Inference.net

人们常说：“AI 发展受限于 GPU 短缺。”但事实可能恰恰相反：真正的瓶颈不是算力不足，而是算力浪费严重。

在世界各地的数据中心，大量 GPU 时间以碎片形式悄然流逝——这里几分钟，那里几小时。这些零散的计算窗口转瞬即逝，一旦错过就永远无法回收。就像无法储存的电力、会腐烂的农产品，计算能力也有“保质期”。

我们称之为：易逝算力（ephemeral compute）。

而 Inference.net 正是为此而生——它们构建了一个面向易逝算力的实时市场，让原本将被浪费的 GPU 资源，在到期前被高效利用。

Inference怎么做？

Inference开发了定制化的调度与编排系统，能够聚合跨数据中心的微小空闲时段，形成连续可用的推理资源池。通过这种技术，我们可以：

• 聚合碎片化时间，运行完整的 AI 推理任务；
• 作为这些闲置容量的“最后买家”，获得大幅折扣；
• 将节省的成本 100% 传递给开发者。

结果是什么？
你用更低的价格，获得高性能、低延迟的模型服务；
让本该浪费的算力，转化为真正的智能输出。

为什么这件事重要？

因为 Inference.net 不只是一个推理平台，而是一个市场机制。

Inference相信：

AI 推理的效率市场，将是未来十年推动人工智能普及的核心引擎。

就像电力市场优化能源分配一样，Inference将能源转化为智能的过程变得透明、高效、可扩展。这不仅关乎成本，更关乎谁能在正确的时间，以正确的成本，使用正确的算力。

Inference的目标很明确：加速人类将能源转化为智能的进程，为地球乃至更远的地方创造前所未有的繁荣。

欢迎使用 Inference.net

Inference.net 是一个为开源 AI 模型打造的原生推理平台。开发者只需几行代码，即可访问全球领先的开源模型，并按实际使用量付费。

Inference致力于成为构建 AI 应用的最佳起点。

当前支持能力

• 无服务器 LLM 推理：通过 API 调用主流开源语言模型，如 Llama-3.1-8B，仅为你使用的 token 付费。
•  LoRA 推理（早期访问）：上传你的 LoRA 适配器，通过流式或批量端点进行推理，实现个性化模型部署。
• 图像生成（早期访问）：使用 FLUX[DEV]、Stable Diffusion 等先进模型生成图像，按生成次数计费。

所有服务均基于Inference自研的分布式基础设施，具备高可用、低延迟、自动扩缩容等企业级能力。

回到起点：AI 革命是如何展开的？

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT。那一刻，计算机仿佛突然“听懂”了人类的语言。一场技术浪潮就此掀起。

开发者开始设想由自然语言驱动的未来，风险资本涌入 AI 领域，NVIDIA 市值翻倍，旧金山街头挤满了讨论“下一个 AI 应用”的工程师。

2023 年 3 月，GPT-4 发布，闭源模型似乎遥不可及。但很快，变化发生了。

开源的力量：差距正在缩小

虽然 OpenAI 和 Anthropic 等闭源实验室一度领先，但技术壁垒并未持续太久。

Meta 发布 Llama 系列模型，开源社区迅速跟进。在短短几个月内，开源模型在多个任务上达到甚至超越闭源对手的表现。

更重要的是，它们带来了三项关键优势：

1. 成本更低：无需支付高昂的 API 费用；
2. 透明可控：可审计、可定制、可本地部署；
3. 迭代更快：社区驱动，版本更新频繁。

这意味着：AI 的控制权正从少数巨头手中，流向每一位开发者。

Inference.net 的使命：让开源 AI 触手可及

正是在这一背景下，Inference.net 应运而生。

Inference不是一个简单的模型托管平台，而是一个连接全球闲置算力与开源模型需求的网络。

Inference的基础设施设计原则是：

Inference处理从负载均衡到故障转移的一切底层复杂性，让你专注于构建真正有价值的产品。

为什么现在是关键时刻？

我们正处于一个转折点：

• 闭源模型的技术领先正在消失；
• 开源模型在质量、速度、定制化上全面追赶；
• 更多创新将来自“小团队 + 开源工具”的组合。

Inference.net 的角色，就是为这些创新者提供高性能、低成本、可信赖的推理底座。

就像云计算让服务器资源民主化一样，Inference希望让 AI 推理资源变得普惠。