Jika dilihat dari perspektif " inference akan meledak", posisi @inference_labs sebenarnya cukup jelas.

Ketika model tidak lagi bersaing berdasarkan skala parameter, variabel nyata yang menjadi faktor adalah:
Berapa kali inference dapat dijalankan dalam satu satuan waktu.
Bukan seberapa pintar jawaban sekali, tetapi apakah mampu berpikir secara kontinu, frekuen tinggi, dan paralel.

Struktur model kecil + banyak Agen, pada dasarnya adalah memperbesar pemanggilan inference.
Puluhan Agen berjalan bersamaan, saling memverifikasi, membagi tugas, lalu menggabungkan hasilnya, bukan mengandalkan "kemampuan model", tetapi saluran inference dan kapasitas throughput.

Inference Labs bukan untuk bersaing dalam hal model itu sendiri, tetapi menyelesaikan masalah yang lebih mendasar:
Ketika inference menjadi sesuatu yang mirip dengan lalu lintas permintaan, siapa yang akan menahan jalur ini?

Ini sama dengan logika ketika kecepatan CPU mencapai batas, industri beralih ke memori, bus, dan komputasi paralel.
Kapasitas komputasi bukan lagi tidak penting, tetapi bagaimana mengatur dan memperbesarnya menjadi lebih penting.

Jadi, Inference Labs lebih seperti menyiapkan jalan untuk cara penggunaan AI di tahap berikutnya
Bukan sekadar model menjawab pertanyaan,
melainkan sebuah sistem inference yang terus beroperasi.

Model tidak akan berkembang tanpa batas, tetapi inference pasti akan menjadi semakin padat.
Begitu tren ini terpenuhi, nilai infrastruktur baru saja mulai dihargai.
@KaitoAI @Bybit_Web3