Pourquoi tous les agents IA parlent-ils aujourd'hui de multimodalité et d'appels d'outils, alors qu'en pratique, c'est toujours lent, cher et saccadé ?

Parce que le véritable goulot d'étranglement de l'inférence n'est pas le “nombre de paramètres”, mais la bande passante.
Plus le modèle est grand, plus le contexte est riche, plus la chaîne d'outils est longue, et plus ce qui ralentit tout, c'est l'I/O : chargement des poids, transfert du cache KV, transport des résultats intermédiaires. Même avec assez de puissance de calcul, si la bande passante manque, l'inférence sera toujours lente.

Sur ce point, Inference Labs ne propose pas des “nœuds plus rapides”, mais recompose l'inférence en petits blocs parallélisables, confiés à l'ensemble du réseau.

Une seule machine ne charge plus le modèle complet, chaque nœud ne traite qu'un fragment, et le protocole recolle les résultats.
L'inférence passe d'une “exécution centralisée” à une “capacité de réseau”.

Sa structure combine deux concepts :
– Un Cloudflare décentralisé : gestion de la distribution, de l'orchestration, et du cache des fragments d'inférence
– Un AWS Lambda décentralisé : les nœuds exécutent de petits bouts de logique, les résultats sont automatiquement agrégés
Pour les agents on-chain, cela se traduit par :
La vitesse n'est plus limitée par une seule carte, le coût n'est plus explosif sur une seule machine, et plus la chaîne d'appels est complexe, plus l'avantage est visible.

Inference Labs ne modifie pas le modèle, mais la couche de bande passante de l’inférence.
C’est un problème fondamental que tous les agents on-chain doivent résoudre pour aller plus vite et moins cher.
@inference_labs @KaitoAI