Mirror Token · AI Runtime Efficiency
Mirror Token
更少浪費，相同的 Runtime。
為大規模 AI 提供 Runtime 效率：在相同的工作負載下，減少不必要的 Token、運算與能源消耗，並以約定的基準線佐證成效。
為何需要
行為與消耗，發生在同一個 Runtime 中。
Mirror OS 關心 AI 能否可靠地運作；Mirror Token 關心它能否以更少的浪費運作。
兩個問題的答案，都在 AI 實際運作的地方。Mirror Token 建構在與 Mirror OS 相同的 Runtime 基礎上，並將它應用於資源消耗：Token、運算、能源與容量。
兩種部署情境
為 AI 工廠，也為企業 AI。
AI 工廠
適用於 AI 工廠
為 AI 基礎設施供應商與 GPU 雲端營運商，提升全廠層級的 Token、運算與容量效率。
企業 AI
適用於企業 AI
提升企業所使用的 Copilot、AI Agent、檢索與 API 工作負載的效率。
如何佐證效率
節省成效必須可驗證，否則不做任何宣稱。
01
基準線
在任何改變之前，先約定如何衡量消耗。
02
觀測
在 Runtime 中，依工作負載讀取消耗。
03
最佳化
在工作負載執行時，移除不必要的消耗。
04
佐證
依約定的基準線，報告節省成效。
效率數值只會在具備核准的基準線與衡量條件時公布。