July 14, 2026 Β· 1 minit baca

Sistem Detached + Segmentasi Proses = AI Lebih Efisien dan Jimat Kos

πŸ‘ 111 tontonan
Sistem Detached + Segmentasi Proses = AI Lebih Efisien dan Jimat Kos

Article by Muhammad Firdaus Bin Nordin

Dari pengalaman operasi, ini matematik mudah. Lebih sedikit token, lebih rendah penggunaan GPU. Lebih rendah penggunaan GPU, lebih murah kos operasi. Siapa yang kata AI untuk sistem perniagaan sebenar mesti pakai GPU besar dan bajet besar?

Kita mula dengan 34 billion token. Selepas tukar ke arkitektur sistem detached, penggunaan turun ke 1.5 billion token. Lepas tu, dengan segmentasi proses dan modular refactoring, kita potong lagi dalam 50% dari 1.5 billion.

Ini bukan magic. Ini reka bentuk sistem yang betul. Kebanyakan kos AI terbuang sebab kita paksa AI baca sistem, proses, logik, dan workflow yang sama berulang kali untuk setiap perubahan kecil.

Tapi bila sistem detached dan setiap proses dipecah dengan kamus tersendiri, AI hanya baca apa yang perlu. Nak ubah payment flow? Baca payment process sahaja. Nak ubah order checking? Baca order process sahaja. Takde scan sistem penuh. Takde token terbakar.

Ini peluang PKS Malaysia. AI bukan hak syarikat besar dengan server besar dan bajet besar. Masa depan bukan sekadar model lebih besar. Masa depan ialah sistem lebih bijak.
Terokai AINNA NeuralOps
πŸ” Platform NeuralOps πŸ› οΈ Pembina Agen AI ⚑ Sistem Berasingan 🧠 LLM Hub
Muhammad Firdaus Bin Nordin

Muhammad Firdaus Bin Nordin

Muhammad Firdaus Bin Nordin handles Operasi & Pembangunan Perniagaan at AINNA.

View profile →
Kongsi artikel ini
Article image
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.

AINNA NeuralOps System