O posicionamento do projeto é frequentemente mal interpretado: isto não se trata de criar uma aplicação de IA ou um produto de Agente de IA puro e simples. A lógica central é construir uma camada de coordenação de recursos de IA.

As verdadeiras dores do mecanismo de mercado muitas vezes são ignoradas. O principal obstáculo na indústria de IA atualmente não se limita à evolução dos algoritmos de modelos ou à oferta de poder de processamento GPU, mas sim a como os recursos são coordenados e agendados de forma eficiente.

De forma análoga ao percurso de desenvolvimento da era Web2: a Scale AI, através de um processamento sistemático de rotulagem de dados, limpeza de dados, otimização de conjuntos de dados, estabeleceu um sistema de coordenação de otimização de dados de ponta a ponta, tornando-se a infraestrutura básica do pipeline de dados de treinamento. A mesma lógica se aplica ao fornecimento atual de recursos de computação de IA — quem puder coordenar melhor os recursos heterogêneos de IA e aumentar sua eficiência de utilização, destacará-se nesta onda.