AI Strategy & Consulting
AI readiness assessment, use-case identification, enterprise roadmap, architecture planning, model selection, and smart routing strategy.
Discuss Pelaksanaan →NeuralOps — AI Automasi & Perniagaan Systems by AINNA
AI built around your real operasi.
NeuralOps is AINNA’s AI automation and operational intelligence platform. LLM Persendirian infrastructure, detached agents, smart routing and governed workflows — so PKS can automate operations safely with data staying local.
Aplikasi Perniagaan
→
VPS Ditentukan
→
Peribadi VPN
→
vLLM Pusat
Public Internet · Disekat
Direct Answer
What does AINNA AI provide?
AINNA AI provides enterprise AI infrastructure, private AI, local LLM deployment, agentic AI, automation, data intelligence and governed NeuralOps patterns for Malaysian organisations that need practical delivery, not generic demos.
NeuralOps Arahan Pusat
● SYSTEM NORMAL
Live Inference Path
App
VPS
VPN
vLLM
Tadbir Urus
Kelulusan Manusia
Jejak Audit
RBAC
Encrypted tunnel
Disenarai Putih VPS only
Public: blocked
Peribadi AI · VPN-only inference
Controlled · whitelisted VPS
Sovereign · local data control
Governed · human approval
Detached systems · deterministic operation
AI Ejenik · governed execution
Perkhidmatan AI
From Infrastruktur AI to Autonomi Perniagaan Systems
A complete service stack strategy, private infrastructure, local models, agents, automation, data intelligence, and governed deployment.
Peribadi Infrastruktur AI
Peribadi vLLM, VPS infrastructure, VPN-secured access, controlled inference, private AI gateway, and model hosting with infrastructure segmentation.
View Seni Bina →LLM Tempatan & Pelaksanaan Model
Tempatan model deployment, evaluation, quantized models, multi-model architecture, model routing and segmentation, inference optimization, and lifecycle management.
Explore LLM Hub →Ejen AI
Enterprise, operations, finance, customer-support, research, monitoring, and executive-intelligence agents plus governed multi-agen systems.
Explore Agent Hub →AI Ejenik Development
PLAN → DESIGN → BUILD → TEST → VALIDATE → HUMAN APPROVAL → DEPLOY → MONITOR, with audit trails and controlled execution.
Pelajari Lagi →AI Automasi
Aliran Kerja, business-process, and data automation; API/system integration; scheduled and event-driven operations; human-approval workflows; monitoring.
Pelajari Lagi →Sistem Berasingan Development
AI builds → validate → detach → the system runs. Deterministic systems can continue operating without continuous LLM inference where appropriate.
Pelajari Lagi →Perisikan Data
Data extraction, document parsing, classification, normalization, validation, reconciliation, and structured business data pipelines.
Pelajari Lagi →RAG & Knowledge Systems
Enterprise knowledge base, secure RAG, internal and semantic search, knowledge agents, and document retrieval with governed answers.
Pelajari Lagi →AI Software Development
AI-enabled web systems, business applications, internal dashboards, API and database systems, automation portals, and custom enterprise alatan.
Mulakan Perintis →AI Integration
ERP, CRM, ecommerce, database, API, and legacy-system integration plus agen-to-system integration and internal systems.
View Seni Bina →AI Tadbir Urus
Manusia approval, RBAC, logging, audit trail, usage policy, model access control, data boundaries, monitoring, and operational guardrails.
Pelajari Lagi →AI Kos & Token Optimization
Smart routing, model segmentation, small-model routing, deterministic processing, detached systems, and inference optimization.
Explore Strategi LLM →AI Keselamatan & Kedaulatan
Peribadi network architecture, local AI, controlled access, VPN-based inference, VPS segmentation, logging, and policy enforcement.
View Kedaulatan →Managed AI / AI Operasi
Infrastruktur, agen, workflow, model, and performance monitoring; incident detection; usage reporting; and system maintenance.
Mulakan Perintis →NeuralOps Perkhidmatan Stack
One integrated operating layer.
Each layer builds on the one below it from private infrastructure to business outcome.
▲
Perniagaan Outcome
Operational results delivered through governed intelligence▲
Tadbir Urus
Manusia approval · audit · RBAC · guardrails▲
Sistem Berasingan
Deterministic systems that run after stabilization▲
Automasi
Aliran Kerja · process · event-driven operations▲
Ejen AI
Governed agents executing defined workflows▲
Data + RAG
Structured data · knowledge retrieval▲
Model
LLM Tempatans · multi-model routing▲
Peribadi Infrastruktur
VPS · VPN · vLLM locked network▲
NeuralOps Asas
The integrated enterprise AI operating architectureIndustri
AI infrastructure built around real operasi.
NeuralOps adapts to how each industry actually works with governed, private, and detached AI that fits the operational context.
Peruncitan & E-dagang
Inventori intelligence, marketplace operations, sales analytics, pricing, order automation, and customer-service agents.
Inventori IntelligenceAnalitik JualanHarga IntelligenceOrder AutomasiDemand ForecastingPemasaran AutomasiDetached E-dagang
Kewangan & Perakaunan
Bank statement processing, financial data extraction, reconciliation, reporting, accounting automation, and cash flow intelligence.
Bank Statement MemprosesFinancial ExtractionPenyelarasanReportingJurnal PreparationPengesanan AnomaliDetached Kewangan
Pembuatan
Production monitoring, predictive maintenance, quality control, machine data, inventory planning, and industrial AI agents.
Production PemantauanPenyelenggaraan RamalanQuality ControlMachine DataSupply Chain IntelligencePenyelenggaraan Workflows
Smart City
City operations intelligence, infrastructure and traffic monitoring, utility management, and public service automation.
