Banyak masalah proyek bukan karena arah yang salah, tetapi karena mereka menghadapi "kebutuhan tahap tertentu". Setelah kepopuleran mereda, kebutuhan pun menghilang, menulis sebanyak apapun hanyalah mencatat satu siklus.

@inference_labs berbeda karena mereka tidak menargetkan satu skenario aplikasi tertentu, melainkan sebuah celah struktural.

Ketika sistem mulai bersifat otonom, masalahnya bukan lagi seberapa pintar modelnya, tetapi apakah perilaku tersebut dapat dijelaskan, diperiksa kembali, dan dipertanggungjawabkan. Tahap pelatihan bisa dibuat tampak lebih indah, hasil output bisa dikemas, tetapi inference adalah tempat aksi benar-benar terjadi, dan tempat risiko benar-benar muncul.

Jika tidak ada infrastruktur yang dapat memverifikasi proses inferensi, yang disebut kolaborasi AI agent hanya akan berhenti di tahap demo. Ketika skala meningkat, sistem pasti akan gagal pertama kali pada pertanyaan "Mengapa kamu percaya hasil ini".

Pilihan Inference Labs pada dasarnya adalah mengakui satu hal:
Model akan terus diganti, kerangka kerja akan berulang kali diperbarui, tetapi saat inference terjadi, harus ada jejak yang dapat diverifikasi.
Ini bukan masalah seberapa baik kita bisa bercerita, melainkan posisi yang tidak bisa dihindari.
Selama sistem otonom terus maju, posisi ini akan selalu ada. Sisanya, tidak lain adalah siapa yang bisa membuatnya lebih stabil, lebih murah, dan lebih mudah diterima secara asli oleh sistem.

Dari sudut pandang ini, bentuknya saat ini tidak penting. Yang penting adalah, ia berdiri di masa depan.