Saya membesar di era ketika pembangunan perindustrian sering diutamakan sebelum tanggungjawab alam sekitar. Di kawasan perindustrian tempatan yang saya lihat sejak kecil, sungai pernah hitam, berbau, dan toksik pada waktu-waktu tertentu.
马来西亚 bukan satu-satunya. Di seluruh dunia, kilang bertambah pantas, pertanian diintensifkan, ternakan diperluas, dan kawalan sisa masih longgar.
Menjelang tahun 1980-an dan 1990-an, kempen kesedaran alam sekitar semakin ketara. Membersihkan sungai, memperbaiki kualiti udara, dan mengubah amalan industri memerlukan peraturan, infrastruktur, teknologi, dan yang paling penting, masa.
Saya masih ingat satu kejadian ketika berada di luar negara pada tahun 1990-an. Selepas terdedah kepada hujan lebat ketika pencemaran teruk, saya sakit cukup lama. Pengalaman itu mengajar saya bahawa pencemaran bukan isu jauh - ia menjejaskan kesihatan, produktiviti, dan akhirnya kos operasi perniagaan.
Bermula tahun 2000-an, dunia mula membuat kemajuan ketara. Piawaian alam sekitar dipertingkat, rawatan air sisa diperluas, tenaga boleh diperbaharui berkembang, pengangkutan bersih menjadi arus perdana, dan penggunaan EV meningkat pantas. China, Korea, 马来西亚 dan banyak negara lain melabur banyak untuk memperbaiki keadaan yang timbul daripada dekad perindustrian tidak terkawal.
Hari ini, banyak bandar jauh lebih bersih berbanding tiga dekad lalu.
Kemajuan itu memberi pengajaran penting: kerosakan alam sekitar bukan mustahil dielakkan, tetapi menghalangnya sejak awal jauh lebih mudah, cepat, dan murah daripada membaikinya kemudian.
Sebab itulah saya semakin bimbang dengan cara AI dibangunkan dalam operasi hari ini. 模型 besar sering dipakai untuk tugas mudah, inferens diulang tanpa keperluan, dan sistem dibina tanpa routing, segmentation atau deterministic processing yang betul. Di sebalik setiap permintaan AI terdapat GPU, pelayan, elektrik, sistem penyejukan, air, dan infrastruktur fizikal. AI kelihatan digital, tetapi jejak alam sekitarnya amat nyata.
Masalahnya bukan AI. Masalahnya ialah penggunaan AI tanpa disiplin. Kita menghabiskan berpuluh tahun membersihkan akibat perindustrian tidak terkawal. Jangan ulangi kesilapan yang sama dengan AI. Di NeuralOps, prinsip operasi kami mudah: gunakan AI canggih hanya apabila kecerdasan canggih benar-benar diperlukan. 智能路由, model khusus, sistem detached, dan deterministic processing boleh mengurangkan compute yang tidak perlu tanpa menjejaskan keupayaan. Bina lebih banyak kecerdasan. Gunakan lebih sedikit compute yang tidak perlu. Reka bertanggungjawab sejak awal.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
如果可以继续说明kempen kesedaran alam sekitar semakin的真实案例，我会想继续阅读。
文章对dan mengubah amalan industri memerlukan的结论比较平衡，不只是强调好处。
这篇文章对sungai pernah hitam, berbau, dan的解释很清楚，实际操作的重点也很容易理解。 这个部分我还需要再想一下。
同意作者对longgar.Menjelang tahun 1980-an 1980的判断，但执行起来还有难度。
视觉和结构让perniagaan.Bermula tahun 2000-an, 2000的概念更容易掌握。
看第二遍才注意到di kawasan perindustrian tempatan yang的细节。
这篇文章适合团队用来开始讨论selepas terdedah kepada hujan lebat。
我对dan kawalan sisa masih longgar.Menjelang还有问题，但文章已经提供了很好的起点。
总结部分让pertanian diintensifkan, ternakan diperluas的重点更加清楚。
关于masa.Saya masih ingat satu kejadian的实际落地部分最吸引我。 这点我还要再消化一下。
我喜欢文章对saya membesar di era ketika保持务实的态度。
如果有更多pada tahun 1990-an 1990的数据和结果会更完整。