如果站在这个「推理会爆炸」的视角看， @inference_labs 的位置其实挺清晰的。

当模型不再靠参数规模拉开差距，真正的变量就变成了：
单位时间内能跑多少次推理。
不是一次答得多聪明，而是能不能持续、高频、并行地思考。

小模型 + 多 Agent 的结构，本质是在放大推理调用。
几十个 Agent 同时跑、互相校验、拆任务、再合并结果，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，而是在解决一个更底层的问题：
当推理变成像请求流量一样的东西，谁来把这条路撑住？

这和早年 CPU 主频遇到瓶颈后，行业转向内存、总线、并行计算是同一条逻辑。
算力不是不重要了，而是怎么被调度、怎么被放大更重要。

所以 Inference Labs 更像是在为下一阶段的 AI 使用方式铺路
不是一个模型在回答问题，
而是一整个推理系统在持续运转。

模型不会无限变大，但推理一定会越来越密。
这个趋势一旦成立，基础设施的价值才刚刚开始被定价。
@KaitoAI @Bybit_Web3