这是实际运行中的「智能咨询AI」。将自动播放与实时演示相同的对话。
仪表与数值均为基于自有实测值的趋势参考值。「0.5ms」是智能体脊髄反射技术（完全在 CPU 上完成的低延迟响应路径）执行时间的自有实测值，并不保证所有请求都以此数值响应。测量条件（响应定义、基准测试环境、可复现性）以及「实质可再生能源100%」的定义与披露粒度，我们正持续完善以提升对外透明度。
左侧为自有智能体平台的反射响应。右侧则将同一提示发送至云端大模型推理（gpt-oss:20b-cloud）。右侧面板按实测值以真实时间等待——当左侧已完成整场对话时，右侧可能仍在编写第一条回复。
※ 本演示为再现自有实测值（2026-08-05）的模拟，右侧面板的等待时间为不倍速的真实时间（每次响应 9.5–18.7 秒）。对话结束后将自动重播。左侧为从缓存返回固定响应的处理，右侧为每次完整生成的推理处理，两者处理内容不同。左侧的逐字显示效果是为提升可读性而设计的展示效果，实际响应处理本身在 0.5ms 级别内完成。
测量条件：于2026年8月5日，使用相同提示「绿色AI云的响应速度是多少？」进行测量。自有侧测量的是 CPU 缓存响应路径（source: cache，不经过大模型推理的固定响应）的服务器内部处理时间；gpt-oss:20b-cloud 侧测量的是经由 `eai-ext-ollama`（Ollama 公司的云端推理基础设施，已确认不占用本地显存）从发送请求到响应完成的总耗时（wall time）。实测区间为 0.5–1.0 ms 对 9.5–22.9 秒。gpt-oss:20b-cloud 侧为输出 1126–1929 个 token 的完整生成（含推理过程）所耗费的总时间。
关于 gpt-oss：gpt-oss 是 OpenAI 公司公开的开源大语言模型，与该公司的商用 API（ChatGPT、GPT-4/GPT-5 等）不同。本次测量以 `gpt-oss:20b-cloud`（经由 Ollama 公司的云端推理基础设施）作为经由云端大模型 API 的智能体示例。
比较的不对称性：自有侧为来自缓存的固定响应，gpt-oss:20b-cloud 侧为每次完整生成的推理，处理内容并不相同。响应时间差异的主因正是「是否存在推理」本身。倍率范围为最小约 9,500 倍（9.5s ÷ 1.0ms）到最大约 45,800 倍（22.9s ÷ 0.5ms）。
后续扩展：目前尚未建立对商用云端 API（Claude、GPT 官方等）的直接访问手段，因此仅展示开源模型的云端推理实测数据。演示第2轮及以后的等待时间，为该实测区间内的预估值。
模型的智能水平正在全行业快速进步。在此基础上，支撑智能体日常持续工作的基础平台真正需要的，是响应速度、功耗与电力来源的透明性。我们将这三者作为设计目标。
定型化响应将大模型推理与网络往返从处理路径中剔除，直接在 CPU 上返回。在需要多轮往复对话的场景中，这一设计直接决定了体验的好坏。
将推理集中在真正需要的场景，其余部分完全由 CPU 完成。降低实际用电量本身，对成本与环境负荷都能同时产生效果。
由于推理完全在自有绿色数据中心内完成，我们能够自行说明电力的来源。运营以留存 ESG/CSR 要求所需的凭证为前提。
EntreprenAIs Cloud 由借鉴人体神经系统的两层构成：负责生成应答的「大脑AI」，与瞬时反应的「智能体脊髄反射技术」。关键并不在于「分离」本身，而在于分离之后仍以同一场对话彼此相连。哪个响应来自 CPU 的反射，又从哪里切换为 GPU 的深度思考，对话的一方完全不会察觉。承担这一切换的，正是将设计图转换为可执行程序的编译技术（目前仍为半自动——我们正在运营中逐步扩大其可处理的范围）。
复杂的判断与生成由运行在自有绿色数据中心内的本地大模型负责。由于不经过云端大模型（第三方数据中心），电力来源完全由自有可再生能源支撑。
这是我们的自主技术：将大脑AI深思熟虑后写出的「设计图」，拆分为仅需 CPU 即可运行的轻量级可执行程序，以及仍需推理的部分。目前该流程为人机协同的半自动阶段，我们正在运营中逐步提高 CPU 执行的比例，扩大可低成本重复运行的范围。其理念是「训练在高性能算力上完成一次，推理则在节能环境中日常进行」。
定型化响应无需经过「大脑」，以相当于脊髄反射的处理方式，在 CPU 上完成，不经过大模型推理。这一可执行程序，正是编译技术所生成的执行程序。反射无法应对的问题，将直接交由大脑AI接手——对话不会中断。
在自有绿色数据中心内，AI推理完全依靠太阳能自发电与可再生能源购电合同（如 Aqua Energy 100 等）提供的电力运行。由于不经过外部云端大模型或第三方数据中心，我们可以自行说明电力来源，同时兼顾环境负荷与成本。
我们以太阳能自发电与可再生能源购电合同（如 Aqua Energy 100 等）的电力运营。
剔除与外部云端大模型的通信往返，以及对第三方数据中心电源结构的依赖，将电力来源完全掌控在自身范围内。
由于可再生能源在输出与供给量上存在限制，我们自主研发了这一混合架构，将耗电量降至极限。
我们对外披露电力结构，并以留存凭证为前提，进行具有透明度的「绿色」宣传。
这一表述基于自有太阳能发电设施的自发电及可再生能源购电合同。关于「实质」的定义与披露粒度，我们正持续推进完善，以提升对外公开的透明度。关于个别合同的详细凭证披露，欢迎垂询，我们将在可能范围内予以说明。
欢迎 IT 导入负责人、ESG/CSR 推进负责人咨询导入及共同研究事宜。
樽石数字技术研究所合同公司（TDRI）是一家总部位于千叶县白井市的科技公司， 创立于2018年，并于2021年12月完成法人设立。以可再生能源与 IT 的融合 为事业支柱，从事以 AI 智能体为经营核心的 EntreprenAIs 平台的 研究开发与运营工作。
员工人数为 0 人。由 CFO、CTO、CPO、CLO、CHRO、CISO、COO、Auditor 共 8 个 AI 智能体（C-Suite Agent Fleet）承担经营职责， 是一家践行多智能体经营模式的企业。
代表樽石将人的父系老家位于福岛县磐城市，2011年东日本大地震让他深切 体会到「作为让国家依赖用电的当事者所应承担的责任」， 为确立能够稳定利用可再生能源的数字技术， 他创立了本研究所。
代表合伙人樽石将人曾在外资 IT 企业、Google Japan、乐天担任工程师， 从事大规模分布式系统的开发工作，其后作为 Retty 的 CTO 经历了公司在东京证券 交易所 Mothers 板块的上市。目前担任大型集团公司 CTO 负责经营， 同时继续担任早稻田大学数据科学研究所客座研究员从事研究活动。 他于2021年将 TDRI 完成法人设立，并亲自实践与研究 与 EntreprenAIs C-Suite Agent Fleet 共同进行的多智能体经营模式。
