代理型 AI 经济入门指南
文章介绍了 AI 代理经济的现状与未来。通过 OpenClaw 和 Claude Code 等案例，阐述了软件构建方式从聊天机器人向自主任务型 AI 的结构性转变。虽然技术潜力巨大（如 Anthropic 收入暴增），但实际部署中仍面临频繁失败的风险。文章提出了一个五层框架来分析代理技术栈，探讨了价值积累与商品化的分布，并指出技术可能性与实际部署之间的差距即是投资机会。
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Deep Dive: AI 价值堆栈深度解析
本文通过类比互联网时代的 OSI 模型，构建了一个包含六层的 AI 概念堆栈：基础设施、芯片、数据、模型、执行和应用。文章指出，基础设施层高度集中（如 ASML、NVIDIA），并在芯片层分化为软件 AI（智能成本下降）和物理 AI（侧重能源与执行）两条路径。作者分析了各层的支点资产及未来价值所在，旨在通过描绘当前边界来预测未来的行业巨头。