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
AGENT0.87%
post-image
此页面可能包含第三方内容,仅供参考(非陈述/保证),不应被视为 Gate 认可其观点表述,也不得被视为财务或专业建议。详见声明
  • 赞赏
  • 评论
  • 转发
  • 分享
评论
0/400
暂无评论
交易,随时随地
qrCode
扫码下载 Gate App
社群列表
简体中文
  • 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)