用了2个月的AI以后，更坚定了对AI应用的看好
拥有记忆和实时数据的AI Agent真的太需要了
自去年12月1日重新写文以来，算是深度用了两个月的大模型，市面上的基本上都用过了，越用越觉得失望，不具备记忆和不能使用实时数据是最大痛点。
没有记忆：每开启一个新的对话，所有喂的私有数据和个人习惯，个人认知都得重新调教，等于刚刚把一个实习生带会，人资没经过你同意，隔一夜又换了个过来实习，就没有一天省心。
实时数据缺失：模型的数据都是预存的，使用实时的只能联网，如果网络有现成的他直接调用结果，并基于结果来推理，但是搜索这些数据和消息，经常是偏颇甚至是错的。
举个简单例子，你让AI对行情复盘，它可能会调用一个网站关于中午收盘的数据，然后堂而皇之的跟你推理，看起来很有道理的样子。像极了刚毕业的大学生，啥都没搞懂，还总要争个正确。
可是，我还不得不用，信息太多，我需要有个助手帮我梳理甚至给我提建议。
AI智能体就能很好的解决这两个问题，真正成为一个能帮你做事的助理。
哪里有痛点，哪里就有需求，哪里就有投资机会。
于是，我找到了一个叫向量数据库的东西，顺着就挖出了星环科技（难怪涨得那么好，当前环境下谨慎追高）
找到向量数据库的同时我又学习了一遍AI Infra，原来AI基础设施并不是只有AI硬件堆砌的算力和以大模型为基座的软件系统，还有很多软件中间件也有很大的空间，这里又挖出了一个英方软件。
星环科技的向量数据库就是专门为AI大模型记忆和实时数据开发的专用数据库，给大模型作为补充专为解决定制化的记忆和实时数据问题。
通用大模型就像一个“天才学者”，他博闻强识（预训练数据），思维敏捷（强大的推理能力），但他的个人记忆总有局限和过时的时候。
向量数据库就像一座“现代化、数字化的公共图书馆”，拥有海量藏书（企业数据），并配备了最先进的检索系统（向量索引），能在一秒内找到任何相关书籍的精准段落。
RAG/智能体框架就像是“图书馆的借阅规则和学者助理”，负责在学者需要时，快速从图书馆取出最相关的几本书，摊开在学者面前供他参考。
这个系统之所以高效，是因为：
图书馆（向量数据库）可以独立采购新书、更新索引（“记忆”和实时数据），不影响学者（大模型）本身的智力。
学者（大模型）可以自由地为不同项目工作，需要时去不同的图书馆（不同的知识库）查资料（每次调用前把“记忆”喂给大模型）。
如果强行把图书馆建在学者家里（集成），那么这个“家”会臃肿不堪，图书馆的维护（数据更新）会干扰学者的思考，学者也无法方便地利用其他图书馆的资源。
英方则是数据的“镖师”，扮演着“数据物流与保险”的关键角色，学者的出场费可不便宜，费时费电费卡，万一电和卡出现情况宕机，英方的复制/容灾/备份作用就显现了。
同样做信创的国产数据库还有达梦数据，在信创里达梦数据甚至做得比星环科技更好，但就是因为星环更早向AI拓展，获得更高溢价。
星环科技：国产大数据基础软件平台的核心厂商。其定位是“数据操作系统”，提供从分布式数据库、数据仓库、数据湖到AI工具链的一整套平台。在金融、政务等对数据治理要求高的行业卡位优势明显。在AI时代，其平台价值可能超过单一数据库。
达梦数据：国产传统关系型数据库的龙头。在DZ、金融等关键行业国产替代中份额极高，是数据库领域的国产主力。其价值在于承接核心交易系统的稳定替代。
英方软件：专注于数据复制与管理软件的细分赛道龙头。核心逻辑在于解决AI时代海量、异构数据实时流动与保护的痛点。
1.数据复制。加速从传统数据库到数据湖、训练集群的数据供给流水线。
2.实时容灾。为昂贵的AI训练任务提供“不间断保险”，防止因故障导致训练中断、成本浪费。
3.数据备份。应对病毒等数据安全威胁。具备较强的产品独特性和客户粘性。
解决了通用大模型的问题，AI智能体这个AI应用就诞生了
但是这个智能体好不好用，这是需要专门针对各个行业赛道进行定制的，这就要求制作智能体的公司有足够的行业数据来充实向量数据库这个图书馆，更需要懂这个行业的全流程来把一个刚毕业的通用大学生培养成懂规矩掌握专业技能的员工。
所以，我们要参与AI应用，而不是应用AI
也就是卖AI应用软件的公司，而不是买AI应用软件来提升效率的公司
AI的投资，目前还是在AI infra向应用过渡的阶段，也就是基础设施阶段仍旧还在加速建设期，已经具备广泛使用的基础，在一些领域拓展到了应用层并开始降本增效
周末重点发酵了三件事：
①马斯克的在轨数据中心
②腾讯的红包雨
③谷歌的光进内存
④央媒报道变压器订单排到2027年
今天的行情表现前三全都冲高回落，最后只有光进内存的核心设备OCS几个票表现尚可。只有第四个迎来涨停潮。其实变压器这个事前期已经炒过一遍了，只是动作不大。
从这里也可以看出，当下仍旧是“业绩”为王，涨价/订单才是王道，不过也不要追高。
成交量持续萎缩，降温事件之后，流动性逐渐下降，需注意节奏，现在的行情是涨起来就跌，跌起来就踩踏，极易亏钱，小心方能使得万年船
呛口小龙虾 2026年2月2日 21:28 于湖南长沙