很多项目的问题不在于方向错，而在于它们面对的，是“阶段性需求”。热度过去，需求就塌了，写再多也只是记录一段周期。

@inference_labs 比较不一样的地方在于，它踩的不是某个具体应用场景，而是一个结构性缺口。

当系统开始自治，问题就不再是模型聪不聪明，而是行为能不能被解释、被复查、被追责。训练阶段可以被美化，输出结果可以被包装，但 inference 是动作真正发生的地方，也是风险真正生成的地方。

如果没有一层可以验证推理过程的基础设施，所谓的 AI agent 协作，只能停留在 demo 层。规模一上来，系统一定会先崩在“你凭什么相信这个结果”。

Inference Labs 的选择，本质上是在承认一件事：
模型会不断更换，框架会反复迭代，但推理发生的那一刻，必须留下可以被验证的痕迹。
这不是一个好不好讲故事的问题，而是一个绕不开的位置。
只要自治系统继续往前走，这个位置就会一直存在。剩下的，无非是谁能把它做得更稳、更低成本、更容易被系统原生接纳。

从这个角度看，它现在的样子并不重要。重要的是，它站在了未来。