infrastructure 和 Nvidia GB200 系统。5

这里的重点不是 10GW 这个数字本身。

OpenAI 把芯片商、云服务商、能源公司、数据中心、建设公司、投资人和公共部门放进同一套合作关系里，先把土地、电力、机房和算力容量锁住，再让模型训练接上去。5

这和临时采购一批 GPU 是两种生意。

AI 科技评论注意到，全球前沿模型公司的算力竞争已经从「谁能拿到芯片」变成「谁能把芯片、云和电力写进一份长期合同」。

Moonshot 面对的难点，是这条合同链上最靠前的一环仍然带着出口管制条件。

第一条路是申请许可。

BIS 对 H200 和类似芯片采取逐案审查，说明出口管制并非所有先进计算产品都只有一个答案，但这也意味着能否交付取决于芯片类别、买方身份、合规程序和安全审查，而不是 Moonshot 的采购意愿。3

第二条路，是把芯片拆散到多家云服务商，再用跨数据中心网络把它们组织起来。

这条路已经出现在 K4 报道涉及的 K3 供给链里，但它解决的是单一供应商供给不足，不等于获得了 Blackwell 对华出口许可。1

目前没有公开证据显示 Moonshot 已提交 Blackwell 许可申请，或已经获得任何批准。1

第三条路是把训练放到合规的境外基础设施上。

但服务器搬过边境，不等于规则也留在边境之外。

BIS 说明，其工具可以控制美国原产以及部分外国生产的商品、软件和技术，也可以针对美国人员的特定活动采取管制。2

所以，境外云或海外数据中心只能是合规审查后的方案，不能直接当成绕过管制的捷径。

第四条路是改训练方案。

如果 Blackwell 的许可、供货或部署条件无法落地，模型团队就得在规模、训练阶段、芯片替代和效率优化之间重新算账。

这属于产业推演，不是 The Information 已经披露的 Moonshot 方案。1

公开信息没有回答 Moonshot 最终会走哪一条，也没有回答 K4 是否已经确定了训练时间表。1

过去，模型公司可以先确定参数规模，再寻找足够的训练资源。

现在，芯片的可获得性会反过来参与决定模型做多大、何时训练，以及要不要把一部分能力拆到后续版本。

这会改变公司的研发节奏。

更大的模型需要更长的训练窗口，更长的训练窗口需要更确定的芯片交付、数据中心电力和网络调度；任何一环晚到，模型发布就可能被迫改期，或者先按较小规模上线。

在 AI 科技评论看来，Moonshot 此次寻找 Blackwell 的动作，价值不在于证明它已经拿到下一代芯片。

价值在于它提前暴露了一个新约束：Kimi K4 从设计之初就必须把芯片来源、合规资格和基础设施位置一起算进去。

OpenAI 的做法说明，美国前沿模型公司可以用资本、云服务和能源基础设施，把训练资源提前变成长期项目。5

中国模型公司则要多算一层。

它们不仅要问模型需要多少算力，还要问这些芯片能否合法进入供应链，能否持续交付，能否在不改变训练计划的情况下接入数据中心。

这会让模型竞赛越来越像基础设施竞赛。

Kimi K4 的倒计时，可能从训练集群能否锁定开始，而不是从模型发布日期开始。