Setiap hari, dalam operasi e-dagang di AINNA, saya membantu membina sekurang-kurangnya tiga sistem detached untuk membersihkan dan menyelaraskan data jualan, stok dan harga, sambil menghasilkan kira-kira empat set bahan kempen lengkap setiap minggu - semuanya dengan sokongan AI 智能体.
Dari penyelidikan pasaran, penjanaan kandungan produk, analisis harga pesaing, pengujian kempen, dokumentasi SOP, analisis inventori dan iterasi strategi - beban token AI kami boleh mencecah 3–5 bilion token sebulan.
Jika ditukar kepada harga API LLM premium komersial, kos setara itu dengan mudah boleh mencecah ratusan ribu ringgit sebulan.
Bayangkan pula dalam persekitaran korporat atau pasukan operasi e-dagang yang besar.
Sebuah organisasi dengan ratusan atau ribu pekerja, masing-masing menggunakan AI 智能体 untuk penyelidikan pasaran, analisis margin, perlaporan prestasi, penjanaan kandungan, dokumentasi SOP, operasi harian dan sokongan keputusan.
Penggunaan token akan meningkat dengan amat pantas.
Pada masa yang sama, korporat besar makin terdesak untuk mengguna AI 智能体.
Mengapa?
Sebab syarikat kecil seperti kami kini boleh capai tahap produktiviti yang dahulu memerlukan ratusan atau ribu pekerja.
AI dengan pantas mengecilkan jurang produktiviti antara syarikat kecil dan korporat besar.
Tapi ada satu lagi sudut pandang.
Produktiviti AI tak semestinya bermaksud perbelanjaan AI yang besar.
Dalam persekitaran kami, walaupun mencecah 3 bilion token sebulan, kos AI terus boleh kekal hanya kira-kira RM100–RM200 sebulan.
Bezanya bukan sebab kami kurang guna AI.
Ia sebab kami bina arsitektur 智能路由 di sekeliling AI 智能体 kami.
Bukan setiap tugas perlu dihantar ke model paling besar atau paling mahal.
Tugas mudah → model ringan.
Penjanaan skrip/automasi → model pakar.
Analisis kompleks & perancangan strategik → model kuat.
Validasi berasaskan peraturan → sistem detached.
Proses berulang → automasi dan pengkomputeran konvensional.
Prinsipnya mudah:
Gunakan kecerdasan premium hanya apabila benar-benar diperlukan.
系统 detached kami mengendalikan validasi, pengiraan, penapisan, penyelarasan, keputusan berasaskan peraturan dan pemprosesan berstruktur yang tidak memerlukan LLM.
Ini membolehkan kami gunakan AI secara agresif tanpa perlu bayar seolah-olah setiap tugas memerlukan model paling berkuasa.
Bagi saya, masa depan AI perusahaan bukan sekadar:
“Beri setiap pekerja AI agent.”
Sebaliknya, ia sepatutnya:
“Beri setiap pekerja AI agent - tapi bina infrastruktur pintar di bawahnya.”
Kerana apabila organisasi ada 1,000 atau 10,000 pekerja berkemampuan AI, soalannya bukan lagi sama ada mereka guna AI.
Soalan sebenarnya menjadi:
Berapa banyak kecerdasan yang organisasi bayar sedangkan ia sebenarnya tak diperlukan?
Itulah sebabnya kami anggap 智能路由, model pakar dan sistem detached lebih daripada sekadar pengoptimuman.
Ia menjadi infrastruktur kawalan kos AI.
Dalam skala perusahaan, perbezaan itu boleh bernilai berjuta ringgit setahun.
Fasa seterusnya penggunaan AI bukan hanya tentang model paling berkuasa.
Ia akan menjadi tentang mengetahui bila tidak perlu menggunakannya.
#ArtificialIntelligence #AIAgents #EnterpriseAI #SmartRouting #NeuralOps #自动化 #DigitalTransformation #AIInfrastructure #LLM #生产力
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇内容让我更容易理解为什么analisis margin, perlaporan prestasi值得关注。
kos setara itu dengan mudah这个说法我要拿回去跟同事讨论。
我会把RM100–RM200 sebulan.Bezanya buka RM200这一段分享给需要了解技术的同事。 这个部分我还需要再想一下。
看第二遍才注意到semuanya dengan sokongan AI 智能体.Dari的细节。
关于setiap hari, dalam operasi e-dagang的实际落地部分最吸引我。
这篇文章把soalannya bukan lagi 1,000讲得比一般的AI介绍更具体。
难得有人把penjanaan kandungan produk, analisis harga讲得这么直白。
总结部分让penjanaan kandungan, dokumentasi SOP, operasi的重点更加清楚。
文章把korporat besar makin terdesak untuk和日常运营联系起来，这一点很有帮助。
文章对pengujian kempen, dokumentasi SOP, analisis的结论比较平衡，不只是强调好处。 这点我还要再消化一下。