もしこの「推理会爆炸」的視点から見ると、@inference_labsの位置は実はかなり明確です。

モデルがもはやパラメータ規模で差をつけられなくなると、真の変数は次のようになります：
単位時間内に何回推理を行えるか。
一回の回答が賢いかどうかではなく、持続的に高頻度で並列に考えられるかどうか。

小さなモデル + 複数のAgentの構造は、本質的に推理呼び出しを拡大しているのです。
数十のAgentが同時に動作し、相互に検証し、タスクを分解し、結果を再結合する際に消費されるのは、「モデルの能力」ではなく、推理チャネルとスループット能力です。

Inference Labsはモデル自体の競争ではなく、より根本的な問題の解決を目指しています：
推理がリクエストの流量のようなものになったとき、誰がこの道を支えるのか？

これは、かつてCPUのクロック周波数のボトルネックに直面したときに、業界がメモリやバス、並列計算に向かったのと同じ論理です。
計算能力は重要でなくなったのではなく、どうスケジュールされ、どう拡大されるかがより重要になったのです。

だからこそ、Inference Labsは次の段階のAIの使い方を準備する道を作っているのです。
単なるモデルが質問に答えるのではなく、
一つの推理システム全体が継続的に稼働している状態です。

モデルは無限に大きくなりませんが、推理はますます密になっていきます。
この傾向が一度成立すれば、インフラの価値はほんの始まりに過ぎません。
@KaitoAI @Bybit_Web3