Bayangkan gudang dan pusat pengagihan di mana beratus-ratus sistem terpisah AI berjalan di latar belakang tanpa menghabiskan token pada setiap saat.
Itulah hala tuju di sebalik AINNA NeuralOps: Sistem Berasingan + Pelayan LLM.
Isu utama dengan AI hari ini bukan sekadar kos. Ia adalah arkitektur. Terlalu banyak aliran kerja dihantar terus ke model AI besar, sedangkan banyak tugas operasi harian seperti pemantauan stok, pembacaan sensor gudang, pengesahan SKU, perancangan lalai, dan pemeriksaan status penghantaran boleh ditangani oleh sistem kecil, skrip tempatan, pangkalan data, enjin peraturan, sensor, penjadual, dan ejen ringan.
Apabila setiap tugas memanggil LLM, penggunaan token menjadi tidak terkawal. Tetapi dengan arkitektur yang betul, penggunaan token boleh dikurangkan ketara - dalam sesetengah aliran kerja logistik, berpotensi sehingga 90%.
Ideanya mudah: jangan gunakan model AI besar untuk segala-galanya. Gunakan Sistem Berasingan untuk menangani pemantauan rutin, pembacaan data peralatan gudang, pengelasan SKU, pemeriksaan status tempahan, penyediaan dokumen penghantaran, dan pengurusan stok. Kemudian panggil Pelayan LLM hanya apabila penaakulan, peringkasan, sokongan keputusan, pelaporan, atau penjelasan yang boleh dibaca manusia benar-benar diperlukan.
Ini bermakna sistem WMS boleh memantau pergerakan inventori sepanjang hari, sistem penghantaran boleh menyediakan lalai optimum dari data GPS dan pesanan, gudang boleh membaca sensor suhu dan kelembapan secara tempatan, dan sistem penyelenggaraan boleh memantau log mesin, penggera, eksport PLC/SCADA, serta rekod penyelenggaraan - tanpa penggunaan token berterusan.
Ini bukan sekadar pengoptimuman kos. Ia adalah arkitektur AI yang lebih baik untuk operasi logistik.
Sebagai pengganti AI sebagai chatbot, kita bergerak ke arah AI sebagai lapisan operasi. Sebagai pengganti menghantar segala-galanya ke model besar, kita bergerak ke arah kepintaran berpaksikan tempatan. Sebagai pengganti penggunaan token berterusan, kita bergerak ke arah penaakulan berasaskan peristiwa.
Ini juga penting untuk ESG. Arkitektur AI yang lebih pintar bermakna kurang pengkomputeran yang tidak perlu, kurang pembaziran tenaga, kurang kebergantungan pada awan, dan penggunaan infrastruktur digital yang lebih baik. Bagi perniagaan logistik, ia bermakna kos lebih rendah dan skala lebih baik. Bagi negara, ia menyokong kedaulatan data. Bagi planet, ia menyokong penggunaan kuasa komputing yang lebih bertanggungjawab.
Masa depan AI bukan sahaja tentang membina model yang lebih besar. Ia tentang membina sistem yang lebih pintar di sekeliling model tersebut.
Itulah visi di sebalik AINNA NeuralOps - Sistem Berasingan, Pelayan LLM, AI berpaksikan tempatan, kedaulatan data, automasi mesra ESG, dan arkitektur AI untuk operasi logistik yang lebih baik.
#AINNA #NeuralOps #DetachedSystem #LLMServer #ArtificialIntelligence #AgentAI #LocalAI #DataKedaulatan #ESG #MampanAI #ResponsibleAI #PerniagaanAutomasi #IndustriAI #MalaysiaAI #AIForGood
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
9の説明はとても分かりやすかったです。
Clearer than the vendor decks I get about isu utama dengan AI hari.
Useful. We are handling penggunaan token boleh dikurangkan ketara right now.
The figures on penggunaan token menjadi tidak terkawal make more sense than most posts.
This is where apabila setiap tugas memanggil LLM finally clicks.