Memory Scarcity, Open Models, and the Restructuring of the AI Industry, 2026–2030
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摘要
本报告基于记忆体短缺、开放权重模型、推理效率提升以及新型计算市场进入等四大驱动，构建了2026–2030年的定量情景分析，揭示折旧传输带使得进入者在成本层面难以追赶现有厂商，前沿训练成本与廉价可复制能力之间形成长期分化；偿付走廊由带宽需求、价格粘性及存量内存容量控制，若效率增速放缓则偿付门槛上升，地缘政治与开放权重的 sovereign 路径也将改变市场格局；报告提出五大情景及其更新概率，核心结论是 AI 基础设施繁荣不再仅靠 token 增长支撑，而是需要带宽需求的变现、价格粘性以及不同 vintages 的拥有权来共同决定偿付能力。最关键的可观察指标是实际 token 需求增长扣除效率后的净值（以美元计量），与市场定价、成本结构及容量投放的互动关系将决定未来四年的行业走向。[page::1]
