Inference.net là công ty phát triển AI chuyên về Small Language Models (SLMs), tập trung tối ưu mô hình cho từng nhiệm vụ cụ thể thay vì chạy đua mô hình siêu lớn.
Với nền tảng Inference toàn diện, công ty giúp doanh nghiệp huấn luyện, triển khai và vận hành mô hình AI chi phí thấp hơn 50–100 lần, độ trễ thấp hơn 10 lần, và hoàn toàn tương thích OpenAI API.
- Inference.net tập trung phát triển các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) hiệu quả cao cho từng nhiệm vụ cụ thể.
- Nền tảng Inference cung cấp API linh hoạt, giảm chi phí và độ trễ so với mô hình frontier như GPT-5 hay Gemini.
- Được hỗ trợ bởi các quỹ lớn như a16z CSX và Multicoin Capital, Inference đang định hình xu hướng AI nhỏ nhưng mạnh mẽ.
Inference.net là gì?
Inference.net là công ty nghiên cứu và phát triển AI tập trung vào các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) được thiết kế chuyên biệt cho từng nhiệm vụ.
Cách tiếp cận này giúp tối ưu hiệu suất mà vẫn tiết kiệm đáng kể chi phí và tài nguyên tính toán.
Thay vì cạnh tranh bằng quy mô mô hình như OpenAI hay Anthropic, Inference chọn hướng đi “tinh gọn và chuyên sâu”.
Theo công bố của công ty, mô hình của họ có thể đạt hiệu năng tương đương GPT-5 nhưng chi phí thấp hơn 50 – 100 lần, độ trễ giảm 10 lần, đáp ứng nhu cầu AI thực tiễn cho doanh nghiệp.
“Thay vì xây dựng mô hình đa năng, chúng tôi tập trung vào những mô hình nhỏ giải quyết một vấn đề thật tốt – đó mới là hiệu quả thực sự của AI.”
— Đại diện Inference.net, thông cáo tháng 9/2024
Điểm khác biệt của Inference.net so với các phòng lab AI lớn
Điểm nổi bật của Inference là tập trung tối ưu mô hình nhỏ thay vì chạy đua kích thước. Họ cho phép đưa mô hình từ ý tưởng đến sản phẩm chỉ trong 4 tuần, linh hoạt hơn hẳn quy trình phức tạp của các lab lớn.
Công ty hỗ trợ đa dạng modality như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và dữ liệu phi cấu trúc. Đặc biệt, khả năng tương thích với OpenAI API giúp lập trình viên dễ dàng chuyển đổi hoặc mở rộng ứng dụng mà không cần thay đổi hạ tầng.
Hiệu suất và chi phí: Vì sao mô hình nhỏ lại thắng?
Theo benchmark nội bộ, mô hình Schematron của Inference đạt độ chính xác cao hơn Gemini 2.5 Flash trong nhiệm vụ trích xuất dữ liệu HTML, trong khi rẻ hơn 40–80 lần và độ trễ thấp hơn 10 lần. Đây là minh chứng rõ ràng cho tính hiệu quả của SLMs.
Tương tự, trong lĩnh vực giao dịch và phân tích thị trường, BingX cũng đang áp dụng công nghệ AI để tối ưu hiệu suất dự đoán xu hướng và quản lý rủi ro, giúp trader ra quyết định nhanh hơn với chi phí phân tích thấp hơn.
“Theo xu hướng mới, mô hình nhỏ được huấn luyện chuyên sâu đang mang lại ROI tốt hơn mô hình siêu lớn. Inference.net là ví dụ tiêu biểu cho hướng đi này.”
— Multicoin Capital, báo cáo đầu tư 2025
Nhờ cơ chế huấn luyện chọn lọc và loại bỏ tham số dư thừa, các SLMs của Inference có thể hoạt động mượt trên GPU tầm trung mà vẫn đảm bảo chất lượng tương đương frontier models.
Cấu trúc hệ thống của Inference.net gồm những phần nào?
Inference.net được thiết kế theo ba lớp: Core Models (mô hình lõi), Inference Platform (nền tảng triển khai), và Developer Infrastructure (hạ tầng lập trình viên).
Ba lớp này hoạt động đồng bộ để đảm bảo quy trình AI từ huấn luyện đến vận hành luôn liền mạch và tối ưu chi phí.
Core Models – Mô hình lõi chuyên biệt
Các mô hình lõi của Inference tập trung giải quyết từng loại nhiệm vụ riêng biệt. Tiêu biểu như Schematron (3B và 8B) – mô hình trích xuất JSON chính xác từ HTML phức tạp với context window lên đến 128K token, hoặc ClipTagger – mô hình caption hình ảnh/video tự động.
