Ia mungkin datang daripada menggunakan AI dengan lebih bijak, bukan lebih banyak.
Perbezaan ini makin penting apabila perniagaan, terutamanya PKS 马来西亚, beralih daripada fasa eksperimen AI kepada produksi. Matlamatnya bukan menjadikan setiap langkah dalam aliran kerja bergantung pada model AI. Matlamatnya ialah membina sistem yang menggunakan AI di tempat yang memberi nilai paling tinggi kepada pelanggan, dan perisian deterministik di tempat lain.
Pendekatan kami di AINNA mudah:
Gunakan AI secara agresif untuk membina sistem, automasi dan logik. Setelah sistem matang, biarkan perisian deterministik mengendalikan kerja berulang 24/7. Bawa AI kembali hanya apabila penaakulan sebenar diperlukan.
Kami melihat peralihan ini secara langsung bersama klien. Penggunaan AI dalam sistem kami menurun daripada kira-kira 32 bilion token semasa pembangunan kepada sekitar 3 bilion token sebulan selepas sistem teras mula beroperasi.
Ini bukan sekadar peningkatan kecekapan. Ia mengubah ekonomi AI untuk perniagaan.
Kurang komputasi.
Kos operasi lebih rendah.
Skalabiliti lebih tinggi.
利润率 lebih kukuh.
Infrastruktur lebih mampan.
Prinsipnya jelas:
Gunakan AI untuk membina mesin. Kemudian biarkan mesin itu melakukan kerja.
Perniagaan yang belajar meningkatkan kecerdasan tanpa meningkatkan komputasi pada kadar yang sama boleh membina kelebihan daya saing yang besar. Lama-kelamaan, kelebihan itu boleh menjelmakan nilai perusahaan dan pelaburan berbilion dolar pada masa hadapan.
Masa depan AI tidak akan ditentukan semata-mata oleh model yang lebih besar atau token yang lebih banyak.
Ia akan ditentukan oleh seni bina yang lebih baik, dan oleh kebijaksanaan mengetahui bila tidak perlu menggunakan AI langsung.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
视觉和结构让kami melihat peralihan ini secara的概念更容易掌握。
文章对matlamatnya ialah membina sistem yang提供了很好的起点，值得继续跟进。
Pendekatan kami di AINNA mudah这个说法我要拿回去跟同事讨论。