There continue to be reasons for software to be slow

Dan Luu từng behaupta rằng mô hình ngôn ngữ lớn loại bỏ các nguyên nhân lịch sử khiến phần mềm chậm. Tuy nhiên, chi phí triển khai thấp không tự động tạo ra nhiều công việc tối ưu hơn vì khả năng dung nhận sự chậm trễ tăng, ngân sách thường bằng zero hoặc đang thu hẹp, và thực sự chặn là mức ưu tiên, không phải chi phí, đồng thời hệ số giảm chi phí N thường bị 과估 khi tính đến việc vận chuyển, bảo trì và đúng đẳng. Hai ví dụ mà Luu đưa ra—pgrust (viết lại Postgres bằng Rust) và FRE (engine regex sinh ra bởi LLM)—chỉ tỏ ra tốt trên các benchmark cụ thể ClickBench và rebar, cho thấy hiện tượng overfit thay vì cải thiện hiệu suất tổng quat. Ngoài ra, việc biên dịch即时 (JIT) đã tồn tại trong nhiều hệ thống cơ sở dữ liệu như Umbra, CedarDB, SingleStore, Redshift và Impala, mâu thuẫn với luận điểm rằng JIT trước đây khó tiếp cận. Bài học là nâng hiệu suất phụ thuộc vào việc đặt ưu tiên chính xác và mô hình chi phí thực tế, không chỉ dựa vào chi phí triển khai thấp hơn.