AI资本开支到内存需求传导

春秋把 AI 商业化、资本开支与存储需求连成一条链：四大科技巨头 2026 年 AI 资本开支预计 7250 亿美元，较 2025 年 4100 亿美元增 77%；计入甲骨文约 8000 亿美元，2027 年可能突破 1.1 万亿美元。Anthropic 年度经常性收入由 2025 年底 90 亿美元增至超过 600 亿美元，Claude Code 年化收入超过 25 亿美元，推理毛利率由 38% 升至 70% 以上，说明高投入开始出现商业闭环。

推理扩展让 KV cache 成为新瓶颈。上下文从 1000 token 增至 10 万 token，内存读取需求相差两个数量级，而计算量变化有限；供给端未来三年每年仅增 20%-30%，需求可能翻倍。由此形成“Agent效率—收入增长—资本继续投入—推理扩展—KV cache—内存涨价”的传导。

反向风险是投入和收入数据来自公开指引与第三方估算，增长可能已被市场提前交易；Layer Split、压缩与缓存复用也可能降低单位任务内存需求。必须同时观察真实 token 调用、存储合约价、库存与厂商扩产。