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从电力基础设施到 Token 经济:AI 产业链的「七层蛋糕」

本文提出,AI产业正从以模型训练为核心的“上半场”,进入以海量推理需求驱动的“Token工业时代”。未来消耗算力最多的将是遍布全球的AI Agent的每一次交互与任务执行。 文章借鉴并扩展了黄仁勋的“蛋糕”架构,将AI经济产业链描绘为围绕Token运转的“七层蛋糕”: 1. **电力**:AI时代的能源基础。 2. **AIDC(AI数据中心)**:集中GPU形成Token生产能力的“工厂”,趋势向轻量化、模块化的区域节点发展。 3. **GPU**:Token的核心生产设备,需求从训练向推理倾斜。 4. **LLM(大语言模型)**:Token的生产引擎,竞争焦点转向推理成本与效率。 5. **Token分发**:像电网一样分配算力的云平台与租赁服务。 6. **Token优化与智能调度**:根据任务复杂度、隐私要求等,动态调度算力与模型的关键“大脑”。 7. **AI Agent**:Token的最终消费者与价值实现层。 当前产业链各层之间存在割裂与效率瓶颈(如算力与能源不匹配、缺乏智能调度等)。只有当这七层基础设施被打通并高效协同时,AI产业才能从“工具时代”迈向真正的“大规模采用时代”。未来的竞争关键,可能不在于拥有最大的模型,而在于能否有效连接能源、算力、网络与Token流动,构建起支持数十亿AI Agent持续协作的智能基础设施网络。

marsbit05/26 05:43

从电力基础设施到 Token 经济:AI 产业链的「七层蛋糕」

marsbit05/26 05:43

一周省下3亿Token,Anthropic工程师的Claude Code缓存指南

这篇文章分享了Anthropic工程师通过有效利用Claude Code的Prompt缓存机制,一周内节省超过3亿Token的经验。核心观点是,缓存的Token成本仅为普通输入的10%,因此提高缓存复用率能显著降低使用成本并延长会话额度。 缓存机制依赖“前缀匹配”,分为系统层、项目层和对话层三层。只要会话前缀与已缓存内容一致,Claude即可直接复用,无需重新处理。Claude Code订阅版的缓存有效时间(TTL)为1小时,而API默认为5分钟。 文章强调了几个关键的使用习惯以避免“打断”缓存: 1. 不要让会话空置超过1小时,否则缓存过期,重新开始成本更低。 2. 切换任务时,建议进行清晰的会话交接(如使用自定义的handoff技能总结进度后新建会话),而非使用可能破坏缓存的`/compact`命令。 3. 避免在会话中途切换模型(包括开启“Opus plan”模式),因为不同模型使用独立缓存,切换会导致缓存失效。 4. 大文档应放入Projects中管理,而非反复粘贴进对话,以获得更好的缓存优化。 此外,文章提到Anthropic内部会监控缓存命中率,因为这直接影响服务成本和用户体验。通过理解并遵循这些简单的原则,用户可以在不改变使用习惯的情况下,更高效地利用Claude Code,节省Token消耗。

marsbit05/24 00:36

一周省下3亿Token,Anthropic工程师的Claude Code缓存指南

marsbit05/24 00:36

token套餐来了,电信运营商着急了?

近期,电信运营商纷纷推出“token套餐”,引起广泛关注。5月15日,上海电信率先推出token算力服务套餐,随后中国电信、移动、联通全国跟进。套餐按量或包月计价,例如1元对应25万token。然而,其价格被用户吐槽偏贵,与市场主流模型API相比缺乏优势。 运营商此举背后是传统通信业务增长乏力。财报显示,2025年三大运营商营收增长微弱,移动用户数接近饱和,ARPU值下滑。向AI和算力服务转型,成为寻求新增长点的尝试。运营商试图将token包装为易用的AI服务,激发C端需求,例如在APP内提供智能抠图、AI生成宠物等功能。 但目前来看,运营商自身AI产品竞争力不强,更多扮演“模型超市”或集成渠道的角色,核心功能由第三方提供,用户感知不强,并非刚需。同时,在AI云服务市场,运营商还需面对阿里云、腾讯云等已有强大生态和价格体系的云厂商竞争。 更深层的意义在于算力基础设施的重构。政策层面正推动“全国一体化算力网”建设。运营商拥有广泛的网络、基站资源,能提供稳定、低延时的算力调度与覆盖,有望成为像“电网”一样的算力基础网络,支撑AI向物理世界和更广泛场景渗透。因此,运营商入局卖算力,不仅是商业策略调整,更是参与未来算力基建布局的关键一步。

