Context Is the New Oil
我在一家 AI 公司做产品。每天和 context 搏斗的经验，让我相信下一个十年的钱会流到同一个地方——那条"让 AI 记得更多"的价值链上。
所有主流 AI 公司这两年都在堆同一件事：把上下文窗口从 200K 推到 1M，再推到 10M。Anthropic、OpenAI、Google、我工作的这家，方向完全一致。外面的人看这是"技术指标"，我看到的是一个判断——未来十年决定 AI 产品体验的，不是模型有多聪明，是它能记住多少。
模型能力的提升在放缓（这件事圈内都承认），但产品对 context 的胃口在加速：Agent 要记得住多轮交互、编码工具要读进整个 monorepo、企业要把十年的历史塞进一个对话框。这个剪刀差，才是未来几年钱该去的地方。
重点是，10M context 不是 10K context 的 1000 倍开销，是指数级膨胀——注意力计算在序列长度上是二次方，HBM、显存、散热、能源全链条都要重新核算。所谓 AI 基础设施的下一轮扩建，本质就是为了 context scale law 让路。
我不是分析师，也不做短线。这篇文章只是把我对 AI 行业的观察赌成一个可以长期追踪、可以被证伪、可以在年底回头核对的投资组合。未经打磨，每天都可能修正。
六层价值链
Context 从用户产生、到被 AI 用起来，中间要经过六个环节。任何一环被挤爆，都会把溢价传递给这个环节里的上市公司。以下是我会长期盯着的六层、以及每层里最有代表性的标的。
Context 入口
离用户最近的硬件和服务，它们决定了什么信号能进入 AI 的视野——声音、屏幕、身体、日程。端侧越强、入口越多，可供 AI 处理的 context 越丰富。
Context 存储
HBM、DRAM、SSD、HDD。Context 越长，存储越贵。HBM 是这一层的皇冠——训练和推理过程中，context 的中间状态必须装进高带宽显存，这是物理规律，无法绕开。
Context 处理
芯片和大模型，context 真正被计算的地方。这一层最接近"AI 股"的大众理解。我更看底层——代工、定制化 ASIC、GPU 架构——而不是消费端叙事。
Context 传输
Context 越大，对数据中心网络的要求越严苛。GPU 之间要高速互联、训练任务要跨千卡通信。这是 AI 基建里最容易被忽略的那一层。
Context 能源
10M context 推理的耗电是 10K context 的数十倍。AI 的增长最终会撞上电力的物理墙——这不是悲观叙事，是下游能源公司定价权的回归。
Context 应用层
企业级 context 平台、向量数据库、以及制造这一切的半导体设备。应用层的赢家还没定，但基建的垄断格局已经清晰。
反驳"已经充分定价"
很多人一听"买 AI"第一反应是：NVDA 已经涨了这么多，这不都已经定价进去了吗？
这是最常见的反对意见，也是我认为最站不住脚的一个。定价"充分"这个说法建立在一个假设上：AI 的用户规模和使用深度已经接近稳态。而事实是，我们可能只走完了 10%。
这还没算"每个用户 context 消耗量的指数增长"——从一次对话到 Agent 全天候在线，单用户的 context 流量会从 MB 级涨到 GB 级。企业侧的渗透更早，几乎还没开始。
把这两层乘在一起：用户数 ×10、人均 context ×10，就是 100 倍的总流量增长潜力。对上游的 HBM、GPU、电力来说，这个"100 倍"中的哪怕 10% 变现，都足以让现有估值看起来像起点而非终点。
1999 年的 Cisco 有一个容易被忽略的事实：互联网用户的数量在那之后十倍增长了——Cisco 股价的回撤不是因为需求没起来，而是因为估值跑在了需求前面，市场要时间消化。但最终的总市值，超过了泡沫顶点。
所以我承认这里有 短期估值风险（可能经历 30-40% 的回撤），但我不接受 长期叙事已终结这个判断。这个区别决定了你是该卖，还是该在回调时继续买。
目标组合
不是一次性建仓，而是随资金逐步铺开的方向性配置。仓位会随 thesis 验证程度动态调整——跑赢预期的环节加仓、被证伪的环节砍掉。
Target Allocation
| 环节 | 首选 | 目标占比 |
|---|---|---|
| 入口 | AAPL | 15% |
| 存储 | MU | 20% |
| 处理 | NVDA | 25% |
| 处理 · 定制 | AVGO | 10% |
| 能源 | CEG | 10% |
| 网络 | ANET | 10% |
| 应用 | PLTR | 10% |
我仍然会错的地方
反驳完"充分定价"，不代表我认为 thesis 毫无风险。以下是三条我认为真正可能让我出错的理由。
叙事同步回撤
AI 是目前最拥挤的主题之一。不管基本面如何，一次情绪修正可能让整个组合同步回撤 30%+。对冲方式是始终保留 20-30% 现金或稳定币，不在高点满仓。
Scale law 被绕过
如果新架构——更强的压缩、更聪明的检索、或者根本不同的推理范式——能在显著更低的 context 开销下达到相近效果，整个"存储密集型"叙事就要重写。这是真实风险，不是幻觉。我会持续监控论文和开源项目的进展。
地缘 & 监管
半导体出口管制、电力政策、数据主权——这些都可能在 thesis 生效前把某个环节打残。最脆弱的是台积电（地缘）和能源（监管）。
Thesis 日志
这篇文章会持续更新。每一笔建仓、每一次 thesis 修正、每一个印证或打脸的事件，都记录在这里。