Infrastruktur PemantauanTraffic IntelligenceUtility PengurusanPengurusan AsetPersekitaran PemantauanEmergency Coordination
Kerajaan & Public Sector
Institutional knowledge, secure internal AI, document intelligence, workflow automation, and audit & governance.
Institutional KnowledgeSelamat Internal AIDocument IntelligencePolicy PenyelidikanKedaulatan DataAudit & Tadbir Urus
Penjagaan Kesihatan
Document intelligence, administrative automation, knowledge retrieval, research assistance, and data governance.
Document IntelligenceAdministrative AutomasiKnowledge RetrievalPenyelidikan AssistanceOperational AnalitikData Tadbir Urus
Perundangan
Document processing, contract intelligence, knowledge retrieval, classification, and controlled human review.
Document MemprosesContract IntelligenceKnowledge RetrievalPengelasanPenyelidikan AssistanceJejak Audit
Pertanian & Pertanian Pintar
Ladang monitoring, crop and environmental data, resource optimization, sensor integration, and yield analytics.
Ladang PemantauanCrop DataPersekitaran IntelligencePengoptimuman SumberSensor IntegrationYield Analitik
Tenaga & Utiliti
Tenaga monitoring, grid and asset intelligence, consumption analytics, maintenance, and forecasting.
Tenaga PemantauanGrid IntelligenceAsset PemantauanConsumption AnalitikForecastingInfrastruktur Ejen
Logistik & Supply Chain
Shipment monitoring, route intelligence, warehouse automation, inventory visibility, and exception detection.
Shipment PemantauanRoute IntelligenceAutomasi GudangInventori VisibilityDemand PerancanganException Detection
Hartanah & Facility Mgmt
Building operations, maintenance automation, energy monitoring, asset management, and tenant service agents.
Building OperasiPenyelenggaraan AutomasiTenaga PemantauanPengurusan AsetIncident PengurusanFacility Intelligence
Franchise & Multi-Branch
Branch monitoring, franchise compliance, sales intelligence, inventory monitoring, and commission automation.
Branch PemantauanKepatuhanJualan IntelligenceInventori PemantauanCommission AutomasiMulti-branch Ejen
Telecommunications
Rangkaian operations, infrastructure monitoring, incident workflow, customer operations, and support automation.
Rangkaian OperasiInfrastruktur PemantauanIncident Aliran KerjaPelanggan OperasiSupport AutomasiRangkaian Analitik
Pendidikan
Institutional knowledge, administrative automation, research assistance, and internal knowledge retrieval.
Institutional KnowledgeAdministrative AutomasiPenyelidikan AssistanceDocument IntelligencePelajar Perkhidmatan AutomasiKnowledge Retrieval
Construction & Engineering
Project monitoring, technical knowledge, document processing, asset tracking, and procurement workflows.
Project PemantauanTeknikal KnowledgeDocument MemprosesAsset TrackingProgress IntelligenceKeselamatan Dokumentasi
Industry × AI Perkhidmatan Matriks
How services map to industries.
Select an industry to see the recommended NeuralOps services and the direct industry solution page.
| Perkhidmatan | Peruncitan | Kewangan | Pembuatan | Kerajaan | Smart City |
|---|---|---|---|---|---|
| Peribadi AI | |||||
| Ejen AI | |||||
| Automasi | |||||
| Sistem Berasingan | |||||
| Perisikan Data | |||||
| Tadbir Urus |
Cara Ia Berfungsi
Bagaimana Pengguna Mencapai AI Tanpa Mendedahkan vLLM
Pengguna tidak pernah menyambung ke pelayan vLLM secara langsung. Permintaan pergi ke VPS ditentukan dahulu, kemudian VPS memanggil vLLM pusat melalui terowong WireGuard VPN peribadi.
1
Nod VPS Ditentukan
Aplikasi perniagaan, ejen, papan pemuka dan automasi anda berjalan pada VPS terasing. VPS ini menjadi satu-satunya nod pelaksanaan yang diluluskan untuk aliran kerja AI anda.
→
2
Laluan VPN Peribadi
AINNA mencipta terowong WireGuard antara VPS anda dan pelayan vLLM pusat. IP VPS dan kelayakan terowong disenarai putih. Trafik awam ditolak secara reka bentuk.
→
3
Inferens vLLM Terkawal
Ejen send prompts through VPN, vLLM returns model output, and operations continue on the VPS. Public API keys are not required, and the model backend is not exposed in the default deployment model.
Jumlah: 3-4 days to go live (Permulaan) · 5-7 days (Perniagaan/Enterprise)
This private infrastructure layer is one part of the Kecekapan Flywheel: Segmentation → Smart Routing → Distillation → Sistem Berasingan → Peribadi Infrastruktur. For suitable workloads we use the smallest sufficient layer at each step. 87% token reduction is an internal benchmark on tested patterns.
Ekosistem
Komponen Ekosistem AINNA NeuralOps
Tindanan infrastruktur AI lengkap daripada model setempat hingga ejen autonomi.
Server LLM Tempatan
Infrastruktur AI persendirian yang berjalan secara on-premise
Infrastruktur LLM Persendirian
Keselamatan gred perusahaan dan kedaulatan data
AI Ejenik
Agen autonomi yang melaksanakan aliran kerja kompleks
Pembina Agen AI
Reka bentuk dan deploy ejen AI tersuai
Server LLM Tempatan
Infrastruktur AI persendirian yang berjalan secara on-premise
Infrastruktur LLM Persendirian
Keselamatan gred perusahaan dan kedaulatan data
AI Ejenik
Agen autonomi yang melaksanakan aliran kerja kompleks
Pembina Agen AI
Reka bentuk dan deploy ejen AI tersuai
The Kecekapan Flywheel
Segmentation → Penghalaan → Distillation → Detached → Peribadi Infra
Each layer reduces unnecessary work for the next. The system gets lebih murah, lebih pantas, and more reliable the more you use it correctly.
