我出生于 1970 年代，成长于一个工业增长往往先于环保责任的年代。我生活了数十年的其中一座城市曾以污染严重而闻名，那里的河流有时甚至毒性极强。
马来西亚并非个例。放眼全球，工厂迅速扩张，农业集约化，畜牧业产量增加，而废弃物管控仍然薄弱。
到了 1980 年代和 1990 年代，环保意识宣传活动变得更加常见。清理河流、改善空气质量、改变工业实践，这些都要求监管、基础设施、技术，而最重要的是--时间。
我至今记得 1998 年韩国釜山的经历。在污染严重的时期，我淋了一场大雨之后，大病了很久。
从 2000 年代起，世界开始取得显著进展。环境标准得到提升，污水处理扩大，可再生能源增长，更清洁的交通工具成为主流，电动汽车（EV）的普及也在加速。中国、韩国、马来西亚以及许多其他国家，都投入巨资改善早年无节制工业化时期所造成的状况。
如今，许多城市比三十年前干净得多。
这些进展应提醒我们一件重要的事情：环境破坏并非不可避免，但及早预防远比事后修复容易得多。
正因如此，我越来越担心人工智能被部署的方式。大型模型经常被用于简单任务，推理被不必要地重复执行，系统在构建时也缺乏恰当的路由、分段或确定性处理。每一份 AI 请求的背后，都是 GPU、服务器、电力、冷却系统、水和物理基础设施。AI 看起来是数字化的，但它的环境足迹却是真实存在的。
问题不在于 AI。问题在于毫无章法地使用 AI。我们花了数十年去清理无节制工业化的后果。我们不应该在人工智能上重蹈覆辙。在 NeuralOps，我们的原则很简单：只有当真正需要高级智能时，才使用高级 AI。智能路由、专门化模型、分离系统和确定性处理，可以在保持能力的同时减少不必要的算力消耗。构建更多的智能，使用更少的非必要算力，从一开始就负责任地进行设计。
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