إذا نظرت من منظور "سيحدث انفجار في الاستنتاج"، فإن موقع @inference_labs في الواقع واضح جدًا.

عندما لم يعد النموذج يعتمد فقط على حجم المعلمات لتمييز نفسه، تصبح المتغيرات الحقيقية هي:
كم مرة يمكن إجراء استنتاج خلال وحدة زمنية.
ليس الأمر يتعلق بمدى ذكاء الإجابة مرة واحدة، بل بمدى القدرة على التفكير بشكل مستمر، عالي التردد، ومتوازي.

الهيكل المكون من نموذج صغير + وكلاء متعددون، جوهريًا هو توسيع استدعاءات الاستنتاج.
عشرات الوكلاء يعملون في وقت واحد، يتحققون من بعضهم البعض، يقسمون المهام، ثم يجمعون النتائج، وليس استهلاك "قدرة النموذج"، بل قناة الاستنتاج وسعة المعالجة.

Inference Labs لا تهدف إلى التنافس على النموذج ذاته، بل لحل مشكلة أعمق:
عندما يتحول الاستنتاج إلى شيء يشبه تدفق الطلبات، من سيحافظ على استمرارية هذه الطريق؟

هذا مشابه تمامًا للمنطق عندما تواجه سرعة وحدة المعالجة المركزية (CPU) عنق الزجاجة، وتحول الصناعة إلى الذاكرة، والحافلة، والحوسبة المتوازية.
القوة الحاسوبية ليست غير مهمة، بل كيف يتم جدولتها، وكيف يتم تكبيرها أكثر أهمية.

لذا، فإن Inference Labs يشبه في وضعه الأساس للطريقة التالية في استخدام الذكاء الاصطناعي.
ليس نموذج واحد يجيب على الأسئلة، بل نظام استنتاج كامل يعمل باستمرار.

النماذج لن تكبر إلى الأبد، لكن الاستنتاج سيصبح أكثر كثافة بلا توقف.
بمجرد أن يتحقق هذا الاتجاه، تبدأ قيمة البنية التحتية في التسعير بشكل حقيقي.
@KaitoAI @Bybit_Web3