1
Segmentation
Break one large request into small, bounded tasks with clear success criteria.
2
Smart Routing
Send each task to the smallest sufficient layer: rules, parsers, DB, detached system, or model. Escalate only when reasoning is truly required.
3
Distillation
For high-volume, well-scoped tasks, transfer capability from large models into lebih kecil, lebih pantas, lebih murah specialist models that still meet production thresholds.
4
Sistem Berasingan
Pindahkan kerja berulang dan deterministik sepenuhnya di luar LLM. Mikroservis PHP/Python, kerja berjadual dan enjin peraturan berjalan dengan penggunaan token LLM berulang sifar untuk beban kerja berasingan yang layak.
5
Peribadi Infrastruktur
Run the above inside controlled environments (VPN-secured vLLM, on-prem or regional VPS). Data sovereignty and cost predictability by design.
Result: lower cost per outcome, lebih pantas execution, easier auditing, and compounding savings as volume grows. The flywheel only works when every layer is used in the right order.
Semasa: Smart routing, distillation for scoped tasks, detached systems, and private infrastructure are in production for suitable workloads (internal 87% token benchmark on tested patterns). Peta Hala Tuju: Larger inference clusters and deeper autonomous layers are Phase 2 (funding-dependent). The flywheel above shows how the layers compound.
Harga
Pelan Perkhidmatan NeuralOps
Infrastruktur AI bertaraf perusahaan dengan keselamatan VPN sahaja. Hanya deployment persendirian. Direka untuk pendedahan data terkawal.
Permulaan
RM499/bulan
Untuk perniagaan kecil dan permulaan
- Shared VPS instance (isolated multi-tenant)
- VPN tunnel to central vLLM server
- Access to 2 LLM models
- 100K tokens/day
- Standard support (ticket/email)
- 3-4 day onboarding
Paling Popular
RM1,299/bulan
Untuk syarikat berkembang dan e-dagang
- Dedicated VPS instance (single-tenant)
- Dedicated VPN tunnel to vLLM server
- Access to 5 LLM models
- 500K tokens/day
- Generic Agent AI agen deployment included
- Sokongan keutamaan (chat + ticket)
- 5-7 day onboarding
Enterprise
RM3,500/bulan+
Untuk perusahaan dan keperluan keselamatan tinggi
- Multiple dedicated VPS instances
- Multiple VPN tunnels (redundancy)
- Access to ALL 7 LLM models
- Custom rate limits
- Full Hermes integration
- Custom Sistem Berasingan workflows
- Dedicated account engineer
- 99.9% uptime SLA
Seni Bina
Model Perkhidmatan NeuralOps Infrastruktur vLLM Sangat Selamat
Bukan LLM peribadi setiap pelanggan. Satu pelayan vLLM berpusat. Instans VPS yang dibenarkan disambungkan melalui VPN. Akses awam dimatikan dalam deployment lalai. Seni bina hab-dan-spoke.
This private infrastructure is the final layer of the Kecekapan Flywheel (Segmentation → Smart Routing → Distillation → Sistem Berasingan → Peribadi Infrastruktur). Semasa for suitable workloads; larger clusters are Phase 2.
Pelayan vLLM Pusat
VPN-Only · Tiada IP Awam
DISENARAI PUTIH
Klien VPS A
DISENARAI PUTIH
Klien VPS B
DISENARAI PUTIH
Klien VPS N
Hab Inferens Pusat
Terowong VPN Disulitkan
Akses Awam Ditolak
Tiada IP Awam
Titik akhir awam dimatikan dalam deployment lalai
Akses VPN Sahaja
VPS disenarai putih melalui terowong disulitkan
Sifar Port Terbuka
Tiada port inferens atau pentadbir terdedah
Pengasingan VPS
Setiap VPS diasingkan pada peringkat infrastruktur awan
Pemulihan Snapshot
Snapshot pra-perubahan untuk rollback serta-merta
Data Berdaulat
Data tidak pernah keluar dari VPS terkawal anda
DITOLAK
01
BUKAN LLM Peribadi Setiap Pelanggan
Tiada pengasingan model setiap klien. Sebaliknya, satu pelayan vLLM dioptimumkan dikongsi melalui terowong VPN selamat lebih cekap dan sama selamat.
AKTIF
02
SATU Pelayan vLLM Berpusat
Satu pelayan menjalankan 7 model LLM. Sumber GPU digunakan sepenuhnya. Pemantauan, kemas kini dan tampalan keselamatan berpusat.
TERKUNCI
03
VPS Dibenarkan Sahaja (VPN)
Only designated VPS instances with whitelisted VPN credentials can connect. Public API keys are not required. Public endpoints are not exposed in the default deployment model.
TERKUNCI
04
Sambungan Persendirian Sahaja
Port inferens kekal peribadi dalam deployment lalai. Akses pentadbiran dihadkan, bahagian belakang model tidak didedahkan kepada awam, dan akses GPU langsung dari luar disekat.
AKTIF
05
Topologi Hab-dan-Spoke
Pelayan vLLM pusat disambungkan ke spoke VPS terasing melalui VPN. Jika satu VPS gagal, yang lain kekal tidak terjejas. Pelayan LLM kekal dilindungi.
AKTIF
06
Jejak Audit & Pemantauan
Setiap permintaan inferens dilog. Pemantauan berpusat merentasi semua sambungan VPS. Kebolehauditan lengkap untuk pematuhan.
