プロジェクトの位置付けは一般的に誤解されている：これはAIアプリケーションや単なるAIエージェント製品を作ることではない。コアロジックはAIリソースの調整層を構築することにある。

市場メカニズムの真の痛点はしばしば見過ごされる。現在のAI産業の主なボトルネックは、モデルアルゴリズムの進化やGPU計算能力の供給だけにとどまらず、より重要なのはリソースがどのように効率的に調整・スケジューリングされるかである。

Web2時代の発展経路に例えると：Scale AIは、データのラベリング、データクレンジング、データセットの最適化などの工程を体系的に処理し、エンドツーエンドのデータ最適化調整システムを構築し、トレーニングデータパイプラインの基盤インフラ層となった。同じロジックは、現在のAI計算リソースの供給側にも適用できる——誰が異種のAIリソースをより良く調整し、その利用効率を高められるかが、この波の中で抜きん出ることができる。