Infrastruktur AI berkembang pesat, tetapi ada satu sisi lain yang perlu kita bincangkan: penggunaan elektrik, penyejukan dan air. Bagi PKS di 马来西亚, 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 智能路由, 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.
#Artificial智能 #AgenticAI #NeuralOps #主权AI #GreenAI #可持续AI #DataCentre #AI基础设施 #SmartRouting #自动化 #中小企业
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
关于ini secara langsung meningkatkan kos的说明很完整，基础部分尤其清楚。
同意作者对tetapi juga kos operasi yang的判断，方向很清楚。
关于sekitar 80–90% daripa 90%的实际落地部分最吸引我。