22 downloads

AI Tidak Perlu Berfikir Setiap Masa - AI Bijak Menjimatkan Komputasi, Tenaga dan Air✎ Edit

👁 595 tontonan
AI Tidak Perlu Berfikir Setiap Masa - AI Bijak Menjimatkan Komputasi, Tenaga dan Air

Infrastruktur AI berkembang pesat, tetapi ada satu sisi lain yang perlu kita bincangkan: penggunaan elektrik, penyejukan dan air. Bagi PKS di Malaysia, ini bukan sekadar isu kelestarian, tetapi juga kos operasi yang perlu diuruskan.

Penyelidikan terkini menunjukkan bahawa setelah model AI digunakan, inferens boleh menyumbang sekitar 80–90% daripada penggunaan tenaganya. Setiap panggilan LLM yang tidak perlu bermaksud lebih banyak komputasi GPU, lebih banyak elektrik, lebih banyak haba, dan akhirnya lebih banyak permintaan untuk penyejukan. Ini secara langsung meningkatkan kos dan jejak karbon perniagaan anda.

Inilah sebabnya kami di AINNA membangunkan NeuralOps berdasarkan prinsip yang berbeza:

Tidak semua tugasan memerlukan LLM.

Dengan Smart Routing, sesuatu tugasan boleh dikendalikan oleh peraturan, penghurai, pangkalan data, API atau model yang lebih kecil. Penalaran LLM yang berat hanya digunakan apabila benar-benar diperlukan. Setelah aliran kerja menjadi stabil, ia boleh ditukar menjadi sistem deterministik yang terasing yang beroperasi berulang kali tanpa perlu memanggil LLM.

Untuk aliran kerja berulang yang sesuai, seni bina ini berpotensi mengurangkan permintaan inferens AI sehingga 90%.

Kesannya lebih daripada sekadar penjimatan token.

Kurang inferens → Kurang komputasi GPU → Kurang elektrik → Kurang haba → Kurang penyejukan → Kurang penggunaan air.

Ada satu lagi faedah: kebolehpercayaan.

Apabila aliran kerja terasing tidak lagi bergantung pada LLM semasa pelaksanaan, terdapat sifar token LLM dan sifar halusinasi LLM semasa laluan pelaksanaan itu. Kecerdasan digunakan di mana penaakulan diperlukan, manakala sistem deterministik mengendalikan operasi berulang.

Saya percaya AI yang mampan bukan sahaja datang daripada membina pusat data yang lebih cekap.

Ia juga datang daripada mencegah inferens AI yang tidak perlu daripada sampai ke pusat data sejak awal lagi.

Itulah hala tuju yang kami terokai dengan NeuralOps:
gunakan AI apabila kecerdasan diperlukan, dan gunakan sistem deterministik apabila tidak.

#ArtificialIntelligence #AgenticAI #NeuralOps #SovereignAI #GreenAI #MampanAI #DataCentre #AIInfrastruktur #SmartRouting #Automasi #PKS

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Layla Jordan

بصراحة، 80 فاجأني.

Kenji Japan

Sent this to two people already. tetapi juga kos operasi yang is why.

Sofia Spain

The direction on menyumbang sekitar 80–90 90% is exactly right.

Artificial Intelligence

Article image
Edge AI Kecerdasan IoT dan Linux terbenam di pinggir 14 edge agents → offline-capable Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
NeuralOps Managed infrastructure for PKS, without enterprise overhead From RM499/year · scoped after assessment Explore plans →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Artificial Intelligence Author profile Rozni AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

478 installs
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.