El posicionamiento del proyecto suele ser malinterpretado: esto no se trata de crear una aplicación de IA o simplemente un producto de Agente de IA. La lógica central es construir una capa de coordinación de recursos de IA.

Las verdaderas dificultades del mecanismo de mercado a menudo son ignoradas. El principal cuello de botella en la industria de la IA actual no se limita únicamente a la evolución de los algoritmos de modelos o a la oferta de potencia de cálculo GPU, sino que lo más importante es cómo los recursos son coordinados y gestionados de manera eficiente.

De manera análoga a la trayectoria de desarrollo de la era Web2: Scale AI, mediante un procesamiento sistemático en etapas como la anotación de datos, limpieza de datos y optimización de conjuntos de datos, estableció un sistema de coordinación de optimización de datos de extremo a extremo, convirtiéndose en la capa de infraestructura básica para el flujo de datos de entrenamiento. La misma lógica se aplica a la oferta actual de recursos de cálculo de IA: quien pueda coordinar mejor los recursos heterogéneos de IA y mejorar su eficiencia de utilización, podrá destacarse en esta ola.