DITOLAK
01
BUKAN LLM Peribadi Setiap Pelanggan
Tiada pengasingan model setiap klien. Sebaliknya, satu pelayan vLLM dioptimumkan dikongsi melalui terowong VPN selamat lebih cekap dan sama selamat.
AKTIF
02
SATU Pelayan vLLM Berpusat
Satu pelayan menjalankan 7 model LLM. Sumber GPU digunakan sepenuhnya. Pemantauan, kemas kini dan tampalan keselamatan berpusat.
TERKUNCI
03
VPS Dibenarkan Sahaja (VPN)
Hanya instans VPS ditentukan dengan kelayakan VPN disenarai putih boleh disambungkan. Akses dikendalikan secara persendirian, dan titik akhir awam tidak didedahkan dalam model deployment lalai.
TERKUNCI
04
Sambungan Persendirian Sahaja
Port inferens kekal peribadi dalam deployment lalai. Akses pentadbiran dihadkan, bahagian belakang model tidak didedahkan kepada awam, dan akses GPU langsung dari luar disekat.
AKTIF
05
Topologi Hab-dan-Spoke
Pelayan vLLM pusat disambungkan ke spoke VPS terasing melalui VPN. Jika satu VPS gagal, yang lain kekal tidak terjejas. Pelayan LLM kekal dilindungi.
AKTIF
06
Jejak Audit & Pemantauan
Setiap permintaan inferens dilog. Pemantauan berpusat merentasi semua sambungan VPS. Kebolehauditan lengkap untuk pematuhan.
Kedaulatan Data & Dasar Keselamatan
Data anda tidak pernah keluar dari persekitaran terkawal anda. Semua inferens berlaku di sebalik VPN. Panggilan API pihak ketiga dielakkan jika boleh, dan pendedahan data kepada model awam direka untuk dikawal. Dasar keselamatan (kebijakan keselamatan) dikuatkuasakan di perimeter rangkaian.
VPS Anda
Data perniagaan kekal di sini. Ejen memproses, ejen melaksanakan. Tiada data keluar dari zon terasing anda.
Terowong VPN (Disulitkan)
Hanya teks prom melalui. Disulitkan sepenuhnya. Tiada log tersimpan data anda.
Pelayan LLM
Menerima prom → mengembalikan output. Tiada data disimpan. Tiada data dilog. Tiada data dikongsi.
Perisikan Data
Ubah Data Mentah Menjadi Kecerdasan Berstruktur
Supported bank-statement formats can be converted into structured financial records through dedicated parsers and validation. Jualan, inventory, listings, advertising, logistics, and customer behaviour require source-specific connectors or custom parser integrations before downstream dashboards and models are built.
Perisikan Data
Ekstrak pandangan daripada data operasi
Pangkalan Pengetahuan RAG
Penjanaan dipertingkat pengambilan dengan data anda
Pangkalan Data Vektor
Carian dan pengambilan semantik berprestasi tinggi
Sistem Perniagaan Detached
Sistem dibina AI yang berjalan secara bebas
Perisikan Data
Ekstrak pandangan daripada data operasi
Pangkalan Pengetahuan RAG
Penjanaan dipertingkat pengambilan dengan data anda
Pangkalan Data Vektor
Carian dan pengambilan semantik berprestasi tinggi
Sistem Perniagaan Detached
Sistem dibina AI yang berjalan secara bebas
Automasi
Orkestrasi Pintar Merentasi Perniagaan Anda
AINNA mengautomasikan proses perniagaan berulang merentasi e-dagang, inventori, pelaporan, pengurusan penyenaraian, operasi dan aliran kerja dalaman. Matlamatnya bukan sekadar automasi, tetapi orkestrasi pintar antara data, peraturan, manusia dan sistem.
Automasi E-Dagang
Pengurusan kedai dalam talian hujung ke hujung
Papan Pemuka Inventori
Penjejakan stok dan amaran masa nyata
Sistem Laporan Jualan
Analitik dan pandangan hasil automatik
Analitik Ramalan
Ramalan dan trend dikuasakan ML
Automasi E-Dagang
Pengurusan kedai dalam talian hujung ke hujung
Papan Pemuka Inventori
Penjejakan stok dan amaran masa nyata
Sistem Laporan Jualan
Analitik dan pandangan hasil automatik
Analitik Ramalan
Ramalan dan trend dikuasakan ML
Gambaran Keseluruhan
Menjembatani Cita-cita AI dan Pelaksanaan Dunia Sebenar
Daripada hanya bergantung pada antara muka chatbot, AINNA menggunakan AI sebagai pembina sistem mereka bentuk, menjana, membaiki dan mengoptimumkan aplikasi perniagaan yang terus beroperasi secara bebas selepas deployment.
The operating model is the Kecekapan Flywheel: Segmentation → Smart Routing → Distillation → Sistem Berasingan → Peribadi Infrastruktur. Semasa production for suitable workloads. 87% token reduction is an internal benchmark on tested patterns. Peta Hala Tuju items (larger clusters, deeper autonomy) are Phase 2.
AI Dibina Khas
Setiap sistem direka untuk hasil perniagaan tertentu, bukan perbualan generik.
Pengetahuan Kekal Setempat
Logik perniagaan, data dan pandangan anda kekal di bawah kawalan anda tiada kebergantungan luaran.
Operasi Bebas
Systems continue running after deployment, requiring minimal maintenance and zero token costs for execution (infrastructure still applies separately).
Kecekapan Flywheel
Segmentation → Smart Routing → Distillation → Sistem Berasingan → Peribadi Infrastruktur. Each layer reduces unnecessary work. Semasa for suitable workloads; 87% token reduction is an internal benchmark on tested patterns.
