Inference là gì? Inference là công ty phát triển AI tập trung vào Small Language Models chuyên biệt, cung cấp nền tảng Inference chi phí thấp, độ trễ thấp và hiệu suất tương đương các mô hình Frontier hàng đầu. Vậy chi tiết dự án này là gì và có điều gì đặc biệt, hãy cùng Hak Research tìm hiểu chi tiết trong bài viết này nhé

Trước khi vào bài viết, mọi người có thể tham khảo một số bài viết sau để hiểu rõ hơn về thị trường Crypto nhé

Tổng Quan Về Inference

Inference là gì?

Inference.net là một công ty nghiên cứu và phát triển AI chuyên xây dựng các mô hình ngôn ngữ nhỏ (Small Language Models – SLMs) cho từng nhiệm vụ cụ thể. Thay vì chạy đua theo hướng tăng kích thước mô hình như các phòng lab lớn (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind), Inference tập trung tối ưu hóa mô hình ở cấp độ chuyên dụng. Cách tiếp cận này giúp họ đạt hiệu suất tương đương với các mô hình frontier trong khi chi phí rẻ hơn 50–100 lần và độ trễ thấp hơn 10 lần.

Công ty cung cấp nền tảng Inference toàn diện cho lập trình viên bao gồm khả năng huấn luyện, lưu trữ và triển khai mô hình tùy chỉnh. Nền tảng của Inference hỗ trợ API Inference Serverless, Batch Inference và Dedicated Endpoint tương thích với OpenAI API. Nhờ đó, các tổ chức có thể chạy workload AI ở quy mô lớn, ổn định và đáng tin cậy mà không phụ thuộc vào các nhà cung cấp mô hình đóng.

Inference là gì

Điểm khác biệt của Inference:

  • Tập trung vào mô hình nhỏ (SLMs) tối ưu cho từng nhiệm vụ thay vì huấn luyện các mô hình siêu lớn
  • Chi phí thấp hơn 50 - 100 lần và độ trễ thấp hơn 10 lần so với các mô hình frontier như GPT 5 hay Gemini
  • Quy trình huấn luyện linh hoạt, cho phép đưa mô hình từ ý tưởng đến sản phẩm trong 4 tuần
  • Hỗ trợ đa Modality (Text, Image, Video, Audio, Unstructured Data)
  • Cung cấp hệ thống Inference Serverless, Batch và Dedicated Endpoint tương thích với OpenAI API
  • Giảm rủi ro phụ thuộc vào bên thứ ba (không bị ảnh hưởng bởi việc Retrain hoặc Quantize đột ngột từ các nền tảng lớn)
  • Cung cấp mô hình Open Source miễn phí và API tùy chỉnh, phù hợp cho mọi quy mô doanh nghiệp
  • Được tin dùng bởi các đội ngũ từ NVIDIA, LAION, AWS và Grass

Mô hình & cơ chế hoạt động

Kiến trúc của Inference.net được chia thành ba lớp chính: mô hình lõi (Core Models), nền tảng triển khai (Inference Platform), và công cụ phục vụ (Developer Infrastructure). Các thành phần này hoạt động thống nhất để cung cấp khả năng huấn luyện, triển khai và sử dụng mô hình AI hiệu quả với chi phí tối thiểu

1. Core Models – Các mô hình lõi chuyên biệt

Inference phát triển các Small Language Models tập trung vào từng tác vụ cụ thể thay vì một mô hình đa năng
Ví dụ:

  • Schematron (3B và 8B): mô hình trích xuất JSON có cấu trúc từ HTML phức tạp. Với context window 128K token và chế độ JSON nghiêm ngặt, Schematron đảm bảo output parseable 100%
  • ClipTagger: mô hình captioning hình ảnh và video, giúp tạo mô tả tự động chính xác cho nội dung thị giác

Các mô hình này thường được train trên tập dữ liệu hỗn hợp, bao gồm dữ liệu thực (từ Common Crawl) và synthetic data được xây dựng qua curriculum learning, giúp tăng khả năng khái quát hóa mà vẫn giữ chi phí thấp.

