¿Por qué ahora todos los AI Agent hablan de multimodalidad y de llamadas a herramientas, pero a la hora de la verdad siguen siendo lentos, caros y con problemas de rendimiento?

Porque el verdadero cuello de botella en la inferencia no son los “parámetros”, sino el ancho de banda.
Cuanto más grande es el modelo, más contexto se añade y más larga es la cadena de herramientas, lo que realmente ralentiza todo es el I/O: la carga de pesos, la transferencia de la caché KV, el traslado de resultados intermedios de un lado a otro. Si hay suficiente potencia de cálculo pero no suficiente ancho de banda, la inferencia siempre irá lenta.

En este sentido, lo que hace Inference Labs no es ofrecer “nodos más rápidos”, sino volver a descomponer la inferencia en pequeños bloques paralelizables, delegados a toda la red para su ejecución.

Una sola máquina ya no necesita cargar el modelo completo, cada nodo solo se encarga de un fragmento y el protocolo reúne los resultados.
La inferencia pasa de ser una “ejecución puntual” a un “rendimiento de red”.

Su estructura es una combinación de dos conceptos:
– Un Cloudflare descentralizado: encargado de distribuir, coordinar y almacenar en caché los fragmentos de inferencia
– Un AWS Lambda descentralizado: los nodos ejecutan pequeños segmentos lógicos y los resultados se agregan automáticamente
El efecto que esto produce para los Agent on-chain es:
La velocidad ya no está limitada por una sola GPU, el coste ya no depende de una sola máquina, y cuanto más compleja es la cadena de llamadas, más evidente es la ventaja.

Inference Labs no cambia el modelo, sino la capa de ancho de banda de la inferencia.
Este es el problema de infraestructura fundamental e inevitable para cualquier Agent on-chain que quiera ser rápido y barato.
@inference_labs @KaitoAI