Pengetahuan Kekal Setempat
Logik perniagaan, data dan pandangan anda kekal di bawah kawalan anda tiada kebergantungan luaran.
Operasi Bebas
Systems continue running after deployment, requiring minimal maintenance and zero token costs for execution (infrastructure still applies separately).
AI Ejenik
Ejen AI Yang Membina Sistem Sebenar
AINNA membangunkan Ejen AI yang membantu dalam perancangan sistem, penjanaan kod, reka bentuk aliran kerja, pemetaan data, pengesanan ralat, dokumentasi, pengoptimuman dan pembaikan sistem. Ejen ini bukan bot tanpa kawalan. Mereka beroperasi dalam peraturan perniagaan yang jelas, lapisan kelulusan manusia dan sempadan sistem yang ditetapkan.
Perancangan & Reka Bentuk Sistem
Ejen menganalisis keperluan perniagaan dan mereka bentuk struktur sistem yang optimum.
Penjanaan Kod & Pembangunan
Pembangunan dibantu AI menghasilkan kod yang bersih dan sedia untuk pengeluaran.
Pengesanan & Pembaikan Ralat
Ejen mengenal pasti pepijat, kes tepi dan isu prestasi kemudian membetulkannya.
Operasi Terkawal
Setiap tindakan ejen mematuhi peraturan perniagaan dengan kelulusan manusia dan jejak audit.
Perancangan & Reka Bentuk Sistem
Ejen menganalisis keperluan perniagaan dan mereka bentuk struktur sistem yang optimum.
Penjanaan Kod & Pembangunan
Pembangunan dibantu AI menghasilkan kod yang bersih dan sedia untuk pengeluaran.
Pengesanan & Pembaikan Ralat
Ejen mengenal pasti pepijat, kes tepi dan isu prestasi kemudian membetulkannya.
Operasi Terkawal
Setiap tindakan ejen mematuhi peraturan perniagaan dengan kelulusan manusia dan jejak audit.
LLM Stack
Tiga Lapisan Satu Kisah NeuralOps
Mula at the secured platform hab, route through the multi-model orchestra, then deploy on-prem when data sovereignty is non-negotiable.
01
Platform Hub
VPN-secured central vLLM
Ejen and VPS nodes connect through whitelisted WireGuard tunnels no public inference endpoints.
You are here 02Model Orchestra
Sistem vLLM 7-model
Hala beban kerja merentasi model khusus dengan kecekapan GPU berpusat dan sifar bil awan per token.
DistilModel Distillation
Right size for the workload
Transfer capability into lebih kecil, lebih pantas, lebih murah specialist models for high-volume, well-scoped tasks.
03Malaysia On-Prem
Tempatan models · zero data leakage
Run models inside your building when PDPA, sector rules, or air-gapped policy require full data residency.
LLM Persendirian
Pelayan vLLM Pusat Terkunci Di Sebalik VPN
Pelayan vLLM adalah lapisan inferens peribadi. Ia berjalan secara berpusat untuk prestasi dan kecekapan model, tetapi tidak kelihatan kepada internet awam. Hanya nod VPS ditentukan boleh memanggilnya melalui VPN disulitkan.
Akses persendirian sahaja · Port inferens persendirian · Akses pentadbir terhad · Tiada akses GPU langsung · VPS disenarai putih sahaja.
vLLM Dilindungi VPN
Pelayan vLLM hanya boleh dicapai dari nod VPS yang diluluskan melalui terowong WireGuard peribadi.
Bahagian Belakang LLM Persendirian
Bahagian belakang model tidak boleh dicapai secara langsung dari internet awam.
Lapisan Pelaksanaan Ejen
Aliran kerja Generic Agent AI, OpenCode, Sistem Detached dan Hermes berjalan pada VPS, bukan pada pelayan GPU.
Kapasiti 7 Model
vLLM pusat boleh menyediakan pelbagai model sambil mengekalkan akses terkawal melalui penghalaan VPN sahaja.
vLLM Dilindungi VPN
Pelayan vLLM hanya boleh dicapai dari nod VPS yang diluluskan melalui terowong WireGuard peribadi.
Bahagian Belakang LLM Persendirian
Bahagian belakang model tidak boleh dicapai secara langsung dari internet awam.
Lapisan Pelaksanaan Ejen
Aliran kerja Generic Agent AI, OpenCode, Sistem Detached dan Hermes berjalan pada VPS, bukan pada pelayan GPU.
Kapasiti 7 Model
vLLM pusat boleh menyediakan pelbagai model sambil mengekalkan akses terkawal melalui penghalaan VPN sahaja.
Kecekapan Layer
Model Distillation — Right Size for the Workload
Large general models are powerful but expensive. For high-volume, well-scoped tasks we distil capability into lebih kecil, lebih pantas, lebih murah specialist models that run with lower latency and lower cost while preserving accuracy for that narrow job. Distillation is an engineering process with evaluation gates, not magic.
Explore Model Distillation → See Segmentation & Penghalaan →
Part of the Kecekapan Flywheel (current for suitable workloads; 87% internal benchmark on tested patterns).
Sistem Berasingan
Sistem Yang Berjalan Secara Bebas Selepas Penciptaan
AI mereka bentuk, membangun, dan mengesahkan aliran kerja sekali kemudian sistem berasingan berjalan di atas PHP, peraturan, pangkalan data, dan automasi tanpa inferens berulang.
This is step 4 of the Kecekapan Flywheel (Segmentation → Penghalaan → Distillation → Detached → Peribadi Infra). 87% token reduction is an internal benchmark on tested workloads.
