ESG, bagi saya, bukan sekadar laporan, pensijilan, atau pemasaran hijau.
Ia bermula dengan soalan yang lebih mudah:
Bolehkah kita mencapai hasil yang sama - atau lebih baik - sambil menggunakan sumber yang jauh lebih sedikit?
Dalam operasi logistik hari ini, saya melihat terlalu banyak sistem yang bergantung kepada model besar untuk hampir setiap tugas - daripada peramalan inventori sehingga penentuan laluan kenderaan.
Tetapi tidak setiap tugas memerlukan pertimbangan AI yang berat.
Di AINNA, melalui NeuralOps, kami meneroka pendekatan yang lebih ringkas dan cekap.
Kami menggunakan segmentasi, pemprosesan deterministik, sistem terpisah, perutean pintar, dan penyulingan model supaya model AI besar hanya digunakan apabila keupayaan pertimbangan itu benar-benar diperlukan.
Objektifnya terus terang:
Kurangkan token.
Kurangkan compute.
Kurangkan beban kerja GPU.
Kurangkan penggunaan tenaga.
Kurangkan kos operasi.
Sambil mengekalkan - atau meningkatkan - hasil perniagaan.
Bagi saya, inilah tafsiran ESG yang lebih praktikal dari sudut operasi logistik:
Kelestarian menerusi seni bina sistem.
Bukannya menambah “lapisan ESG” selepas sistem siap dibina, kita harus mereka teknologi dari awal supaya ia menggunakan lebih sedikit sumber.
Ada satu lagi prinsip yang saya anggap sama penting:
Jangan melebih-lebihkan.
Jika kita mengukur penurunan beban pemprosesan yang ketara, kita harus melaporkannya sebagai hasil sistem yang terukur.
Tetapi jika pengurangan karbon belum diukur dengan tepat melalui telemetry dan disahkan secara bebas, ia tidak boleh dijadikan angka pemasaran.
Kerana ESG yang bermakna memerlukan bukti.
Hasil yang lebih baik. Compute lebih sedikit. Pembaziran lebih sedikit.
Itulah arah yang kami usahakan dengan NeuralOps - membina infrastruktur AI di mana kecekapan bukan sesuatu yang dipikir kemudian, tetapi sebahagian daripada seni bina itu sendiri.
#ESG #SustainableAI #GreenAI #ArtificialIntelligence #NeuralOps #AIInfrastructure #Sustainability #DigitalTransformation #SovereignAI #Innovation #AINNA
