Tại sao bây giờ tất cả các AI Agent đều nói về đa mô hình, gọi công cụ này nọ, nhưng khi chạy thực tế thì vẫn chậm, đắt đỏ, và thường bị lag?

Bởi vì nút thắt của suy luận không phải là “số tham số”, mà là băng thông.
Mô hình càng lớn, ngữ cảnh càng nhiều, chuỗi công cụ càng dài thì cái thực sự làm chậm lại chính là I/O: tải trọng số, truyền KV cache, vận chuyển qua lại các kết quả trung gian. Có đủ sức mạnh tính toán mà thiếu băng thông thì suy luận vẫn mãi bị nghẽn.

Về điểm này, Inference Labs không làm ra “node nhanh hơn”, mà là tách nhỏ quá trình suy luận thành các khối có thể chạy song song, giao cho toàn bộ mạng lưới xử lý.

Một máy đơn lẻ không còn phải tải toàn bộ mô hình, mỗi node chỉ phụ trách một đoạn, còn giao thức sẽ ghép kết quả lại với nhau.
Suy luận chuyển từ “thực thi đơn điểm” sang “thông lượng mạng lưới”.

Cách làm này giống sự kết hợp của hai mô hình:
– Cloudflare phi tập trung: chịu trách nhiệm phân phối, điều phối, và cache các đoạn suy luận
– AWS Lambda phi tập trung: node thực thi các đoạn logic nhỏ, kết quả tự động tổng hợp
Tác động đối với Agent on-chain là:
Tốc độ không còn bị giới hạn bởi một card máy, chi phí không còn bị một máy đơn lẻ đè nặng, chuỗi gọi càng phức tạp càng thấy rõ lợi thế.

Inference Labs không thay đổi mô hình, mà thay đổi tầng băng thông của suy luận.
Đây là vấn đề cơ bản mà mọi Agent on-chain muốn chạy nhanh, chạy rẻ đều không thể bỏ qua.
@inference_labs @KaitoAI