Explore Sistem Berasingan →
Tadbir Urus
Penggunaan AI Kawalan-Utama
Model AINNA adalah kawalan-utama. Kelulusan manusia-dalam-gelung, jejak audit, log sistem, kawalan akses, kebenaran berasaskan peranan, pemantauan, kebolehcerapan dan penguatkuasaan peraturan perniagaan disertakan untuk memastikan penggunaan AI selamat, boleh dijelaskan dan boleh diurus.
Rangka Kerja Tadbir Urus
Kelulusan manusia-dalam-gelung, jejak audit, log sistem, kawalan akses dan penguatkuasaan peraturan perniagaan.
AI Selamat & Boleh Dijelaskan
Setiap keputusan automatik boleh dijejaki dan dijelaskan dengan laluan eskalasi yang jelas.
Manusia-dalam-Gelung
Aliran kerja kelulusan untuk keputusan kritikal dengan tahap risiko yang boleh dikonfigurasi.
Pemantauan & Audit
Log lengkap, papan pemuka kebolehcerapan dan semakan pematuhan.
Data Berdaulat & Dasar
Data anda tidak pernah keluar dari persekitaran VPS terkawal anda. Dasar keselamatan dikuatkuasakan di perimeter rangkaian. Tiada pendedahan pihak ketiga.
AI Selamat & Boleh Dijelaskan
Setiap keputusan automatik boleh dijejaki dan dijelaskan dengan laluan eskalasi yang jelas.
Manusia-dalam-Gelung
Aliran kerja kelulusan untuk keputusan kritikal dengan tahap risiko yang boleh dikonfigurasi.
Pemantauan & Audit
Log lengkap, papan pemuka kebolehcerapan dan semakan pematuhan.
Kajian Kes
AINNA Operational Kajian Kes
Citation-style ringkasan based on verified operating facts from the live AINNA commerce environment.
Konteks
AINNA's AI architecture evolved inside a live multi-store commerce environment with more than 80,000 SKU aktif, 9,000 pesanan bulanan, 30 kedai rasmi and RM15M+ in lifetime sales. These figures describe the operating environment, not AI performance.
Problem
Dagangan operations required better control over catalogue breadth, order flow, store coordination, reporting and repeatable workflows across channels.
Constraints
The environment involved multiple stores, frequent product changes, operational reporting pressure and the need to keep deterministic business rules visible.
Seni Bina used
NeuralOps routing, detached systems, controlled validation and private AI components were used to separate repeatable work from model-heavy work.
AI role
The AI layer handled language-heavy tasks, orchestration support and classification where flexible reasoning helped. It was not used as the only decision point.
Deterministic role
Detached systems handled routing, validation, inventory logik, order checks and other repeatable business rules before action was taken.
Outcome
The public evidence supports a practical AI operating model that fits real commerce pressure, not a purely experimental demo.
Limitations
This is an operational case study, not a controlled academic experiment. The figures should not be read as universal AI benchmark claims.
Citation information
Suggested citation: AINNA. "AINNA Operational Kajian Kes." AINNA Penyelidikan, 2026. See also Penyelidikan Hub and NeuralOps Seni Bina.
Model Pertumbuhan
Pitch 1: Rangka Kerja Berskala untuk Transformasi PKS
Pitch 1 mewakili model pengembangan AINNA menggabungkan pengalaman perniagaan, infrastruktur AI, pembangunan sistem detached dan pelaksanaan dipacu data ke dalam rangka kerja berskala untuk transformasi PKS.
Fasa 1: Perintis
Bukti konsep kes penggunaan tunggal dengan ROI yang boleh diukur.
Fasa 2: Pelancaran
Kembangkan kepada pelbagai pasukan dan integrasikan dengan sistem teras.
Fasa 3: Skala
Ekosistem AI seluruh organisasi dengan automasi penuh.
Rangka Kerja Pitch 1
Rangka kerja berskala untuk transformasi PKS.
Fasa 1: Perintis
Bukti konsep kes penggunaan tunggal dengan ROI yang boleh diukur.
Fasa 2: Pelancaran
Kembangkan kepada pelbagai pasukan dan integrasikan dengan sistem teras.
Fasa 3: Skala
Ekosistem AI seluruh organisasi dengan automasi penuh.
Rangka Kerja Pitch 1
Rangka kerja berskala untuk transformasi PKS.
Kes Penggunaan
Dibina untuk Industri Sebenar
Infrastruktur AI selamat disesuaikan dengan keperluan pematuhan dan sensitiviti data industri anda.
E-Dagang
Penjanaan penerangan produk, ejen perkhidmatan pelanggan, ramalan inventori dan pengurusan penyenaraian automatik merentasi pelbagai kedai.
Firma Guaman
Analisis dokumen, semakan kontrak, penyelidikan undang-undang kes data sulit kekal di sebalik VPN anda dalam deployment lalai. Tiada pendedahan pihak ketiga.
Penjagaan Kesihatan
Patient data processing, clinical report generation, medical record analysis designed to support PDPA-aligned deployment controls, with data processing kept within the VPS in the default model.
Kewangan
Penjanaan laporan, pemantauan pematuhan, pengesanan penipuan, analisis risiko selamat, boleh diaudit, dengan log inferens lengkap.
Kerajaan
Automasi perkhidmatan rakyat, pemprosesan dokumen, analisis dasar infrastruktur AI berdaulat dengan kawalan data berasaskan Malaysia.
Pembuatan
Pemantauan sensor IoT, penyelenggaraan ramalan, automasi kawalan kualiti, pengoptimuman rantaian bekalan dengan pelaksanaan ejen masa nyata.
Kedaulatan Data
Daripada Pengguna ke VPS ke vLLM Tanpa Pendedahan Awam
NeuralOps melindungi kedaulatan dengan memisahkan akses pengguna, pelaksanaan ejen dan inferens LLM. Pengguna mencapai lapisan VPS/aplikasi. Hanya VPS ditentukan mencapai vLLM melalui VPN.