marsbit05/22 10:15

token套餐来了,电信运营商着急了?

marsbit05/22 10:15

Ozak AI向700万美元迈进,促使后期购买者重新考虑延迟入场的决定。

加密货币市场中,时机至关重要。Ozak AI项目的预售成为近期焦点,目前已进入第七阶段,单价为0.014美元,并已筹集超过720万美元,显示出全球投资者的强烈兴趣。预售价格随阶段逐级上涨,自最初0.001美元起已增长超过14倍。许多原本等待观望的后期投资者,因担心错失机会,正重新考虑并加速入场,以期在代币上线主要交易所前以较低成本购入。 Ozak AI的核心驱动力在于其先进的人工智能技术,包括AI预测工具、自动化链上研究系统、数据驱动的投资智能以及智能合约AI助手。其智能合约执行层作为系统核心,负责代币分发、支付和质押,并采用Rollup式扩展技术提升效率与降低成本。项目还通过LLM驱动的聊天功能提供自然交互体验,降低了新手使用门槛。 在安全方面,Ozak AI的智能合约和AI工具已分别由顶级安全公司CertiK和Sherlock完成审计,以最小化风险。此外,项目通过与Mira网络、Mind AI等建立战略合作伙伴关系,旨在构建可验证、私密且高效的数据与交易生态系统,强化其长期发展基础。 分析师指出,预售已接近尾声,即将进入交易所上市阶段,目标上市价格设定为1美元。这意味着当前阶段投资者若参与,潜在涨幅可达71倍。随着预售阶段减少、需求激增,代币正在快速售出。文章总结,Ozak AI凭借其技术实力、合作伙伴关系、强劲的预售势头及双重审计,吸引了大量投资者,其上市后表现值得关注。

TheNewsCrypto05/20 15:25

Ozak AI向700万美元迈进,促使后期购买者重新考虑延迟入场的决定。

TheNewsCrypto05/20 15:25

YC合伙人:如何打造一家自我进化的AI原生公司

YC合伙人Tom Blomfield提出,AI正促使公司形态发生根本性变革。未来公司不应再效仿层级森严的“罗马军团”模式,而应构建为由递归、自我改进的AI闭环构成的智能系统。 这种AI原生公司的核心在于:将散落在邮件、聊天、文档和人脑中的业务知识提取并转化为AI可读、可调用的“组织上下文”。系统通过传感器层(如客户邮件、产品数据)感知外部变化,经过策略、工具和质量关卡自动决策与执行,并根据结果反馈持续学习和修正。例如,YC内部已有agent能自动监控查询失败、分析原因、提交代码并部署修复,实现“在公司睡觉时持续优化”。 这意味着公司瓶颈将从“员工数量”转向“token消耗量”与“组织知识质量”。中层管理的协调功能将被AI大幅替代,个人贡献者(IC)和直接负责人的角色则更为关键。 创始人需推动组织全面对AI可读:记录一切沟通与运营数据,并视其为核心资产。在此基础上生成的软件可以是临时、可丢弃的,真正重要的是持续积累和迭代的业务上下文与技能集。 人类的作用将转向位于“公司大脑”的边缘,处理高风险、高情绪或高度陌生的现实世界交互。最终,公司的目标不再是构建静态团队,而是打造一套能够自主学习和进化的智能系统。

marsbit05/20 06:36

YC合伙人:如何打造一家自我进化的AI原生公司

marsbit05/20 06:36

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