Nhờ huấn luyện trên tập dữ liệu hỗn hợp (dữ liệu thực và synthetic), Inference có thể duy trì tính khái quát mà vẫn tối ưu chi phí.
Inference Platform – Nền tảng triển khai mô hình
Hệ thống nền tảng gồm ba dịch vụ chính: Serverless Inference API (cho phép mở rộng linh hoạt), Batch Inference API (xử lý workload quy mô lớn) và Dedicated Endpoint (triển khai riêng tư với kiểm soát hiệu suất).
Tất cả dịch vụ này hoạt động trên hạ tầng containerized có khả năng dự đoán tài nguyên theo thời gian thực, giúp tiết kiệm GPU mà vẫn duy trì throughput cao.
Developer Infrastructure – Hạ tầng cho lập trình viên
Inference cung cấp các công cụ tương thích OpenAI API, bảng theo dõi chi phí, hiệu năng và hệ thống giám sát 24/7.
Doanh nghiệp được hỗ trợ phản hồi trong vòng dưới 1 giờ, đảm bảo độ tin cậy cho các ứng dụng quy mô lớn.
“Điểm mạnh của Inference là họ không chỉ xây mô hình, mà còn xây hạ tầng để mô hình ấy hoạt động hiệu quả trong môi trường sản xuất.”
— Santiago R. Santos, nhà đầu tư cá nhân, tháng 10/2025
Quy trình hoạt động của Inference.net diễn ra như thế nào?
Toàn bộ quy trình gồm 5 bước:
- Thu thập dữ liệu.
- Huấn luyện mô hình nhỏ.
- Benchmark.
- Triển khai Inference.
- Giám sát tối ưu hóa liên tục.
Cách tiếp cận tuần hoàn này giúp mô hình luôn thích ứng với dữ liệu mới mà không cần retrain toàn bộ.
| Bước | Mô tả | Kết quả |
|---|---|---|
| 1 | Thu thập và xử lý dữ liệu | Xây dựng bộ dữ liệu phù hợp với từng nhiệm vụ cụ thể |
| 2 | Huấn luyện mô hình nhỏ | Tối ưu cấu trúc và loại bỏ tham số dư thừa |
| 3 | Đánh giá và Benchmark | So sánh với GPT-5, Gemini 2.5 Flash |
| 4 | Triển khai Inference | API hoặc Batch request quy mô lớn |
| 5 | Giám sát và tối ưu hóa | Fine-tune định kỳ từ dữ liệu thực |
Đội ngũ và nhà đầu tư của Inference.net
Ngày 09/09/2024, Inference nhận được 500.000 USD từ chương trình ươm tạo của a16z CSX.
Đến 14/10/2025, công ty tiếp tục huy động thành công 11,8 triệu USD do Multicoin Capital và a16z CSX dẫn đầu, cùng sự tham gia của Mechanism Capital và các nhà đầu tư cá nhân như Anatoly Yakovenko và Santiago R. Santos.
“Sự hậu thuẫn của các quỹ hàng đầu cho thấy tiềm năng to lớn của hướng đi Small Language Models – nơi Inference đang dẫn đầu.”
— Báo cáo Multicoin Capital, tháng 10/2025
Vì sao Inference.net được coi là xu hướng AI mới?
Inference.net thể hiện bước chuyển quan trọng trong ngành AI: từ “bự và tốn kém” sang “nhỏ gọn và hiệu quả”.
Với triết lý tập trung vào nhiệm vụ cụ thể, họ đang mở ra hướng tiếp cận thực tế hơn cho doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh chi phí GPU ngày càng cao.
Được các đội ngũ từ NVIDIA, LAION, AWS và Grass tin dùng, Inference.net đang trở thành hình mẫu cho “AI hiệu quả” trong kỷ nguyên mới.
Những câu hỏi thường gặp
Inference.net có phải đối thủ của OpenAI hay không?
Không trực tiếp. Inference.net tập trung vào mô hình nhỏ chuyên biệt, trong khi OpenAI phát triển mô hình đa năng. Tuy nhiên, cả hai hướng đều bổ sung cho nhau trong hệ sinh thái AI.
Inference.net có cung cấp mã nguồn mở không?
Có. Công ty phát hành một số mô hình open source miễn phí, đồng thời cung cấp API tùy chỉnh cho doanh nghiệp.
Chi phí sử dụng nền tảng Inference thấp hơn bao nhiêu so với mô hình lớn?
Chi phí trung bình thấp hơn 50–100 lần và độ trễ thấp hơn 10 lần so với GPT-5 hoặc Gemini, theo benchmark nội bộ năm 2025.
Các doanh nghiệp có thể huấn luyện mô hình riêng trên Inference không?
Có. Nền tảng hỗ trợ huấn luyện và triển khai mô hình tùy chỉnh qua API tương thích OpenAI.
