AI 存储的真正机会在推理，但训练远未到天花板

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

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...

1. 定位：Tacnode 是面向 AI Agent 与实时自动化决策系统的 Context Lake，用统一的数据与语义上下文层，替代传统“数据库 + 搜索 + 向量库 + 流处理”的拼接式架构对比其他类型的产品分类Tacnode 的关系数据库有数据库能力，但不是核心叙事...

让数据直接成为 Agent 认知状态的一部分一、定义 Agent Data RuntimeAgent Data Runtime：一个面向 AI Agent 的状态化认知运行系统（Stateful Cognitive Runtime System）它以数据库内核为基础，融合：...

以前做实时应用，得自己拼数据库、API、Redis、WebSocket，再加上缓存和乐观更新。每一层都独立，状态同步的麻烦事最后全堆给开发者。Convex 试图把这些琐事都包了。它不单是个数据库，更像是一个响应式状态后端运行时。简单说，它把后端压缩成了一个统一的状态同步引擎...

NVIDIA 的 “Data In Place” 概念核心，可用一句话概括：数据尽量留在原地完成 AI 处理，从而减少 ETL、复制、搬运、复制、搬运、重建索引和冷热迁移。这是 NVIDIA 在 AI Infra 上一以贯之的长期路线：GPU 不再只是算子的执行器。GPU ...

2026年核心变化已经很明显：重心从训练 → 推理 → Agent 工作流迁移“系统能力”开始替代“模型能力”成为核心变量一、关键结构变化是从推理层迁移到应用开发层价值核心从 “token 生产” 转向 “token 编排（orchestration）”生态位基础设施层...

一、Token 的三种“商品形态”类型产生位置谁付钱价值体现raw token模型推理层平台 / 开发者成本中心（GPU 时间）structured token（带上下文）RAG / Agent 层开发者可用性提升outcome token（任务完成）应用层最终用户 / 企...

Hermes Agent 和 Openclaw 代表的是一类长任务，模型无关的用法，可以屏蔽用户对基座模型的感受一、供给侧不再是单一基座能力，而是三层叠加层级内容特征模型层基座模型能力标准化、可替换Skill层行业知识 + 工作流能力半标准化Context层用户数据、历史、...