为什么现在所有 AI Agent 都在喊多模态、喊工具调用,但真跑起来还是慢、贵、卡?


因为推理的瓶颈根本不是“参数”,而是带宽。
模型越大、上下文越多、工具链越长,真正拖慢的都是 I/O:权重加载、KV cache 传输、中间结果的来回搬运。算力够,带宽不够,推理就永远卡。

这一点上,Inference Labs 做的不是“更快节点”,而是把推理重新拆解成可并行的小块,交给整个网络来跑。

单机不再吃完整模型,节点只负责片段,协议把结果拼回去。
推理从“单点执行”变成“网络吞吐”。

它的形态像两个东西的结合:
– 去中心化的 Cloudflare:负责分发、调度、缓存推理片段
– 去中心化的 AWS Lambda:节点执行逻辑小段、结果自动汇总
给链上 Agent 带来的效果是:
速度不再受限于一张卡,成本不再被单机爆压,调用链越复杂越能看出优势。

Inference Labs 改的不是模型,而是推理的带宽层。
这是所有链上 Agent 想跑快、想跑便宜绕不开的底层问题。
@inference_labs @KaitoAI
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