私たちは昨年、DeepSeekの人気がピークに達した時に初めてBasetenについて報じました。現在、彼らは最大130億ドルにのぼる巨額の資金調達を完了し、新たな AIインフラのデカコーン企業（AI Infra decacorns）の一角を占めるまでになりました。NVIDIAやIntel、そして半導体複合企業と同様に、彼らは推論の変曲点（Inference Inflection）における最大の受益者です。
2026年のオープンウェイト論争（Open Weights debate）がピークを迎える中、私たちは再びBasetenに注目しました。Aliは、Kimi K3に関するバイラルな徹底分析を投稿しました：
ali (@waterloo_intern) Kimi K3のモデルコードを調べるのに48時間を費やした。
その代償として：
- 650mgのカフェイン（必須）
- LaCroixスパークリングウォーター40缶（オプション……世界記録（？））
- 論文8本
- 寿命が6ヶ月縮んだ
ついにKimi K3の進化の全貌と、私たちがどのようにしてここまでたどり着いたのかを完全に理解した……そこからのすべてのステップを。
前回お会いして以来、PhilipはAI Engineer Conferenceで登壇し、サンフランシスコのいたるところで見かける『推論エンジニアリング決定版ガイド』（definitive book on Inference Engineering）を執筆しました：
3年前、推論エンジニアリング（inference engineering）というカテゴリはほとんど存在していませんでした。
今日、それはAI分野で最も重要な規律の一つとなっています。推論エンジニアリングが本質的に解決するのは、標準的なモデルのトレーニングとはまったく異なる問題です。すなわち、「トレーニングによって得られた重みを、大規模なアプリケーションでも高速かつ信頼性があり、コストを抑えた製品にどう変換するか？」 という問いです。これらの問題に焦点を当てることで、まったく新しい最適化の難題が生まれました。