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大模型還在拼參數，但真正開始卡行業天花板的，已經變成了另一件事：上下文存儲。
當推理長度、Agent 調用鏈、長期記憶都在變長，真正決定體驗和成本的，不只是算力，而是“上下文能不能被高效讀寫、調度和復用”。這也是為什麼最近市場開始把注意力轉向 Context Memory、KV Cache、推理存儲分層這類基礎設施。
下一階段 AI 競爭，拼的可能不是誰會生成更多內容，而是誰能讓模型在更長任務裡，穩定、低成本地持續工作。
如果說訓練時代拼的是 GPU，那 Agent 時代，拼的就是 Memory。
這也是我在一個群裡跟群友討論為什麼龍蝦值得去玩，我說 Claude code 都是針對龍蝦去打的。但他們說全量上下文這個事情，我竟然無言以對，老老實實又認真養蝦。