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 AI 存储市场最大的结构性变化，并非容量增加，…
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HTAP接近，但 HTAP 只是底层能力La…
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：状态管理语义理解多 Agent 协作实时流处…
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。它是什么这套东西整合了文档数据库、Type…
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 开始直接参与数据访问。数据系统开始围绕 GP…
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 toke…
一、搜索和Agent的未来形式多模态输入
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隐式 world model（做理解 & 粗推理）
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显式结构层（memory / graph / tool schema）（约束 + 执行）
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决策与执行
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生成二、三层认知架构：感知+认知+行动2.1 感知层（Perception…
Openclaw 是长时间任务型 Agent，对算力和数据库都提出新要求，就数据库而言，从“被查询” → “参与执行”一、OpenClaw 改变了 Agent 的形态传统 LLM：request → inference → response → 结束OpenClaw（Agent runtime）：输入 → 推理 → …
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：约束本质问题结果多厂商模型上下文不可迁移agent 被…
https://github.com/tobilg/ducklings1. 核心定义 (MEU)Ducklings := DuckDB WASM + 边缘/浏览器 SDK，本质是 Edge SQL Runtime。最小可执行单元：将数据库从基础设施降维为 SDK。2. 价值重构维度传统架构Ducklings 架构收益…