发生了什么
runtime performance、latency、instrumentation 和 model behavior 说明，端侧 AI 功能必须被当成性能预算来管理。
AI 出海应用如果面向全球移动网络和旧设备，体验失败往往不是模型不聪明，而是等待时间、耗电和界面反馈不清楚。
为什么重要
AI 功能上线前要先回答：用户等几秒会放弃，失败时界面怎么解释。垂直服务类信号需要回到真实行业任务里看：用户原本怎么完成这件事，AI 又是否真的降低了交付成本或决策成本。
移动应用、垂直服务、消费级 AI 工具、QA 团队需要把这条信号落到用户能看懂、能核验、能继续行动的页面、流程或服务边界里。
先查什么
给每个模型任务设定目标耗时、超时提示、取消按钮和无网/弱网兜底文案。
先选一个服务场景验证输入、交付物、验收标准和人工复核，不要把信号提前包装成完整服务线。
仍需核验
如果性能不可控，用户会把模型延迟理解成产品不可靠。文章末尾保留原始来源，方便读者区分公告事实和本站判断。