Pengguna / Aplikasi Perniagaan
Menggunakan aplikasi atau UI ejen anda
Public-facing layer
HTTPS ke VPS/Aplikasi
VPS Ditentukan
Pelaksanaan ejen + logik perniagaan
Disenarai Putih Node
WireGuard VPN Only
Pelayan vLLM Pusat
Lapisan inferens sahaja
No Public Access
①
Pengguna Berhenti di Lapisan VPS
Pengguna berinteraksi dengan aplikasi, papan pemuka, API atau ejen anda yang berjalan pada VPS. Bahagian awam berakhir di sini. Pelayan vLLM tidak pernah didedahkan sebagai destinasi awam.
②
Hanya VPS Disenarai Putih Boleh Masuk VPN
VPS menggunakan kelayakan WireGuard dan laluan IP yang diluluskan. Jika trafik tidak berasal dari terowong VPS dibenarkan, lapisan vLLM menolaknya.
③
vLLM Melaksanakan Inferens Sahaja
Pelayan LLM menerima prom terkawal melalui VPN dan mengembalikan output. Ia tidak digunakan sebagai lapisan penyimpanan, lapisan aplikasi web atau titik integrasi awam.
Bagaimana NeuralOps Menjamin Kedaulatan Data
Infrastruktur Berasaskan Malaysia
Semua pelayan dan instans VPS dihoskan dalam sempadan Malaysia. Data anda tertakluk kepada undang-undang Malaysia (PDPA 2010), bukan bidang kuasa asing seperti Akta Awan AS atau GDPR.
Tiada Panggilan API Pihak Ketiga
Berbeza daripada penyelesaian yang proksi melalui API OpenAI/Google/xAI, NeuralOps tidak membuat panggilan API luaran. Prom anda tidak pernah sampai ke pelayan asing. Inferens 100% setempat pada infrastruktur kami.
Pengasingan Data Peringkat VPS
VPS setiap pelanggan diasingkan pada peringkat hiperpengawas awan. Tiada penyewa lain boleh mengakses fail, proses atau memori anda. Data anda kekal dalam sempadan maya anda.
Seni Bina Tanpa Pengetahuan
AINNA tidak dapat melihat data anda. Kami mengurus infrastruktur, bukan kandungan anda. Terowong VPN dan penyulitan VPS memastikan data anda tidak dapat dibaca oleh sesiapa kecuali ejen anda yang dibenarkan.
Pematuhan PDPA Terbina Dalam
Kedaulatan data adalah asas pematuhan PDPA. Dengan mengekalkan data peribadi dalam Malaysia dan di bawah kawalan anda, NeuralOps memenuhi Seksyen 129 (sekatan pemindahan data) secara automatik.
Jejak Audit Tanpa Pendedahan Data
Semua permintaan inferens dilog untuk pematuhan tetapi hanya metadata (cap masa, kiraan token, model digunakan). Kandungan prom sebenar tidak pernah dilog. Anda mendapat kebolehauditan tanpa pendedahan.
Perbandingan Keselamatan
NeuralOps vs. Alternatif
Lihat bagaimana NeuralOps berbanding dengan OpenAI, Google Gemini dan penyelesaian hos sendiri merentasi dimensi keselamatan, kedaulatan dan kawalan.
Leret kiri/kanan untuk membandingkan semua pilihan →
| Ciri | NeuralOps | OpenAI API | Google Gemini | Hos Sendiri |
|---|---|---|---|---|
| Akses VPN Sahaja | Ya | No | No | DIY |
| Tiada Titik Akhir API Awam | Ya | Public | Public | Ya |
| VPS Disenarai Putih Sahaja | Ya | API key only | API key only | Manual |
| Penyulitan WireGuard | Ya | HTTPS only | HTTPS only | Your setup |
| Data Kekal di Malaysia | Ya | US servers | US/SG | Your choice |
| Sedia Pematuhan PDPA | Built-in | GDPR only | GDPR only | DIY |
| Tiada Latihan pada Data Anda | Guaranteed | Opt-out | May train | Ya |
| Jejak Audit | Full | Terhad | Terhad | DIY |
| Sifar Pengekalan Data | Ya | 30 days | Varies | Ya |
| Pengurusan Berpusat | AINNA manages | OpenAI controls | Google controls | You manage |
Pertahanan Berlapis Seni Bina Keselamatan Berbilang Lapisan
Carta keselamatan berlapis yang menunjukkan bagaimana internet awam dikekalkan di luar manakala hanya nod VPS yang ditetapkan boleh mencapai teras vLLM melalui VPN.
Tadbir Urus & PDPA
Kawalan Akses
WireGuard VPN
Sifar Port Terbuka
Pengasingan VPS
Pemulihan Snapshot
vLLM Pusat
Teras Inferens
Public Internet
Disekat
Disekat
VPS Ditentukan
Disenarai Putih
Disenarai Putih
Ejen
Pelaksanaan terkawal
Pelaksanaan terkawal
Trafik awam berhenti di luar gelung keselamatan
Hanya VPS disenarai putih masuk melalui WireGuard VPN
vLLM kekal sebagai teras dilindungi inferens sahaja
Soalan Lazim
Soalan Lazim
Jawapan terus tentang model, keselamatan VPN, onboarding, SLA, dan perbandingan NeuralOps dengan pengehosan sendiri.
