July 14, 2026 Β· 1 min read

Sistem Detached + Segmentasi Proses = AI Lebih Efisien dan Jimat Kos

πŸ‘ 111 views
Sistem Detached + Segmentasi Proses = AI Lebih Efisien dan Jimat Kos

Article by Muhammad Firdaus Bin Nordin

Dari pengalaman operasi, ini matematik mudah. Lebih sedikit token, lebih rendah penggunaan GPU. Lebih rendah penggunaan GPU, lebih murah kos operasi. Siapa yang kata AI untuk sistem perniagaan sebenar mesti pakai GPU besar dan bajet besar?

Kita mula dengan 34 billion token. Selepas tukar ke arkitektur sistem detached, penggunaan turun ke 1.5 billion token. Lepas tu, dengan segmentasi proses dan modular refactoring, kita potong lagi dalam 50% dari 1.5 billion.

Ini bukan magic. Ini reka bentuk sistem yang betul. Kebanyakan kos AI terbuang sebab kita paksa AI baca sistem, proses, logik, dan workflow yang sama berulang kali untuk setiap perubahan kecil.

Tapi bila sistem detached dan setiap proses dipecah dengan kamus tersendiri, AI hanya baca apa yang perlu. Nak ubah payment flow? Baca payment process sahaja. Nak ubah order checking? Baca order process sahaja. Takde scan sistem penuh. Takde token terbakar.

Ini peluang SME Malaysia. AI bukan hak syarikat besar dengan server besar dan bajet besar. Masa depan bukan sekadar model lebih besar. Masa depan ialah sistem lebih bijak.
Explore AINNA NeuralOps
πŸ” NeuralOps Platform πŸ› οΈ AI Agent Builder ⚑ Detached Systems 🧠 LLM Hub
Muhammad Firdaus Bin Nordin

Muhammad Firdaus Bin Nordin

Muhammad Firdaus Bin Nordin handles Operations & Business Development at AINNA.

View profile →
Share this article
Article image
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.

AINNA NeuralOps System