AI Menjawab dalam Sesaat. Kelajuan Syarikat Ditentukan oleh Pusingan Keputusan: Pengajaran daripada Demo 14,000 Token Sesaat

Satu demo AI yang menghasilkan teks pada kelajuan kira-kira 14,000 token sesaat sedang tersebar luas dalam video pendek. Apa yang ingin saya bincangkan di sini bukanlah prestasi cip itu sendiri, tetapi hakikat ini: apabila AI menjadi sepantas ini, yang menentukan kelajuan syarikat bukan lagi AI.

Yang menentukan kelajuan syarikat ialah pusingan keputusan manusia: menunggu semakan, menunggu kelulusan, menunggu mesyuarat. Jika AI menjawab dalam satu saat tetapi keputusan sama ada mahu menggunakan jawapan itu mengambil tiga hari, syarikat bergerak pada kelajuan tiga hari itu. Artikel ini menyambung tulisan 18 Oktober, "Bersaing dengan Bilangan Percubaan", dan membincangkan soal menunggu keputusan.

Baca angka demo mengikut sumbernya

Klip itu menunjukkan Emad Mostaque, bekas CEO Stability AI yang kini mengetuai Intelligent Internet, mencuba cip daripada syarikat permulaan Kanada, Taalas. Taalas menanam model Llama 3.1 8B, model yang agak kecil keluaran Meta, terus ke dalam litar cip. Cip itu hanya boleh menjalankan model tersebut, dan sebagai gantinya ia mencapai kelajuan berlipat kali ganda.

Angka-angkanya datang daripada sumber berbeza. Pengumuman rasmi Taalas ialah 17,000 token sesaat bagi setiap pengguna (ukuran syarikat sendiri). EE Times mencuba demo dalam talian dan memerhatikan lebih 15,000 token sesaat, manakala Forbes melaporkan ukuran 14,357 token sesaat dalam artikel 19 Februari 2026. Artikel EE Times yang sama memetik angka Artificial Analysis: Cerebras hampir 2,000 token sesaat dan Groq sekitar 600. Taalas juga mengakui bahawa model itu dikuantumkan secara agresif, jadi kelajuan tidak semestinya bermakna kualiti jawapan.

Yang menunggu ialah manusia, bukan AI

Katakan seorang jurujual meminta AI merangka pelan kempen. Draf siap dalam beberapa saat. Tetapi kemudian ia perlu melalui ketua seksyen, ketua jabatan dan presiden, dan mengumpul semua kelulusan mengambil masa seminggu. Jika ada pembetulan, satu pusingan lagi. AI hanya memendekkan sebahagian kecil daripada keseluruhannya.

Menunggu keputusan secara kasar terbahagi kepada empat jenis: menunggu bahan dikumpul, menunggu jadual pembuat keputusan, menangguhkan perkara ke mesyuarat seterusnya, dan perkara dipindah-randah kerana tiada siapa jelas bertanggungjawab. Tiada satu pun yang menjadi singkat apabila AI menjadi lebih pantas. Semakin pantas AI, semakin besar bahagian masa yang diambil oleh penantian di pihak manusia.

"Semakin lama manusia berfikir, semakin baik hasilnya" adalah salah faham, pada pandangan saya

Ada yang berkata keputusan mengambil masa kerana orang sedang berfikir dengan teliti. Pada kebanyakan masa, saya berpendapat itu satu salah faham. Pertimbangan yang benar-benar bermakna memerlukan pengalaman dalam bidang itu, pertimbangan menyeluruh, pemahaman teknikal, toleransi terhadap cuba-jaya, dan pandangan jangka sederhana hingga panjang, semuanya serentak. Sangat sedikit orang yang memiliki semua ini. Pada pandangan saya, kebanyakan orang sampai kepada kesimpulan yang betul dengan lebih cepat jika bertindak mengikut cadangan AI.

