サブ2秒のレイテンシーと同時実行性は虚栄の統計ではありません。

彼らは、ビルダーが実際に今四半期に出荷できるものを定義します...紙の上で主張するものではありません。

AIにおいて、スピードは洗練ではない。
UX、ロジック、そしてマネタイズを決定するのはキャンバスです。

それが@SentientAGIのインフラストラクチャー哲学を駆動する原則です。

α/ Infra Metrics から Product Reality →

次の@FireworksAI_HQ × @SentientAGIを考えてみましょう。

+ 25 – 50 % のスループットが実際の負荷下での GPU あたりで増加します。

+ 15エージェントワークフローにおける2秒未満のレイテンシー。

+ ゼロインフラスプロール、バースト時でも一貫した動作。

その数字はパフォーマンスを示すだけでなく、製品デザインを再構築します。

スタックが1,000以上の同時ユーザーを劣化することなくサポートできるようになると、エッジケースのための「ライト」モードの構築をやめます。
誰にでもフルディプスのマルチエージェントUXを構築します。

2秒未満のレイテンシーは人間らしく感じます。
5 – 10秒で、壊れているように感じます。
そのデルタは、あなたのアプリが定着するか忘れ去られるかを定義します。

GPUあたりのスループットが向上すると、クエリあたりの限界コストが低下し、チームは資本を消費せずに深さ(エージェントチェーン、再帰的推論)をスケールさせることができます。
インフラの効率は機能の速度に複合します。

β/ 隠れたトレードオフ: 深さ vs レスポンシブネス

追加の推論ホップは遅延を追加します。
もしあなたのインフラがそれを吸収できない場合、あなたはスピードのためにインテリジェンスを取引することを余儀なくされます。

15のエージェント間での2秒未満のオーケストレーションは、その制約を解消します。
深さは限界で自由になります。

それが「パフォーマンスは文化である」という意味であり、それはデザインの枠を広げることを意味します。

+ マルチエージェントチェーン (10 – 20ステップ) UXドラッグなし

+ リアルタイム要約、マルチホップ推論

+ より速いイテレーションサイクル: レイテンシーの回帰が数時間で可視化される、週間ではなく

スピードは最適化レイヤーではありません。それは、創業者が何を構築し、テストし、マネタイズできるかを規定する行動的制約です。

γ/ 文化のフライホイール

パフォーマンスは文化に蓄積されるものであり、その逆ではない:

1. より速い推論 → 生産におけるより豊かなエージェントロジック

2. より良いロジック → より多くの使用

3. もっと使う → もっとアーティファクト

4. より良いアーティファクト → より高いパフォーマンス要求

5. パフォーマンス投資 → 継続的なフライホイール

すべての製品機能は、パフォーマンスが悪いと死にます。
すべてのインフラのブレークスルーは、採用されなければ死んでしまいます。
パフォーマンスとしての文化は二つを結びつける。

δ/ 私の見解

スピードは知性がどのように感じられるかを定義します。
そして、スピードが深さを可能にするところに文化が形成される。

それが@SentientAGIがリアルタイムで証明しているストーリーです。