AI Infra:2026 Token 经济生态分析(二)

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(硬件 & 底层系统)平台层(工具 & 服务)应用层(产品 & 用户触点)1. 模型研发与训练(Token 原材料)• GPU 继续演进:NVIDIA Blackwell / Rubin roadmap• 自研芯片:Meta MTIA、Google TPU• 数据中心能源成为关键约束(电力瓶颈)• 训练框架趋于成熟(D...

当各大厂纷纷推出类 openclaw 服务,就有了各种各样的“虾”,加上各种 AI Chatbot、AI Cli,每天要有很多很多孤立的窗口。我们需要属于自己的“集中”记忆。一、为什么 openclaw 类服务必然走向“记忆层分离”先看约束条件,也就是分散的部署:约束本质问...

如果系统不该记得一切,那它该怎样“忘记”?不是删掉数据就算了事。而是让数据像沙滩上的字——潮水一来,它就淡一点。再一来,就更淡。等到第三次潮水,你得蹲下来仔细看,才隐约记得那里曾经有个词。而 AI 基础设施,不应该只是被动存储这些字。它应该主动推潮水。传统系统觉得“存得越多...

Agent 不再依赖“上下文”,而是 “用计算复杂度替代记忆复杂度”一、为什么需要用计算复杂度替代记忆复杂度长期存储成本或隐私成本高时,希望通过即时重算来避免长期持久化云端或边缘算力变得便宜时,用多点计算换取小的内存占用有吸引力在某些任务里,完整历史并非总被访问,按需重算可...