なぜ今、すべてのAIエージェントがマルチモーダルやツール呼び出しを謳っているのに、実際に動かすと遅くて高コストでカクつくのでしょうか？

それは推論のボトルネックが「パラメータ」ではなく、「帯域幅」にあるからです。
モデルが大きくなればなるほど、コンテキストが増え、ツールチェーンが長くなればなるほど、本当に遅くなる原因はI/Oです。つまり、重みのロード、KVキャッシュの転送、中間結果のやり取りなどです。計算力が十分でも、帯域幅が足りなければ、推論は永遠にカクつきます。

この点で、Inference Labsが取り組んでいるのは「より速いノード」ではなく、推論を再度細かく並列化可能な小さなブロックに分割し、ネットワーク全体に実行させることです。

1台のマシンがモデル全体を処理するのではなく、ノードは断片のみを担当し、プロトコルが結果を再構成します。
推論は「単一ポイントの実行」から「ネットワークのスループット」へと変わります。

その形態は2つのものの組み合わせのようです：
– 分散型Cloudflare：推論断片の配信、スケジューリング、キャッシュを担当
– 分散型AWS Lambda：ノードがロジックの小片を実行し、結果が自動的に集約される
チェーン上のエージェントにもたらす効果は：
速度が1枚のカードに制限されず、コストが単一マシンによって爆発的に増えず、呼び出しチェーンが複雑になればなるほど優位性が際立ちます。

Inference Labsが変えているのはモデルではなく、推論の帯域幅レイヤーです。
これは、すべてのオンチェーンエージェントが高速かつ安価に動作するために避けて通れない基盤的な問題です。
@inference_labs @KaitoAI