Model
Keselamatan
Onboarding
SLA & Support
Kos
01 Model Model LLM manakah yang tersedia pada pelayan vLLM pusat?
Kami menjalankan 7 model berat terbuka yang dioptimumkan untuk kes penggunaan berbeza: Llama 3.1 (8B/70B), Qwen 2.5 (7B/32B/72B), Nemotron 3 Ultra dan Mistral Nemo 12B. Ketersediaan model berbeza mengikut pelan Permulaan mendapat 2 model, Perniagaan mendapat 5, Enterprise mendapat semua 7. Semua model berjalan setempat pada kluster GPU kami; tiada panggilan API luaran.
02 Keselamatan Apakah maksud "akses VPN sahaja" sebenarnya untuk pasukan saya?
VPS ditentukan anda menerima konfigurasi WireGuard dengan IP peribadi (10.x.x.x). Hanya trafik yang berasal dari VPS tersebut melalui terowong disulitkan mencapai pelayan vLLM. Tiada IP awam, tiada DNS awam, tiada port terbuka pada pelayan LLM. Pembangun anda SSH ke VPS, menjalankan ejen/aplikasi di sana, dan aplikasi tersebut memanggil titik akhir vLLM peribadi. Internet awam tidak boleh mencapai lapisan inferens langsung.
03 Keselamatan Adakah data saya digunakan untuk melatih atau menambah baik model?
Sama sekali tidak. Sifar pengekalan data pada pelayan vLLM prom diproses dalam memori dan dibuang serta-merta. Tiada log kandungan prom (hanya metadata: cap masa, kiraan token, model). VPS anda diasingkan pada peringkat hiperpengawas; kakitangan AINNA tidak boleh mengakses fail atau memori anda. Ini adalah kontrak dan seni bina.
04 Onboarding Berapa lama proses penyertaan dan apa yang disertakan?
Permulaan: 3–4 hari. Perniagaan/Enterprise: 5–7 hari. Termasuk: peruntukan VPS (DC Malaysia), persediaan terowong WireGuard, peruntukan model vLLM, DNS + SSL untuk subdomain aplikasi anda, kunci SSH, pemasangan ejen pemantauan dan panggilan penyerahan 1 jam. Enterprise menambah: jurutera akaun khusus, semakan SLA tersuai dan integrasi gerbang Hermes jika diperlukan.
05 Model Apa yang berlaku apabila saya melebihi had token harian?
Permintaan melebihi kuota harian anda mengembalikan respons 429 dengan pengepala retry-after. Tiada caj lebihan had ditetapkan semula pada 00:00 UTC. Pelan Enterprise menyokong had kadar tersuai. Anda boleh memantau penggunaan melalui papan pemuka VPS atau meminta peningkatan had melalui jurutera akaun anda.
06 SLA Apakah SLA yang anda tawarkan dan apakah jaminan masa beroperasi?
Enterprise: 99.9% uptime SLA with financial credits (pro-rata refund for downtime > 0.1%). Perniagaan: best-effort with priority support. Permulaan: community-tier monitoring. Semua tiers include: 24/7 infrastructure monitoring, automated failover for VPS layer, and snapshot-based recovery (RPO < 1 hour, RTO < 30 min).
07 Model Bolehkah saya membawa model sendiri atau melakukan penalaan halus pada vLLM pusat?
Pelan Enterprise menyokong deployment model tersuai (GGUF / Safetensors) pada petak GPU khusus memerlukan semakan keselamatan dan masa pendahuluan 2 minggu. Penalaan halus tidak ditawarkan pada vLLM dikongsi; kami mengesyorkan menjalankan kerja penalaan halus pada VPS anda (kami menyediakan tambahan VPS berGPU) dan deploy model penyesuai/gabungan ke petak khusus anda.
08 Kos Bagaimanakah NeuralOps berbanding dengan hos sendiri vLLM pada pelayan GPU saya sendiri?
Hos sendiri memberi anda kawalan penuh tetapi memerlukan: perolehan GPU (masa pendahuluan H200), kepakaran operasi 24/7, VPN + pengerasan, pengoptimuman model, pemantauan dan audit pematuhan. NeuralOps memindahkan semua operasi infrastruktur anda mendapat lapisan inferens diperkukuh, dipantau dan mematuhi PDPA dalam beberapa hari, bukan bulan. Perbandingan kos: RM3,500/bulan (Enterprise) vs ~RM25K+/bulan untuk tindanan hos sendiri setara (sewa GPU + kolokasi + kejuruteraan). Nota: H200 GPU server lease alone (no colo/engineering) ranges RM20K–RM25K/mo the RM25K+ figure reflects the full managed stack.
09 Support Apakah saluran sokongan yang tersedia untuk setiap peringkat?
Permulaan: E-mel/tiket (respons 48j). Perniagaan: Slack/Teams + tiket (4j waktu perniagaan). Enterprise: Saluran Slack khusus + telefon + tiket (respons 1j) + semakan seni bina suku tahunan. Semua peringkat termasuk akses kepada runbook, dokumen API dan halaman status AINNA.
10 Location Di manakah pelayan terletak secara fizikal?
Semua infrastruktur kluster GPU vLLM pusat dan instans VPS pelanggan dihoskan di pusat data Tier III di Cyberjaya dan Kuala Lumpur, Malaysia. Data tidak pernah keluar dari bidang kuasa Malaysia. Ini memenuhi Seksyen 129 PDPA (sekatan pemindahan rentas sempadan) secara lalai.
Mulakan Projek Perintis Anda
Mulakan dengan satu aliran kerja. Bina satu sistem. Skalakan lapisan kecerdasan dari situ.
Enterprise-grade AI infrastructure with VPN-only security. Peribadi API only. Designed for controlled data exposure.
Penyelidikan evidence: Penyelidikan Hub · NeuralOps Seni Bina · Kecekapan token Benchmark
Mulakan
Bina AI around your operasi.
Mula with one workflow, department, or operational problem and scale through NeuralOps.
