低於2秒的延遲和並發不是虛榮數據。

他們定義了建設者本季度實際上可以交付的內容……而不是他們在紙上所聲稱的。

在人工智能中，速度不是精致。
這是決定用戶體驗、邏輯和貨幣化的畫布。

這就是驅動@SentientAGI基礎設施哲學的原則。

α/ 從基礎指標 → 產品現實

考慮@FireworksAI_HQ × @SentientAGI：

+ 25 – 50 % 更高的每 GPU 實際負載吞吐量。

+ 15個代理工作流中的延遲小於2秒。

+ 零基礎設施蔓延，即使在高峯期也保持一致的行爲。

這些數字不僅描述了性能，它們還重新塑造了產品設計。

當你的系統能夠支持 1,000 以上的並發用戶而不會出現延遲時，你就可以停止爲邊緣案例構建“輕量”模式。
您爲每個人構建全深度、多代理的用戶體驗。

延遲低於2秒感覺像人類。
在5到10秒時，感覺是壞的。
那個增量決定了你的應用是變得粘性還是可遺忘。

每個GPU更高的吞吐量降低了每個查詢的邊際成本，使團隊能夠在不消耗資本的情況下擴展深度(代理鏈和遞歸推理)。
基礎設施效率復合成功能速度。

β/ 隱藏的權衡：深度與響應性

每增加一次推理跳躍就會增加延遲。
如果你的基礎設施無法承受，那麼你就被迫用智能換取速度。

在15個代理之間進行小於2秒的編排消除了這一限制。
深度在邊緣處變得自由。

這就是“績效即文化”的意義，它擴展了設計的邊界：

+ 多代理鏈 (10 – 20 步) 無用戶體驗延遲

+ 實時摘要，多跳推理

+ 更快的迭代週期：延遲回歸在數小時內可見，而不是數周

速度不是一個優化層。它是一種行爲約束，決定了創始人可以構建、測試和貨幣化的內容。

γ/ 文化的飛輪

表現會融入文化，而不是反過來：

1. 更快的推理 → 更豐富的生產代理邏輯

2. 更好的邏輯 → 更多的使用

3. 更多使用 → 更多工件

4. 更好的工件 → 更高的性能需求

5. 性能投資 → 持續飛輪

每個產品特性在性能不佳的情況下都會失敗。
每一次基礎設施的突破在沒有採用的情況下都會失敗。
作爲文化的表現將二者聯繫起來。

δ/ 我的看法

速度定義了智能的感覺。
而文化在速度使深度成爲可能的地方形成。

這就是 @SentientAGI 正在實時證明的故事。