Alhamdulillah.
Semalam, kami di AINNA menerima kunjungan daripada wakil UPEN 马六甲 (Unit Perancang Ekonomi Negeri 马六甲) dan SIRIM 马六甲. Kami amat terhormat dengan kehadiran Pengarah SIRIM 马六甲, Encik Kamarulzaman bin Ahamad Zainudin, dalam sesi tersebut.
Kunjungan ini adalah sebahagian daripada proses penilaian Anugerah Usahawan Negeri 马六甲, di mana kami berpeluang berkongsi perkembangan terkini AINNA NeuralOps-arkitektur AI generasi baharu yang direka untuk menjadikan AI lebih efisien, lebih boleh dipercayai dan lebih praktikal untuk kegunaan sebenar dalam perniagaan.
Apa yang membuatkan sesi ini amat berharga ialah ia bukan sekadar pembentangan satu hala. Ia berkembang menjadi perbincangan dua hala yang mendalam dan bermakna, diperkayakan dengan pandangan Pengarah SIRIM yang membawa pengalaman kepimpinan lebih 20 tahun dalam SIRIM.
Salah satu cadangan yang paling memberi kesan kepada kami ialah integrasi Atomic 时钟 sebagai sumber masa yang dipercayai merentasi setiap komponen NeuralOps. Penyelarasan semua sistem terpisah, perkhidmatan, parser dan ejen AI kepada satu rujukan masa berketepatan tinggi akan memperkukuh kebolehpercayaan, konsisten peristiwa, kebolehauditan dan integriti keseluruhan sistem-sesuatu yang amat penting bagi perniagaan pelanggan kami yang bergantung kepada operasi tanpa gangguan.
Kami juga menunjukkan bagaimana arkitektur NeuralOps beroperasi dengan hanya kira-kira 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 digunakan hanya 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 dengan 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 kami di AINNA, masa depan AI bukanlah tentang menggunakan model yang lebih besar atau lebih banyak GPU. Ia tentang membina arkitektur yang lebih pintar yang menghasilkan hasil yang sama atau lebih baik dengan kos yang jauh lebih rendah, penggunaan tenaga yang lebih sedikit dan jejak alam sekitar yang jauh lebih kecil-kelebihan yang kami bawa kepada para pelanggan dan SME 马来西亚.
Doakan kejayaan kami dalam perjalanan ini. Jika terpilih, ia akan memberi momentum besar kepada kami semasa 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 kunjungan, perbincangan membina dan panduan berharga. Kami berharap dapat mengubah idea-idea ini kepada evolusi seterusnya AINNA NeuralOps yang memberi manfaat lebih besar kepada perniagaan anda.
