AI Infra:企业 Token 精炼厂是企业 AI 落地的下一阶段

从模型军备竞赛到业务语义战争过去两年,企业AI的讨论始终围绕三个关键词展开:更大的模型、更便宜的推理、更长的Context。这三个方向本质上都是在优化「大模型处理通用信息的能力」,而当GPU算力不再是瓶颈、开源模型效果追平头部闭源模型、RAG与Agent框架成为通用组件时,企业AI的「通用基建红利」已经见顶。进入2026年新的产业周期,核心关注点正在发生明确转移。Databricks发布Genie One、Genie Ontology、Genie Agents,将企业AI的核心从SQL Copilot升级到Business Context(业务上下文)。官方将Genie Ontology...

别再叫它 API 聚合了,它正在控制 AI 世界的“石油管道”上周和一个做投资的朋友聊天,他抱怨说现在看 AI 项目看到头秃。基础模型那波已经卷成麻花,应用层又虚头巴脑,找不到护城河。我给他画了张图,他一下就懂了。我说,你别盯着挖金矿的(模型厂商)和卖水的(云厂商),你应该...

在投资视角下,仅关注存储总容量的增长远远不够。决定企业价值的核心,是存储被用于何处。下表清晰对比了各存储层级在容量与市场价值上的错配。层级存储容量占比市场价值占比增长驱动力训练存储高中模型训练与后训练推理存储中高Token 规模持续膨胀归档存储很高低全量数据长期保留未来 A...

语言是思想的 KV Cache,使用人数和时间更长的语言,会有一些优势语言像 KV Cache 的地方维度语言KV Cache作用保存和传递上下文保存和复用推理上下文价值让思考可以连续累积让模型推理可以低成本延续特征用得越久,表达越稳定命中越高,推理越高效结果沉淀出更强的协...