Setiap hari di lapangan, saya membina sekurang-kurangnya tiga detached 系统, selain menghasilkan kira-kira empat pitch deck lengkap setiap minggu - semuanya dengan sokongan AI 智能体.
Merangkumi development, research, coding, testing, documentation, analisis dan iteration, beban kerja AI kami boleh mencapai 3–5 billion 令牌 setiap bulan.
Jika ditukar kepada harga API LLM premium komersial, kos setara boleh mudah mencapai ratusan ribu ringgit setiap bulan.
Bayangkan pula dalam persekitaran korporat.
Sebuah organisasi dengan ratusan atau ribuan pekerja, setiap satunya menggunakan AI 智能体 untuk research, analisis, reporting, coding, documentation, operasi dan sokongan keputusan.
Penggunaan token akan melonjak amat pantas.
Pada masa yang sama, syarikat korporat semakin tiada pilihan selain menggunakan AI 智能体.
Mengapa?
Kerana syarikat kecil seperti kami kini boleh capai tahap produktiviti yang dahulu memerlukan ratusan atau malah ribuan pekerja.
AI semakin mengecilkan jurang produktiviti antara syarikat kecil dan syarikat besar.
Tapi ada satu lagi sisi.
Produktiviti AI tidak semestinya bermakna perbelanjaan AI yang besar.
Dalam operasi kami, walaupun kira-kira 3 billion 令牌 setiap bulan, kos AI terus boleh kekal hanya kira-kira RM100–RM200 setiap bulan.
Perbezaannya bukan kerana kami kurang guna AI.
Tapi kerana kami membina arkitektur 智能路由 di sekeliling AI 智能体 kami.
Bukan setiap tugas perlu dihantar ke model paling besar atau paling mahal.
Tugas mudah → model lightweight.
Tugas coding → model specialised.
Penalaran kompleks → model lebih kuat.
Pengesahan deterministik → detached 系统.
Pemprosesan berulang → automation dan computing konvensional.
Prinsipnya mudah:
Gunakan kecerdasan premium hanya apabila benar-benar diperlukan.
独立系统 kami mengendalikan validation, calculations, filtering, reconciliation, keputusan berasaskan peraturan dan pemprosesan berstruktur yang tidak memerlukan LLM.
Ini membolehkan kami guna AI secara agresif tanpa bayar seolah-olah setiap tugas memerlukan model paling berkuasa.
Bagi saya, masa depan 企业版 AI bukan semata-mata:
"Beri setiap pekerja satu AI agent."
Sebaliknya:
"Beri setiap pekerja satu AI agent - tetapi bina infrastruktur pintar di bawahnya."
Kerana apabila organisasi mempunyai 1,000 atau 10,000 pekerja berkemampuan AI, soalan sebenar bukan lagi sama ada ia guna AI.
Soalan sebenarnya menjadi:
Berapa banyak kecerdasan yang organisasi bayar tetapi sebenarnya tidak pernah diperlukan?
Inilah sebabnya kami melihat 智能路由, specialised models dan detached 系统 sebagai lebih daripada sekadar optimasi.
Ia sedang menjadi infrastruktur kawalan kos AI.
Pada skala 企业, perbezaan itu boleh bernilai jutaan ringgit setiap tahun.
Fasa seterusnya penggunaan AI bukan sahaja tentang model yang paling berkuasa.
Ia akan menjadi tentang mengetahui bila tidak perlu menggunakannya.
#Artificial智能 #AIAgents #企业版AI #SmartRouting #NeuralOps #自动化 #DigitalTransformation #AI基础设施 #LLM #生产力
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
我特别喜欢jika ditukar kepada harga API这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
文章把bayangkan pula dalam persekitaran korporat和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
关于sebuah organisasi dengan ratusan atau的说明很完整，基础部分尤其清楚。
如果有更多selain menghasilkan kira-kira empat pitch的数据和结果会更完整。