主要观点：AI 不仅要构建更智能的模型，还要使其实用、高效且可扩展，需解决速度、质量和成本三个相互关联的轴。从终端用户、AI 开发者和业务利益相关者三个角度阐述其重要性，并分别从这三个角度探讨使 AI 更快的策略及面临的挑战，包括边缘与设备推理、异步和流管道、模型压缩等策略，以及数据瓶颈、硬件瓶颈等挑战；还从业务角度讨论了快速推出产品的重要性及策略，如跟踪 ROI、跨职能团队设置等。最后强调实现更快的 AI 成果需平衡速度、质量和责任，通过采用跨用户、开发者和业务维度的方法来快速交付更好的产品。

关键信息：

• 三个轴：速度、质量、成本
• 三个角度：终端用户、AI 开发者、业务利益相关者
• 策略：边缘与设备推理、异步和流管道、模型压缩等；硬件加速、弹性多云 GPU 调度等；跟踪 ROI、跨职能团队设置等
• 挑战：高延迟影响用户体验、低个性化、平台性能不一致；数据瓶颈、硬件瓶颈等；慢推出错过市场机会、基础设施闲置浪费成本、监管开销影响生产

重要细节：

• 终端用户角度：对 AI 产品实时性要求高，延迟会破坏信任，低个性化和平台性能不一致也会降低信任
• AI 开发者角度：面临数据瓶颈、硬件瓶颈、长训练周期、调试摩擦、合规缓慢等挑战，可通过硬件加速等策略解决
• 业务角度：慢推出会错过市场机会，基础设施闲置浪费成本，监管开销会导致产品延误或取消，可通过跟踪 ROI 和跨职能团队设置来解决