خلال الأسابيع القليلة الماضية، كنت أتابع ظاهرة: يبدو أن Kite مستقر، لكن في الواقع، فإنه يمر بجولة من التعديلات العميقة.

كلما نظرت أكثر شعرت أن هناك شيئًا خاطئًا - ما يتم حله ليس مشكلة أداء على الإطلاق، بل هو "تأخير النظام". هذان المفهومان قد يبدوان متشابهين، لكنهما مختلفان تمامًا في جوهرهما.

يقيّم الكثير من الناس مشاريع الذكاء الاصطناعي بناءً على بعض المؤشرات: هل الاستجابة سريعة بما فيه الكفاية؟ هل النتائج دقيقة؟ هل هناك أي تأخير؟ هذه الأمور مهمة بالفعل، لكن بصراحة، هي مجرد مظاهر سطحية. هل ترغب في تحسينها؟ أضف خوادم، واضبط النماذج، وحسّن الخوارزميات، سيجد الفريق الفني الوقت دائمًا لحلها.

المشكلة الحقيقية هي "تأخير النظام" - من إدخال المستخدم إلى النظام الفعلي الذي يستوعب هذا السلوك، من إطلاق الميزة الجديدة إلى تكوين عادات المستخدم، من تدفق البيانات إلى تحويلها إلى ردود فعل فعالة، هناك فترة فراغ طبيعية في هذه الأثناء.

تأخير نظام الذكاء الاصطناعي ليس نتيجة لخلل تقني، بل هو الفجوة غير المرئية بين النظام البيئي والإدراك وسلوك المستخدم ودورة البيانات. التحدي الأساسي الذي يواجهه Kite الآن يكمن في هذه الفجوة.

أريد أن أوضح هذه المسألة بشكل أكبر، لأنها ترتبط مباشرة بمسار Kite المقبل، وهذا هو الجزء الذي يسهل على العالم الخارجي تجاهله.

**لنبدأ بأول سوء فهم: الأداء السطحي وقدرة النظام على الهضم هما أمران مختلفان تمامًا**

وفقًا للمنطق التقليدي، كلما كانت أداء النظام أقوى، زاد عدد المستخدمين بشكل طبيعي. لكن مشاريع الذكاء الاصطناعي لا تتبع هذا المنطق. إن نموها ليس خطيًا، بل يأتي على مراحل. حتى لو قمت بزيادة السرعة إلى الحد الأقصى، فإن النظام البيئي قد لا يلحق بالركب.

على سبيل المثال:
تعتبر أداء السطح مثل سرعة السيارة، وتأخير النظام مثل حالة الطريق.

أنت تقود سيارة رياضية على الطريق السريع، والسرعة النظرية 300 كيلومتر ليست مشكلة. ولكن إذا كانت الطريق مليئة بالحفر، ومحطات الرسوم متتالية، والشاحنات الكبيرة تسد الطريق أمامك، فلن تستطيع القيادة بسرعة.

تواجه Kite الآن هذه الحالة - القدرة التقنية قوية بما يكفي، لكن البنية التحتية البيئية، وعادات إدراك المستخدمين، وكفاءة تدفق البيانات لم تتماشى بشكل كامل بعد. هذه ليست مشكلة يمكن حلها من خلال تحسين الكود، يجب الانتظار حتى يتكيف النظام بالكامل.