Mengapa sekarang semua AI Agent ramai membicarakan multimodalitas dan pemanggilan alat, tetapi saat dijalankan tetap lambat, mahal, dan sering macet?

Karena hambatan utama dalam inferensi sebenarnya bukan “parameter”, melainkan bandwidth.
Semakin besar modelnya, semakin banyak konteksnya, semakin panjang rantai alatnya, yang benar-benar memperlambat adalah I/O: pemuatan bobot, transfer KV cache, serta pemindahan bolak-balik hasil sementara. Daya komputasi cukup, tapi jika bandwidth kurang, inferensi akan selalu macet.

Dalam hal ini, Inference Labs tidak membuat “node yang lebih cepat”, tetapi membongkar proses inferensi menjadi potongan kecil yang bisa diproses secara paralel, lalu dijalankan oleh seluruh jaringan.

Satu mesin tidak lagi harus memuat seluruh model, node hanya menangani fragmen, dan protokol akan menggabungkan hasilnya kembali.
Inferensi berubah dari “eksekusi titik tunggal” menjadi “throughput jaringan”.

Bentuknya mirip gabungan dua hal:
– Cloudflare terdesentralisasi: bertugas mendistribusikan, mengatur, dan menyimpan cache fragmen inferensi
– AWS Lambda terdesentralisasi: node menjalankan potongan logika kecil, hasilnya otomatis digabungkan
Dampak yang dibawa untuk Agent on-chain adalah:
Kecepatan tidak lagi dibatasi oleh satu kartu grafis, biaya tidak lagi membebani satu mesin, semakin rumit rantai pemanggilannya, semakin terlihat keunggulannya.

Yang diubah Inference Labs bukan modelnya, melainkan lapisan bandwidth inferensinya.
Ini adalah masalah mendasar yang tidak bisa dihindari oleh semua Agent on-chain yang ingin berjalan lebih cepat dan lebih murah.
@inference_labs @KaitoAI