Dalam beberapa minggu terakhir, saya terus mengamati satu fenomena—Kite di permukaan terlihat cukup stabil, namun di lapisan bawahnya sedang mengalami rekonstruksi besar-besaran. Semakin dalam saya melihat, semakin jelas perasaannya: yang sedang mereka selesaikan sebenarnya bukanlah soal hambatan kinerja, melainkan masalah "latensi sistem" yang jauh lebih tersembunyi.

Perbedaan ini sangat krusial. Kebanyakan orang menilai proyek AI hanya dari beberapa indikator: apakah responsnya cukup cepat? Apakah tingkat akurasinya sudah memenuhi standar? Sebenarnya semua itu hanya termasuk dalam kategori performa permukaan, intinya masalah teknis—bisa diatasi dengan ekspansi, dioptimalkan dengan penyesuaian parameter, atau diganti dengan model yang lebih kuat. Tapi "latensi sistem" adalah hal yang sama sekali berbeda.

Latensi yang saya maksud bukanlah waktu respons teknis dalam hitungan milidetik. Ini merujuk pada seluruh rantai ekosistem, mulai dari input data hingga penciptaan nilai, dari penyebaran fungsi hingga benar-benar digunakan oleh pengguna—ada zona buffer tak terlihat di antaranya. Latensi nyata dari sistem AI tersembunyi di celah-celah kolaborasi ekosistem, penyebaran kognitif, kebiasaan perilaku, dan sirkulasi data. Dan saat ini, yang menjadi hambatan bagi Kite adalah justru titik ini.

Saya ingin mengurai logika ini dengan jelas, karena poin ini pada dasarnya sering diabaikan oleh orang luar, padahal hal ini secara langsung menentukan sampai sejauh mana Kite dapat melangkah ke depan.

**Upgrade kinerja dan penyerapan latensi, sebenarnya adalah dua hal yang sangat berbeda**

Secara logika umum, semakin kuat kinerja sistem maka seharusnya semakin menarik, bukan? Tapi logika ekspansi ekosistem AI tidak sesederhana itu. Meskipun Anda telah mendorong indikator teknis hingga ke level tertinggi, ekosistem di sisi lain belum tentu bisa mengikuti ritmenya secara bersamaan.

Sebagai perumpamaan—performa permukaan itu seperti kecepatan mobil, latensi sistem lebih menyerupai kondisi jalan. Mobil Anda