ليش الحين كل الـ AI Agent يتكلمون عن الـ Multi-modality واستخدام الأدوات، لكن وقت التشغيل تظل بطيئة، مكلفة، وتعلق؟

لأن عنق الزجاجة في الاستدلال مو في عدد "المعلمات"، بل في الباندويث.
كل ما كبر النموذج، وزادت الـ Context، وطالت سلسلة الأدوات، الحقيقة أن اللي يأخر العملية هو الـ I/O: تحميل الأوزان، نقل الـ KV cache، وتحريك النتائج المؤقتة ذهاب وإياب. المعالجة كافية، لكن الباندويث ناقص، وعشان كذا الاستدلال دايم يعلق.

في هذي النقطة، Inference Labs ما تقدم "نودات أسرع"، بل تعيد تفكيك الاستدلال إلى أجزاء صغيرة قابلة للتوازي، وتوزعها على الشبكة كلها.

الجهاز الواحد ما عاد يتحمل النموذج كامل، النودات مسؤولة فقط عن أجزاء، والبروتوكول يرجع النتائج ويركبها مع بعض.
الاستدلال يتحول من "تنفيذ في نقطة وحدة" إلى "قدرة استيعاب الشبكة".

شكلها يشبه دمج شيئين:
– Cloudflare لا مركزي: يتولى التوزيع، الجدولة، والتخزين المؤقت لأجزاء الاستدلال
– AWS Lambda لا مركزي: النودات تنفذ أجزاء منطقية صغيرة وتجمع النتائج تلقائي
الأثر على الـ Agent على السلسلة:
السرعة ما عاد تعتمد على كرت واحد، التكلفة ما عاد يضغطها جهاز واحد، وكل ما تعقدت سلسلة الأدوات يبان الفرق أكثر.

Inference Labs ما غيرت النموذج، بل عدلت طبقة الباندويث في الاستدلال.
وهذا هو المشكلة الأساسية اللي كل Agent على السلسلة لازم يحلها لو يبغى يكون سريع ورخيص.
@inference_labs @KaitoAI