Alhamdulillah.
Semalam, saya bersama pasukan logistik dan operasi AINNA berbesar hati menerima kunjungan wakil UPEN 马六甲 (Unit Perancang Ekonomi Negeri 马六甲) dan SIRIM 马六甲 ke premis kami. Kami amat terhormat dengan kehadiran Pengarah SIRIM 马六甲, Encik Kamarulzaman bin Ahamad Zainudin, sepanjang lawatan tersebut.
Kunjungan ini adalah sebahagian daripada proses penilaian Anugerah Usahawan Negeri 马六甲, di mana kami berpeluang membentangkan perkembangan terbaharu AINNA NeuralOps-arkitektur AI generasi seterusnya yang direka bagi menjadikan AI lebih cekap, dipercayai dan praktikal untuk pelaksanaan di dunia sebenar.
Apa yang menjadikan sesi ini amat bernilai ialah ia bukan hanya pembentangan satu hala. Ia berkembang menjadi perbincangan teknikal dua hala yang bermakna, diperkayakan dengan pandangan Pengarah SIRIM yang membawa lebih 20 tahun pengalaman kepimpinan dalam SIRIM.
Salah satu cadangan paling memberi kesan ialah penyepaduan Atomic 时钟 sebagai sumber masa yang dipercayai merentasi setiap komponen NeuralOps. Menyelaras semua sistem terpisah, perkhidmatan, parser dan ejen AI kepada satu rujukan masa berketepatan tinggi akan mengukuhkan lagi kebolehpercayaan, konsisten peristiwa, kebolehauditan dan integriti keseluruhan sistem.
Kami juga mempersembahkan bagaimana arkitektur NeuralOps beroperasi dengan hanya sekitar 10% pengkomputeran GPU yang biasanya diperlukan oleh sistem AI konvensional untuk beban kerja yang dioptimumkan. Dengan menggabungkan 分离式系统, 智能路由, parser dan guardrails, sumber GPU hanya dipanggil apabila ia benar-benar menambah nilai, manakala proses deterministik berjalan di luar LLM.
Arkitektur ini berpotensi mengurangkan penggunaan tenaga pengkomputeran GPU sehingga 90% untuk beban kerja yang sesuai. Menggunakan anggaran konservatif 1,000 pengguna aktif yang membuat purata 50 permintaan AI sehari, NeuralOps boleh menjimatkan kira-kira 459 kWh elektrik sebulan, bersamaan dengan mengurangkan kira-kira 340 kg pelepasan CO₂e setiap bulan, atau lebih 4 tan setahun. 结果 sebenar akan berbeza bergantung kepada beban kerja, model AI, infrastruktur dan sumber tenaga.
Bagi saya dan pasukan logistik, masa depan AI bukanlah tentang menggunakan model lebih besar atau lebih banyak GPU. Ia membina arkitektur lebih pintar yang menghasilkan hasil sama atau lebih baik dengan kos lebih rendah, penggunaan tenaga lebih rendah dan jejak alam sekitar yang jauh lebih kecil.
Doakan kami terus diberkati dalam perjalanan ini. Jika terpilih, ia akan memberi momentum besar sambil kami bersedia untuk tiga sesi pitching utama dalam beberapa minggu akan datang.
Penghargaan ikhlas kami kepada UPEN 马六甲 dan SIRIM 马六甲 atas lawatan, perbincangan membina dan pandangan yang tidak ternilai. Kami tidak sabar untuk mengubah idea-idea ini kepada evolusi seterusnya AINNA NeuralOps.
