Le positionnement du projet est largement mal compris : il ne s'agit pas de créer une application AI ou un simple produit d'Agent AI. La logique centrale consiste à construire une couche de coordination des ressources AI.

Les véritables problématiques du mécanisme de marché sont souvent ignorées. Les principaux goulots d'étranglement de l'industrie AI actuelle ne se limitent pas à l'évolution des modèles ou à l'offre de puissance GPU, mais concernent surtout la manière dont les ressources sont efficacement coordonnées et planifiées.

Pour faire une analogie avec le développement de l'ère Web2 : Scale AI a établi un système de coordination de l'optimisation des données de bout en bout, en traitant systématiquement des étapes telles que l'annotation, le nettoyage et l'optimisation des datasets, devenant ainsi la couche d'infrastructure de la pipeline de données d'entraînement. La même logique s'applique à l'offre actuelle de ressources de calcul AI — celui qui pourra mieux coordonner les ressources AI hétérogènes et en améliorer l'utilisation pourra se démarquer de cette vague.