2. Inference Platform – Nền tảng triển khai mô hình

Hệ thống inference của Inference gồm ba dạng chính:

  • Serverless Inference API: Cung cấp Inference ổn định cho các mô hình open-source phổ biến, có khả năng scale cho hàng trăm khách hàng đồng thời
  • Batch Inference API: dùng cho workload quy mô lớn, có thể xử lý hàng tỷ request ở chi phí thấp hơn mô hình Closed Source
  • Dedicated Inference Endpoint: cho phép doanh nghiệp triển khai mô hình riêng tư, với throughput và latency được kiểm soát ổn định

Cả ba cơ chế đều hoạt động trên hạ tầng containerized và có khả năng dự đoán tài nguyên theo thời gian thực, giúp tiết kiệm GPU trong khi vẫn đảm bảo hiệu suất inference cao.

3. Developer Infrastructure – Hạ tầng cho lập trình viên

Inference cung cấp bộ công cụ giúp đội ngũ kỹ thuật dễ dàng quản lý và tối ưu quy trình inference:

  • API tương thích với OpenAI để dễ dàng tích hợp với ứng dụng sẵn có
  • Công cụ theo dõi hiệu năng và chi phí từng Request
  • Hệ thống giám sát 24/7 với thời gian phản hồi <1 giờ cho khách hàng doanh nghiệp

Về tổng quan thì cách thức hoạt động của Inference diễn ra theo các bước như sau:

  • Bước 1 - Thu thập và xử lý dữ liệu: Inference phối hợp cùng khách hàng để xác định nhiệm vụ cụ thể, sau đó curation dữ liệu phù hợp. Với các mô hình như Schematron, dữ liệu bao gồm hàng triệu trang web HTML và các trường hợp Edge Case khó xử lý
  • Bước 2 - Thiết kế và huấn luyện mô hình nhỏ (SLM): Nhóm nghiên cứu xác định cấu trúc mô hình (3B, 8B, hoặc lớn hơn), thực hiện Pretraining và Fine Tuning trên GPU riêng. Các tham số dư thừa được loại bỏ để tối ưu hiệu năng
  • Bước 3 - Đánh giá và Benchmark: Mô hình được Benchmark so với các mô hình Frontier như Gemini 2.5 Flash hoặc GPT-5. Ví dụ, Schematron đạt accuracy cao hơn Gemini 2.5 Flash, rẻ hơn 40 - 80 lần và có Latency thấp hơn 10 lần
  • Bước 4: Triển khai Inference: Mô hình được triển khai trên nền tảng Inference Serverless hoặc Dedicated Endpoint. Người dùng có thể gửi Request thông qua API hoặc Batch Request ở quy mô hàng tỷ truy vấn
  • Bước 5: Giám sát và tối ưu hóa liên tục: Hệ thống Inference của Inference tự động thu thập dữ liệu từ Production, phục vụ quá trình Fine Tune định kỳ. Điều này giúp mô hình thích ứng với dữ liệu mới mà không cần Retrain toàn bộ

Lộ Trình Phát Triển

Update…

Core Team

  • 09/09/2024: Inference đã thông báo nhận được 500.000 USD từ vòng ươm tạo của A16z CSX
  • 14/10/2025: Inference đã thông báo kêu gọi thành công 11.8 triệu USD được Lead bởi Multicoin Capital và a16z CSX. Ngoài ra còn có sự tham gia của các quỹ đầu tư khác như Mechanism Capital và các nhà đầu tư cá nhân như Santiago R.Stantos, Anatoly,....

Investor

Update...

Tokenomics

Update …

Sàn Giao Dịch

Update …

Kênh Thông Tin Của Dự Án

Tổng Kết

Inference.net là ví dụ điển hình cho xu hướng nhỏ nhưng hiệu quả trong ngành AI. Thay vì dựa vào các mô hình khổng lồ đắt đỏ, họ tập trung xây dựng các Small Language Models chuyên dụng có hiệu suất tương đương nhưng tối ưu hơn nhiều về chi phí và tốc độ. Nhờ nền tảng inference mạnh mẽ, khả năng huấn luyện tùy chỉnh, và cam kết minh bạch trong hiệu năng, Inference đang dần trở thành đối trọng của các phòng lab lớn. Với sứ mệnh đưa trí tuệ AI frontier-level đến tay mọi doanh nghiệp với chi phí hợp lý, Inference đang mở ra hướng đi thực tế cho kỷ nguyên AI hiệu quả và dễ tiếp cận hơn.