весь computing stack раньше был монолитным и потом разделялся на части, как только для этого появлялся интерфейс

AI при этом всё ещё на mainframe-стадии, то есть одна гигантская модель

мне кажется это все еще не декомпозировалось потому что интерфейс между моделями сейчас это текст, а текст это последнее, что производит модель, то есть summary всего, что она посчитала
и поэтому при каждой передаче от одной модели к другой почти вся настоящая работа, которая через них прошла, просто выбрасывается 🥲

вот например релевантный рисерч: Cache-to-Cache (Fu et al, ICLR 2026, arxiv.org/abs/2510.03215) — они дали двум моделям передавать друг другу KV-cache без текста и получили выше accuracy при 2x скорости на тех же двух моделях, но пока весь этот research direction исключительно попарный (две конкретные модели, руками соединённые каждый раз заново)

общего интерфейса, на котором могли бы коммуницировать модели, пока не существует, но как только он появится, то вниз по стеку изменится ОЧЕНЬ многое: например, кто вообще сможет строить мощные системы, требования к inference, будет ли capability накапливаться от поколения к поколению или каждый раз пересобираться с нуля и кастомизироваться

собираюсь в ближайшую неделю выкладывать больше примеров что и как поменяется :) это первая часть

@aimalysheva