https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/token%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E5%AD%A6/Recent content in Token经济学 on MessageDailyHugozh-cnThu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-20-token-economy-agent-evolution-guigu101/Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-20-token-economy-agent-evolution-guigu101/硅谷101对话黄东旭与张宏江：当Uber四个月烧穿全年AI预算、Meta给员工设token上限，“Token Maxing"的烧钱竞赛到达转折点。亲历者黄东旭讲述自己从日烧四五百美元的最强模型依赖，转向本地DeepSeek V4 Flash加云端Fable 5的混布组合；这场从token maxing到token efficient的转向，本质是模型能力跨过工程化门槛后，成本结构与企业KPI的重算。张宏江判断AGI奇点已至，而更深的分歧在于：单模型智商碾压与多agent蜂群，谁是终局。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-10-runta-agent-infra-daiguanlan/Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-10-runta-agent-infra-daiguanlan/Runta 创始人戴冠兰（前 Cloudflare/Kong 核心）在十字路口播客中提出核心判断：模型能力爬坡已放缓，真正制约 Agent 落地的是执行层基础设施。Runta 刚完成 2000 万美元种子轮（a16z 领投，Jeff Dean、李飞飞天使），定位是为 Agent 打造确定性执行底座——在概率性大模型之上加入隔离、权限、审计和热迁移等系统能力，让企业敢于把生产权限交给智能体。文章梳理了 Token Maximizing 到 Minimizing 的反转、Agent 安全必然爆发的逻辑、以及公有云和基模厂商为何难以抢占这一赛道。