实时人工智能(AI)正成为技术演进的新分水岭。需要同时感知并响应文本、语音和视觉数据的高性能AI系统，在响应速度和准确性两方面都提出了新的标准。这种变化正在快速提升企业环境中的用户体验，同时也极大地拉动了对低延迟基础设施的需求。
Deepgram的首席执行官斯科特·斯蒂芬森在近期举行的AWS re:Invent 2025上强调：“上下文是实时AI的核心”，并表示“随着语音-文本、文本-语音、文本-文本等模型日益复杂，为了确保响应的自然性和准确性，必须能够在流程中持续反映上下文。”
尤其在语音接口领域，即时响应是必需的。在需要实时接收、解释用户语音并同时进行输出的情境下，传统基于批量处理的AI模型局限性显而易见。此次活动上Deepgram公开的基于SageMaker的双向流功能，被视为克服这一局限的核心创新。目前大多数大型语言模型采用一次性调入所有信息后再开始输出的方式，但斯蒂芬森解释道：“语音不能等待。只有持续进行双向流式交互，才能像真实对话一样运作。”
随着进入毫秒级延迟决定用户体验的时代，企业已开始全面重新设计原有的应用程序架构。实时流智能超越了单纯的技术成果，正成为贯穿医疗保健、客户支持、内部协作工具等全产业领域的新运营标准。开发者们如今肩负着超越单纯准确性、设计出能像人一样自然反应的AI性能的任务。
斯蒂芬森展望道：“现有的大部分AI尚非基于实时技术”，“未来5到10年内，真正的实时AI基干系统将成为整个市场的中心。”他解释说，如同速度和响应性至关重要的语音接口一样，能与用户持续交互的结构，正成为界定AI平台方向性的基准。
斯蒂芬森形象地补充说明了实时AI技术的必要性：“就像此刻对话时一样，我一听到你的话就在脑海中认知，并再次开口说话，这整个过程必须实时完成。”他指出，一旦发生延迟，尴尬和阻滞感便会随之而来，这可能对用户信任产生负面影响。
由此可见，实时AI的崛起正在为基础设施、模型和应用程序整体提供新的动力。特别是AI与云企业之间的协作日益紧密，超越传统标准、构建快速且人性化技术的竞争已全面展开。
在AI像人一样自然且即时反应的时代，开启新篇章的实时AI未来正全面展开。
