Останні кілька тижнів я уважно спостерігаю за одним явищем — на перший погляд, Kite виглядає досить стабільно, але в глибинах відбувається масштабна перебудова. Чим глибше придивляюся, тим яскравіше це відчуття: вони вирішують зовсім не проблему продуктивності, а набагато прихованішу кризу "системної затримки".

Ця різниця надзвичайно важлива. Більшість людей оцінює AI-проекти за кількома показниками: чи достатньо швидка відповідь? Чи досягнута точність? Але все це стосується лише поверхневої продуктивності, по суті — це питання технічного рівня: масштабування, оптимізація параметрів, заміна на потужнішу модель. Проте "системна затримка" — зовсім інша справа.

Я маю на увазі не технічний відгук у мілісекундах. Йдеться про всю екосистему: від введення даних до накопичення цінності, від розгортання функцій до того моменту, коли користувачі дійсно починають ними користуватися. Реальна затримка AI-систем захована в розривах між екосистемною взаємодією, поширенням знань, поведінковими звичками, циркуляцією даних. Саме на цьому етапі зараз і застряг Kite.

Я хочу детально розкласти цю логіку, тому що зовнішній світ майже не звертає на це уваги, але саме це безпосередньо визначає, наскільки далеко Kite зможе просунутися далі.

**Оновлення продуктивності й поглинання затримки — це зовсім різні речі**

Звичайна логіка підказує: чим краща продуктивність системи, тим більше вона приваблює людей, так? Але закони розвитку AI-екосистем не такі прямолінійні. Навіть якщо ти доведеш технічні показники до максимуму, екосистема далеко не завжди здатна йти в ногу з цим темпом.

Порівняння: поверхнева продуктивність — це як швидкість авто, а системна затримка — це радше стан дороги. Твоя машина