Pada 2003, dunia pembangunan sistem masih sangat bergantung pada kerja manual dan kepakaran teknikal yang mendalam. Bagi pelanggan, itu bermakna kos tinggi, masa menunggu panjang dan risiko yang sukar dikawal.
Saya masih ingat kisah seorang jurutera yang dihantar ke Dresden, Jerman, untuk mempelajari kalibrasi cip MEMS daripada seorang jurutera PhD yang penyelidikannya telah membantu mencipta ribuan pekerjaan di seluruh dunia.
Jurutera perisian yang menyertainya akhirnya meletak jawatan kerana kerumitan teknikal. Dia terpaksa mempelajari sendiri pengaturcaraan aras rendah, protokol I²C, integrasi sistem dan LabVIEW.
Maju ke 2026.
系统 yang dahulunya memerlukan enam bulan pembangunan kini, saya percaya, boleh dihantar dalam masa tujuh hari menggunakan seni bina AINNA NeuralOps dan WebCLI kami, dengan keupayaan yang jauh lebih besar.
Tetapi lonjakan sebenar bukan sekadar pengekodan yang lebih pantas. Ia adalah cara ejen AI mengubah asas ekonomi pembangunan perisian.
Masa pembangunan lebih singkat. 负载 kejuruteraan lebih rendah. Pelancaran lebih pantas. Skalabiliti lebih tinggi.
Selepas 23 tahun, saya menyedari sesuatu yang penting tentang keperluan pelanggan.
Generasi syarikat teknologi seterusnya tidak semestinya ditentukan oleh saiz pasukan kejuruteraan, tetapi oleh sejauh mana mereka dapat menyampaikan nilai dengan sumber yang ada.
Dan itulah yang kami bina di AINNA: penyelesaian yang membantu PKS 马来西亚 merapatkan jurang antara keperluan pelanggan dan keupayaan teknikal, supaya setiap ringgit dan setiap hari benar-benar memberi impak.
#AgenticAI #AINNANeuralOps #AI基础设施 #Software工程 #DeepTech #创新
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
总结部分让dengan keupayaan yang jauh lebih的重点更加清楚。
文章对ia adalah cara ejen AI的结论比较平衡，不只是强调好处。
关于dia terpaksa mempelajari sendiri的说明很完整，基础部分尤其清楚。
关于selepas 23 tahun 23的实际落地部分最吸引我。