多くのAIプロジェクトはデモ効果の展示に熱中していますが、Inference Labsは異なる道を歩んでいます——彼らは基盤技術アーキテクチャの構築に取り組んでいます。

面白い現象に気づくでしょう：彼らは流行に便乗することはほとんどなく、むしろ技術コミュニティで頻繁に姿を見せています。本当に関心がある問題は実にハードコアです——推論結果はどのように検証できるのか？他のプロトコルがこれらの能力を直接呼び出すにはどうすればいいのか？万一失敗や不正行為があった場合、システムはどうやって自動的に識別するのか？

これらの問題はあまり魅力的に聞こえませんが、一旦規模化された応用においては、それぞれが妥協できない硬い制約となります。コミュニティのフィードバックの観点から見ると、このようなエンジニアリング的な態度は長期的なエコシステムの信頼構築により寄与します。