July 22, 2026 · 3 minit baca

AINNA NeuralOps: Memperkasa Operasi AI E-Dagang - Efisien, Boleh Dipercayai & Rendah Jejak Karbon bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka

👁 93 tontonan
AINNA NeuralOps: Memperkasa Operasi AI E-Dagang — Efisien, Boleh Dipercayai & Rendah Jejak Karbon bersama SIRIM Melaka dan UPEN Melaka

Article by Mohd Shafiq Haiqal

Alhamdulillah.

Semalam, pihak AINNA menerima kunjungan wakil UPEN Melaka (Unit Perancang Ekonomi Negeri Melaka) dan SIRIM Melaka. Kami amat berbesar hati kerana turut dikunjungi oleh Pengarah SIRIM Melaka, Encik Kamarulzaman bin Ahamad Zainudin.

Kunjungan ini adalah sebahagian daripada proses penilaian Anugerah Usahawan Negeri Melaka, di mana kami berpeluang untuk mempersembahkan perkembangan terkini AINNA NeuralOps-arkitektur AI generasi seterusnya yang direka untuk menjadikan AI lebih efisien, boleh dipercayai, dan praktikal untuk digunakan dalam operasi sebenar, terutamanya dalam ekosistem e-dagang dan pengurusan marketplace.

Apa yang membuatkan sesi ini amat bernilai ialah ia bukan sekadar pembentangan satu hala. Ia berkembang menjadi perbincangan teknikal dua hala yang bermakna, diperkayakan dengan pandangan Pengarah SIRIM yang membawa pengalaman kepimpinan lebih 20 tahun dalam SIRIM.

Salah satu cadangan yang paling memberi impak ialah integrasi Atomic Clock sebagai sumber masa yang dipercayai merentasi setiap komponen NeuralOps. Menyelaraskan semua sistem detached, perkhidmatan, parsers dan ejen AI kepada satu rujukan masa berketepatan tinggi akan mengukuhkan lagi kebolehpercayaan, konsistensi peristiwa, kebolehauditian dan integriti keseluruhan sistem-satu aspek kritikal terutamanya apabila kita mengendalikan transaksi marketplace, stok inventori dan data pesanan secara real-time.

Kami juga menunjukkan bagaimana arkitektur NeuralOps beroperasi dengan hanya lebih kurang 10% daripada GPU compute yang biasanya diperlukan oleh sistem AI konvensional untuk beban kerja yang dioptimumkan. Dengan menggabungkan Sistem Berasingan, Smart Routing, parsers dan guardrails, sumber GPU hanya diaktifkan apabila ia benar-benar memberi nilai tambah, manakala proses deterministik dijalankan di luar LLM. Ini membawa pengertian besar dari sudut kos operasi dan kecekapan infrastruktur.

Arkitektur ini berpotensi mengurangkan penggunaan tenaga GPU-compute sehingga 90% untuk beban kerja yang berkaitan. Menggunakan anggaran konservatif 1,000 pengguna aktif dengan purata 50 permintaan AI sehari, NeuralOps mampu menjimatkan lebih kurang 459 kWh elektrik sebulan, bersamaan pengurangan 340 kg pelepasan CO₂e setiap bulan, atau lebih 4 tan setahun. Keputusan sebenar akan berbeza bergantung kepada beban kerja, model AI, infrastruktur dan sumber tenaga. Dari perspektif operasi, ini bukan setakat penjimatan elektrik, tetapi juga pengurangan kos penyelenggaraan server dan peningkatan kebolehan skala.

Bagi pihak kami, masa depan AI bukanlah tentang penggunaan model yang lebih besar atau GPU yang lebih banyak. Ia adalah tentang membina arkitektur yang lebih bijak yang menghasilkan output sama atau lebih baik dengan kos yang jauh lebih rendah, penggunaan tenaga yang minimum dan jejak alam sekitar yang lebih kecil-sesuatu yang amat relevan untuk perniagaan e-dagang yang memerlukan margin dan kecekapan operasi.

Doakanlah perjalanan kami ini. Jika terpilih, ia akan memberi momentum yang besar kepada pasukan kami sedia untuk menghadapi tiga sesi pitching utama dalam beberapa minggu akan datang.

Setinggi-tinggi penghargaan kepada UPEN Melaka dan SIRIM Melaka atas kunjungan, perbincangan membina dan pandangan yang amat berharga. Kami berharap dapat menterjemahkan idea-idea ini kepada evolusi seterusnya bagi AINNA NeuralOps demi memperkasa lagi operasi digital dan e-dagang tempatan.

Terokai AINNA NeuralOps
🔐 Platform NeuralOps 🛠️ Pembina Agen AI ⚡ Sistem Berasingan 🧠 LLM Hub
Mohd Shafiq Haiqal

Mohd Shafiq Haiqal

Mohd Shafiq Haiqal manages Operasi E-Dagang 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