본 논문은 현대 AI 추론에서 성능, 프라이버시, 비용, 신뢰를 모두 극대화하는 것이 어렵다는 점을 지적하며, 이를 해결하기 위해 IslandRun이라는 다중 목표 오케스트레이션 시스템을 제안한다. IslandRun은 개인 기기, 사설 엣지 서버, 공용 클라우드 등 다양한 컴퓨팅 자원을 자율적인 "섬"으로 취급하며, 요청 수준의 이질성, 데이터 지역성, 타입 기반의 플레이스홀더를 활용한다. 이를 통해 프라이버시를 유지하면서 분산된 환경에서 추론을 효율적으로 수행하는 새로운 패러다임을 제시한다.
