AI Infra:2026 Token 经济生态分析(一)

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 / 企业收入来源关键点:模型推理层卖的是 token 生产效率RAG / Agent 层卖的是 token 利用效率应用层卖的是 token 替代人类工作的能力二、投资视角:三种核心机会1)Token Factory(供给侧)代表:NVIDIA、SiliconFlow、vLLM ecosystem核心变量:吞吐 / 成本 /...

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...