大模型还在卷参数，但真正开始卡行业天花板的，已经变成了另一件事：上下文存储。

当推理长度、Agent 调用链、长期记忆都在变长，真正决定体验和成本的，不只是算力，而是“上下文能不能被高效读写、调度和复用”。这也是为什么最近市场开始把注意力转向 Context Memory、KV Cache、推理存储分层这类基础设施。
下一阶段 AI 竞争，拼的可能不是谁会生成更多内容，而是谁能让模型在更长任务里，稳定、低成本地持续工作。
如果说训练时代拼的是 GPU，那 Agent 时代，拼的就是 Memory。
这也是我在一个群里跟群友讨论为什么龙虾值得去玩，我说claude code都是针对龙虾去打的。但他们说全量上下文这个事情，我竟然无言以对，老老实实又认真养虾。