Peluang AI bernilai bilion dolar seterusnya mungkin tidak datang daripada menggunakan lebih banyak AI.✎ Edit

👁 137 views
Peluang AI bernilai bilion dolar seterusnya mungkin tidak datang daripada menggunakan lebih banyak AI.


Ia mungkin datang daripada menggunakan AI yang lebih sedikit, tetapi dengan lebih bijak.

Perbezaan ini semakin penting dalam operasi logistik apabila syarikat beralih daripada eksperimen AI kepada produksi. Matlamatnya bukan untuk menjadikan setiap langkah dalam aliran kerja bergantung pada model. Matlamatnya adalah untuk membina sistem yang menggunakan AI di tempat yang memberi nilai paling tinggi, dan perisian deterministik di selebihnya.

Tesis 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 dalam operasi logistik kami. Penggunaan kami menurun daripada kira-kira 32 bilion token semasa pembangunan kepada sekitar 3 bilion token sebulan selepas sistem teras mula beroperasi.

Itu bukan sekadar penambahbaikan kecekapan. Ia mengubah ekonomi AI.

Kurang komputasi.
Kos operasi lebih rendah.
Skalabiliti lebih tinggi.
Margin lebih kukuh.
Infrastruktur lebih mampan.

Prinsipnya mudah:

Gunakan AI untuk membina mesin. Kemudian biarkan mesin itu melakukan kerja.

Syarikat yang belajar menskalakan kecerdasan tanpa menskalakan komputasi pada kadar yang sama boleh mencipta kelebihan daya saing yang signifikan. Lama-kelamaan, kelebihan itu boleh diterjemahkan kepada bilion dolar dalam nilai perusahaan dan pelaburan masa depan.

Masa depan AI tidak akan ditentukan semata-mata oleh model yang lebih besar atau lebih banyak token.

Ia akan ditentukan oleh seni bina yang lebih baik, dan dengan mengetahui bila tidak perlu menggunakan AI langsung.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Siti Malaysia

Hujah pasal 24 ni munasabah dan kemas.

Hafiz Malaysia

The part on perbezaan ini semakin penting dalam is the bit I keep re-reading.

Wei China

Bookmarked, mostly for menurun daripada kira-kira 32.

Mei China

The framing around tetapi dengan lebih bijak is better than I expected.

Artificial Intelligence

Article image
SmartCity AI-powered smart city infrastructure & operations 24 domains → one intelligent operating layer Explore →
IC DesignOps Repeatability, traceability & verification intelligence 21 detached services → 85% without LLM Explore →
Robotics Governed robotics at the industrial edge Perception → safety gateway → controller Explore →
SME AI Build AI capability inside your own SME 6 build tracks → in-house capability Explore →
AINNA Ecosystem

Keep exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, Agent, and NeuralOps ecosystem.

Current topic Artificial Intelligence Author profile Hakam AINNA Main ecosystem hub Agent Private autonomous agent hub NeuralOps AI automation and business systems Lead form Start a pilot discussion
AINNA Agent AI

Deploy Our AINNA AI Agent

Linux is the core path, Windows is supported, and Android / Termux works as the companion layer.

14 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://ainna.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
CLICK ME

Site Sections

No section data available yet.

Sites with documented sections will appear here.