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最近幾週我一直在盯著一個現象看——Kite表面上挺穩的,底層卻在經歷劇烈重構。看得越深,感受越明顯:它在解決的根本不是什麼效能瓶頸,而是更隱蔽的「系統延遲」困局。
這個區別太關鍵了。大多數人評判AI專案就看幾個指標:回應夠不夠快?準確率達標沒?這些其實都屬於表層效能範疇,說白了就是技術層面的事——擴容能解決、調參能優化、換個更強的模型也行。但「系統延遲」完全是另一回事。
我說的延遲不是那種毫秒級的技術回應時間。它指的是整個生態鏈條裡,從資料輸入到價值沉澱、從功能部署到用戶真正用起來之間那段看不見的緩衝地帶。AI系統的真實延遲藏在生態協同、認知傳播、行為習慣、資料流轉這些環節的縫隙裡。而Kite現在卡的,恰恰就是這道坎。
我想把這層邏輯掰開了說清楚,因為這個點外界基本都忽略了,但它直接決定著Kite接下來能走到哪兒。
**效能升級和延遲消化,根本就是兩回事**
按常規思路,系統效能越強就該越吸引人對吧?但AI生態的擴張邏輯不是這麼簡單粗暴的。就算你把技術指標推到極致,生態那邊未必能同步跟上節奏。
打個比方——表層效能就像車速,系統延遲更像路況。你車