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...

Hermes Agent 代表的是“模型无关”的趋势

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、...

一、搜索和Agent的未来形式多模态输入 ↓ 隐式 world model（做理解 & 粗推理） ↓ 显式结构层（memory / graph / tool schema）（约束 + 执行） ↓ 决策与执行 ↓ 生成二、三层认知架构：感知+认...

一、Memory Ownership这里的 ownership 指的更多是谁在使用和加工记忆模式描述Agent-owned每个Agent一套User-owned用户统一记忆Networked多Agent共享Agent-owned，需要卓越的技术产品User-owned，需要...

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（Age...

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...

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...

如果说 LLM 的上限是互联网文本的耗尽，那么 VLA 的上限就是机器人与物理世界交互的累计时长1. 物理数据采集的速度模型我们可以将 VLA 训练数据的获取效率 $R_{data}$ 简化为以下公式：$$R_{data} = N_{fleet} \times \eta_{...

依然从计算不可约性出发，来分析与现实世界深度交互的具身智能产业，核心的问题是“物理世界中的实时决策任务，是否比纯语言任务更难压缩？”，答案倾向于：是，而且结构上更强。一、不可约性的来源对比维度语言系统具身系统状态空间离散 token连续物理状态反馈延迟可重算实时约束可逆性高...