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AIモデルをスーパーモデルに変える：なぜFleekが本物の推論ゲームをプレイしているのか

AIが速度を失うのは、頭が悪いからではない。

失うのは、推論をホスティングのように扱うからだ。エンジニアリングとして扱わないからだ。

そこにFleekが登場する。正直に言って、彼らは正しいスタックのレイヤーを狙っている。

多くのプラットフォームはモデルのサイズやGPUの数、あるいは華やかなベンチマークにこだわる。Fleekはそれより下。より深く。まるで昔ながらの方法をとっている。推論をコンパイラとハードウェア連携の問題として扱い、単なるAPIラッパーではない。

ここでの核心的な洞察は：

すべてのレイヤーに同じ精度を求める必要はない。

研究を通じてFleekは、モデルアーキテクチャやレイヤーごとに情報密度が異なることを発見した。したがって、どこでも均一な精度を強制する（それは怠惰だ、正直に言って）のではなく、各レイヤーの情報量を測定し、精度を動的に割り当てる。

言い換えると：

3倍の高速推論、75％のコスト削減、品質の損失なし。コスパを落とすのではなく、無駄を削ることで実現する。

ここからさらに興味深い点が生まれる。

精度、スケジューリング、カーネル選択をきめ細かく制御することで、Fleekは多くの推論フレームワークが構造的に無視しているパフォーマンス向上を実現している。彼らが無能だからではなく、そうした考え方を設計段階で考慮していなかったからだ。

このアプローチがスケーラブルなら、単なる最適化ではない。

推論の構築方法そのものが変わるのだ。

これまで私たちは効率の悪いパイプラインの上に大きなモデルを積み重ね、ハードウェアの強力な性能に頼って救済を願っていた。Fleekはその論理を逆転させる。実行パスを最適化すれば、同じモデルがまるでスーパーモデルのように、より軽く、より速く、より賢く動くようになる。

ときには進歩とは、より多くのことをすることではない。

ただ、ようやく正しくすることなのだ。

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