如果站在這個「推理會爆炸」的視角看, @inference_labs 的位置其實挺清晰的。



當模型不再靠參數規模拉開差距,真正的變量就變成了:
單位時間內能跑多少次推理。
不是一次答得多聰明,而是能不能持續、高頻、並行地思考。

小模型 + 多 Agent 的結構,本質是在放大推理調用。
幾十個 Agent 同時跑、互相校驗、拆任務、再合併結果,消耗的不是「模型能力」,而是推理通道和吞吐能力。

Inference Labs 不是去卷模型本身,而是在解決一個更底層的問題:
當推理變成像請求流量一樣的東西,誰來把這條路撐住?

這和早年 CPU 主頻遇到瓶頸後,行業轉向內存、總線、並行計算是同一條邏輯。
算力不是不重要了,而是怎麼被調度、怎麼被放大更重要。

所以 Inference Labs 更像是在為下一階段的 AI 使用方式鋪路
不是一個模型在回答問題,
而是一整個推理系統在持續運轉。

模型不會無限變大,但推理一定會越來越密。
這個趨勢一旦成立,基礎設施的價值才剛剛開始被定價。
@KaitoAI @Bybit_Web3
AGENT-0.2%
查看原文
post-image
此頁面可能包含第三方內容,僅供參考(非陳述或保證),不應被視為 Gate 認可其觀點表述,也不得被視為財務或專業建議。詳見聲明
  • 讚賞
  • 留言
  • 轉發
  • 分享
留言
0/400
暫無留言
交易,隨時隨地
qrCode
掃碼下載 Gate App
社群列表
繁體中文
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)