BANDAR PINTAR: AI LANGSUNG VS NEURALOPS
Sebuah bandar dengan 1 juta penduduk mungkin menghasilkan kira-kira 8.3 juta tan CO₂e setahun.
Jika pengurusan trafik, tenaga, air, sisa, bangunan dan infrastruktur yang lebih pintar mengurangkan pelepasan hanya 6%, bandar tersebut boleh mengelakkan kira-kira:
498,000 tan CO₂e setahunIa bersamaan dengan kira-kira:
46 hari pelepasan daripada sebuah loji kuasa arang batu purataSoalan utama bukan sama ada sebuah bandar menggunakan AI.
Ia adalah bagaimana AI digunakan dengan cekap.
Pendekatan AI langsung
Setiap tugas dihantar kepada model AI besar, termasuk semakan mudah, amaran, pengiraan dan aliran kerja rutin.
Ini membawa kepada:
❌ Penggunaan token yang lebih tinggi
❌ Penggunaan GPU yang lebih lama
❌ Permintaan tenaga elektrik yang lebih tinggi
❌ Kos pusat data dan penyejukan yang lebih tinggi
❌ Jejak karbon AI yang lebih besar
Pendekatan NeuralOps
NeuralOps menggabungkan:
✅ Penghalaan Pintar
✅ Sistem Terpisah
✅ Pengsegmentasian Model
✅ Ejen AI Khusus
✅ Pengesahan Deterministik
✅ Model kecil untuk tugas mudah
✅ Model besar hanya untuk keputusan kompleks
Dalam operasi dalaman AINNA, beban kerja anggaran berkurang daripada kira-kira 32 bilion token kepada 2–3 bilion token.
Ia mewakili pengurangan beban kerja pengkomputeran sebanyak 90.6%–93.8%.
Ini tidak bermaksud pelepasan karbon berkurang pada kadar yang sama, tetapi ia boleh mengurangkan permintaan inferens, jam GPU, penggunaan tenaga elektrik, keperluan penyejukan dan kos infrastruktur secara signifikan.
IPCC telah menyatakan:
"Bahagian pelepasan yang semakin meningkat boleh dikaitkan dengan kawasan bandar."
Bandar Pintar tidak seharusnya diukur berdasarkan banyaknya AI yang digunakan.
Ia seharusnya diukur berdasarkan banyaknya sisa, kos, penggunaan tenaga dan karbon yang disingkirkannya.
AI langsung bertanya:
Model manakah yang harus menjawab ini?
NeuralOps bertanya:
Adakah tugas ini memerlukan AI sama sekali?
Dan jika ia memerlukannya:
Apakah model terkecil dan paling cekap yang mampu menyelesaikannya dengan tepat?
Kurang pengkomputeran.
Keputusan yang lebih baik.
Kos operasi yang lebih rendah.
Pelepasan yang lebih rendah.
#NeuralOps #AINNA #SmartCity #GreenAI #SmartRouting #DetachedSystems #AgenticAI #CarbonReduction #ESG #EnergyKecekapan
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
Kalau ada lanjutan tentang 6, saya pasti baca.
Baru kali ini ada yang bahas 6 dengan jujur.
Useful. We are dealing with pendekatan AI langsung setiap tugas right now.
The direction on 46 hari pelepasan daripada sebuah is exactly right.