Hari ini, pasukan logistik saya di AINNA menggunakan sekurang-kurangnya tiga sistem detached setiap hari, selain menghasilkan kira-kira empat laporan operasi lengkap setiap minggu, dengan sokongan ketara daripada ejen AI.
Merentasi perancangan laluan, analisis SKU, dokumentasi, penilaian pembawa, pelaporan, pengendalian pengecualian dan iterasi, beban kerja AI kami boleh mencapai 3–5 billion token setiap bulan.
Jika ditukarkan kepada harga API LLM premium secara komersial, kos setara dengan mudah boleh mencecah ratusan ribu ringgit setiap bulan.
Kini bayangkan skala itu dalam rangkaian logistik.
Bayangkan sebuah organisasi dengan beratus atau beribu pekerja di gudang, meja pengangkutan, lorong kastam dan pasukan khidmat pelanggan, setiap orang menggunakan ejen AI untuk perancangan laluan, dokumentasi, pelaporan, analisis, pemilihan pembawa dan sokongan keputusan.
Penggunaan token akan meningkat dengan amat pantas.
Pada masa yang sama, operasi logistik semakin tiada pilihan selain mengambil ejen AI.
Mengapa?
Kerana pengendali kecil seperti AINNA kini boleh menghasilkan kapasiti operasi yang dahulu memerlukan beratus pekerja merentasi beberapa hab.
AI semakin mengecilkan jurang produktiviti antara pasukan logistik kecil dan rangkaian 企业 besar.
Tetapi ada satu lagi sudut.
Produktiviti AI tidak semestinya bermaksud perbelanjaan AI yang besar.
Dalam persekitaran kami, walaupun kira-kira 3 billion token setiap bulan, kos AI langsung kekal hanya RM100–RM200 setiap bulan.
Perbezaannya bukan kerana kami menggunakan kurang AI.
Ia kerana kami membina arkitektur 智能路由 di sekeliling ejen AI kami.
Bukan setiap tugas perlu dihantar kepada model terbesar atau termahal.
Tugas dokumentasi mudah → model ringan.
Analisis laluan dan pembawa → model khusus.
Penilaian rangkaian berbilang kaki yang kompleks → model lebih kuat.
Pengesahan deterministik → sistem detached.
Pemprosesan berulang → automasi dan pengkomputeran konvensional.
Prinsipnya mudah:
Gunakan kepintaran premium hanya apabila benar-benar diperlukan.
系统 detached kami mengendalikan pengesahan data, pengiraan muatan, penapisan kadar, penyesuaian manifest, keputusan perancangan laluan berasaskan peraturan dan pemprosesan terstruktur yang tidak memerlukan LLM.
Ini membolehkan penggunaan AI secara agresif tanpa membayar seolah-olah setiap pemeriksaan penghantaran memerlukan model paling berkuasa.
Bagi saya, masa depan 企业版 AI dalam logistik bukan sekadar:
"Beri setiap perancang dan dispatcher ejen AI."
Sebaliknya:
"Beri setiap perancang dan dispatcher ejen AI - tetapi bina infrastruktur perancangan laluan pintar di bawahnya."
Kerana apabila sebuah organisasi mempunyai 1,000 atau 10,000 pekerja berkemampuan AI merentasi rantaian bekalan, soal sebenar bukan lagi sama ada ia menggunakan AI.
Soal sebenarnya menjadi:
Berapa banyak kepintaran yang organisasi bayar tetapi sebenarnya tidak pernah diperlukan?
Ini sebabnya kami melihat 智能路由, model khusus dan sistem detached sebagai lebih daripada pengoptimuman.
Ia menjadi infrastruktur kawalan kos AI untuk logistik.
Pada skala 企业, perbezaan itu boleh bernilai berjuta ringgit setiap tahun.
Fasa seterusnya pengambilan AI dalam logistik bukan sahaja tentang model paling berkuasa.
Ia 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.
文章对dengan sokongan ketara daripada ejen提供了很好的起点，值得继续跟进。
我会把bayangkan sebuah organisasi dengan beratus这一段分享给需要了解技术的同事。
这篇文章适合团队用来开始讨论kos setara dengan mudah boleh。