Ini tidak bermakna manusia tiada peranan. Manusia menentukan hasil yang dikehendaki, sejauh mana risiko yang sanggup diambil, dan apa yang perlu dicuba seterusnya selepas melihat keputusan. Saya percaya kerja manusia sedang beralih daripada berfikir lama di meja kepada membuat keputusan, mencuba dan melihat hasilnya.

Syarikat yang lambat kerana menunggu keputusan akan kalah dari segi bilangan percubaan

Lambat bukan sekadar membuang masa. Mencuba, tersasar, membetulkan dan mencuba lagi juga cara manusia berkembang; apabila penantian mengurangkan bilangan percubaan, perkembangan manusia turut menjadi perlahan. Syarikat yang hanya boleh mencuba seminggu sekali dan syarikat yang boleh mencuba setiap hari, selepas setahun, akan mempunyai kira-kira 50 berbanding 250 percubaan, dan pembelajarannya terus terkumpul. Setiap syarikat mempunyai akses yang sama kepada AI yang pantas. Perbezaannya ialah sejauh mana setiap syarikat dapat memendekkan pusingan keputusannya.

Dalam syarikat saya sendiri, hampir keseluruhan sistem telah disepadukan. Oleh kerana bahan keputusan berada di satu tempat, hampir tiada masa menunggu orang mengumpul angka. Pemasaran kami kini berjalan dengan kira-kira tiga minit masa saya. Apa yang saya lakukan ialah menetapkan hala tuju, menjawab soalan dan menyemak hasil pada akhirnya; langkah-langkah di tengah tidak lagi menunggu keputusan saya setiap kali.

Ambil risiko dengan kesedaran sebagai pencabar

Pada 15 Oktober 2026 (waktu AS), Tesla memperkenalkan prototaip Roadster baharunya di tapak ujian SpaceX di Texas. Menurut laporan, ia melonjak dari landasan terbalik, menggunakan semburan udara termampat untuk berpusing dan mendarat, serta melompati sebaris kenderaan. Apa yang ditunjukkan hanyalah lompatan dan putaran singkat, bukan penerbangan berterusan. Kereta itu tidak dipandu sesiapa, pengeluaran dirancang pada 2028, versi yang boleh terbang hanya melalui jemputan, dan ia belum diluluskan untuk jalan raya awam (Fortune, CBS dan lain-lain). Tidak tepat untuk mengatakan kereta terbang telah siap.

Walaupun begitu, apa yang saya perhatikan ialah sikap menguji sejauh itu dan menunjukkannya di khalayak ramai. Ini pandangan peribadi saya: Jepun mempunyai banyak teori pengurusan dan kerja yang kedengaran betul, namun ekonominya lama bergelut dan sangat sedikit syarikat yang mengubah dunia muncul. Yang penting bukan sama ada sesuatu kedengaran betul, tetapi hasilnya. Saya berpendapat kita patut sedar bahawa kita kini pencabar yang telah ketinggalan di belakang Amerika Syarikat, dan inilah masanya untuk mengambil risiko serta menambah bilangan percubaan.

Apa yang boleh anda lakukan minggu ini

Pilih keputusan yang paling lama tergendala minggu lalu dan tulis berapa hari ia menunggu. Kemudian pilih satu keputusan yang tidak perlu dibuat oleh presiden, dan tentukan siapa yang akan memegangnya, sejauh mana mereka boleh mencuba, dan bagaimana untuk berundur jika tersasar. Orang yang diberi keputusan itu meminta AI merangka pilihan, mencubanya secara kecil dan hanya melaporkan hasilnya. Itu sahaja sudah mengurangkan satu pusingan keputusan.

Kira juga berapa banyak perkara baharu yang dicuba bulan ini dan berapa hari hilang kerana menunggu keputusan. Bukan bilangan kali AI digunakan, tetapi sama ada bilangan percubaan meningkat, itulah ukuran sama ada syarikat anda semakin pantas.

▶ Tonton video penuh (bahasa Jepun)
https://www.youtube.com/watch?v=r_DcHP9lPms