多くのプロジェクトの問題は方向性の誤りではなく、彼らが直面しているのは「段階的なニーズ」であることにあります。熱狂が過ぎ去ると、需要は崩れ、いくら書き連ねてもそれはただ一つの周期を記録しているだけです。

@inference_labs の違いは、特定の具体的な応用シナリオを狙うのではなく、構造的なギャップを狙っている点にあります。

システムが自律を始めると、問題はモデルが賢いかどうかではなく、行動が説明可能か、再検証可能か、責任追及ができるかどうかになります。訓練段階は美化されることもありますし、出力結果はパッケージ化されることもありますが、推論は実際に動作が行われる場所であり、リスクが本当に生じる場所でもあります。

推論過程を検証できるインフラストラクチャがなければ、いわゆるAIエージェントの協働はデモの域を出ません。規模が拡大すれば、システムはまず「なぜこの結果を信じることができるのか」という点で崩壊します。

Inference Labs の選択は、本質的に一つの事実を認めることです：
モデルは絶えず更新され、フレームワークは何度も反復されるが、推論が行われる瞬間には、検証可能な痕跡を残さなければならない。
これは良い話をするかどうかの問題ではなく、避けられない位置の問題です。
自律システムが前進し続ける限り、その位置は常に存在し続けます。残るのは、誰がそれをより安定的に、低コストで、システムがネイティブに受け入れやすくできるかということだけです。

この観点から見ると、今の姿は重要ではありません。重要なのは、それが未来に立っているということです。