AI Infra:市场缺少 Token 运维服务(Token Runtime Platform)

Token Runtime Platform 将像云时代的 CMP+APM+FinOps 一样,成为 AI Native 企业的软件新基础设施,只是管理对象从计算资源变为 Token Runtime。核心部分是:可观测性和 FinOps一、市场三阶段:每阶段6-12个月企业关注“怎么用上 AI”(AI Gateway、Prompt、RAG),管理 Model。关注“怎么稳定运行”(成本、Agent 资源、Workflow ROI),管理对象从 Prompt → Context → Token → Workflow,Token Runtime Platform 需求出现。关注“怎么运营 A...

Workspace里面存放着文档、代码、SQL、配置文件、日志和Git仓库。它的作用,是将这些文件组织起来,方便团队协作。对于Agent而言,Workspace不再只是一个文件系统,而是一个持续产生、提炼和沉积“上下文”(Context)的动态空间。每一次修改文档、执行SQ...

别再叫它 API 聚合了,它正在控制 AI 世界的“石油管道”上周和一个做投资的朋友聊天,他抱怨说现在看 AI 项目看到头秃。基础模型那波已经卷成麻花,应用层又虚头巴脑,找不到护城河。我给他画了张图,他一下就懂了。我说,你别盯着挖金矿的(模型厂商)和卖水的(云厂商),你应该...

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,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...