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云勢數據，一場從“聯絡中心”向“AI驅動客戶互動”的范式升級
從成立之初，云勢數據就堅定地與亞馬遜云科技攜手，逐步建立起系統的服務能力。如今，AI浪潮席卷而來，云勢數據依托多年的技術沉淀，與亞馬遜云科技再度聯手，進入AI驅動客戶互動賽道，開拓下一代客戶服務的新邊界。
當進步不再讓人感到歸屬：為何許多人對加入AI遷移心存猶豫
當前AI技術正引發一場"認知遷移"，重新定義專業價值和工作方式。不同于以往技術革命，AI不僅自動化任務，更開始承擔判斷、語言和創意表達，模糊了人機界限。面對這一轉變，專業人士呈現五種態度：積極擁抱者、被動適應者、主動抵制者、未受影響者和邊緣化群體。AI采用速度超越理解速度，重塑認知領域的同時也帶來身份認同危機。這場遷移將重新定義角色、價值觀和整個職業階層，需要制度層面的具體應對措施。
IBM首席執行官堅信AI不會侵蝕其他業務領域
IBM首席執行官阿爾溫德·克里希納表示，公司預計通過擴大AI業務規模，到2025年底實現45億美元的內部成本節約。IBM第二季度營收達170億美元，同比增長8%。生成式AI業務規模已超75億美元并持續加速增長。盡管外界擔心AI業務可能沖擊公司其他板塊，克里希納強調AI技術的融入使IBM產品更具競爭力，咨詢業務也因客戶對AI轉型項目的需求而受益。
Indeed運用AI技術助力求職者尋找新崗位
Indeed通過云原生和數據驅動的數字化轉型，為AI時代做好了準備。公司CIO Anthony Moisant表示，他們不僅在采用AI，更在構建一個智能代理公司，將人類智慧與機器智能相結合。公司已完成從本地服務器向AWS的遷移，建立了統一的數據湖架構，并基于Apache Iceberg構建數據湖倉。目前已有4個Salesforce代理投入生產，6個內部智能產品上線，另有20多個代理正在開發中。
AI第四次浪潮來臨，企業準備好迎接未來了嗎？
AI第四代生成式AI標志著技術范式轉變，正在用戶體驗、應用自動化和平臺三個層面為企業帶來重大價值和顛覆。企業應關注商業價值而非技術本身，需要從業務問題出發量化價值。未來五年將在認知任務處理上取得巨大進展，但需要創新思維應對勞動力轉型。六大顛覆性支柱包括下一代AI能力、數據平臺、機器人技術、量子計算、企業用戶體驗和云架構等。
AWS Bedrock負責人Atul Deo：更便宜AI與新型智能體的未來之路
AWS Amazon Bedrock負責人Atul Deo正致力于讓人工智能軟件變得更便宜和更智能。他在12月re:Invent大會前只有六個月時間來證明這一目標的可行性。Deo表示AI領域發展速度前所未有，模型每幾周就會改進，但客戶只有在經濟效益合理時才會部署。為此，AWS推出了提示緩存、智能路由、批處理模式等功能來降低推理成本，同時開發能執行多步驟任務的自主代理軟件，將AI應用從聊天機器人轉向實際業務流程自動化。
2040年實現AGI的S型曲線發展路徑預測分析
本文分析了AI向AGI發展的七大路徑中的S曲線路徑，該路徑預測AI發展將經歷三個階段：2025-2030年AI多模態模型和智能體技術快速發展；2030-2035年進入停滯平臺期，引發AI寒冬擔憂；2035-2040年技術突破重新啟動，自改進AI系統和混合認知架構推動AGI最終實現。
企業領導者需要了解的開源與專有AI模型選擇策略
企業在采用生成式人工智能時，需在開源模型與專有模型間做出選擇。真正的開源AI包括模型架構、訓練數據和權重，但完全開源的模型很少。多數企業會混合使用兩種模型。對于銀行等受監管行業，開源模型是唯一選擇，因為數據不能離開本地。開源模型提供更大靈活性和深度定制，而專有模型在成本和延遲方面具有優勢。隨著開源模型性能提升，專有模型的財務可行性面臨挑戰。企業領導者應根據具體需求選擇最適合的模型組合。
AI如何重塑數據中心軟件架構堆棧
數據中心行業往往專注于生成式AI的物理需求，如密集GPU機架和散熱需求，但卻忽視了GenAI對整個軟件堆棧的顛覆性影響。專家指出，軟件實際上是推動變革的核心驅動力。AI將在編程自動化、企業軟件重構、存儲需求提升和網絡安全等多個層面帶來深刻變革，傳統SaaS廠商面臨AI原生初創企業的挑戰。
亞馬遜云科技CISO：我喜歡創新落地的瞬間，更希望安全成為背后的底氣
今年是Amy Herzog第一次參加re:Inforce，她深刻感受到生成式AI已經進入旅程的下一階段，從談論愿景到真正開始看到成果。當然，她喜歡看到技術創新真正落地的瞬間，更希望有一天，安全能成為支撐這一切的最強底氣。
從試點到落地：制藥行業GenAI規模化應用的關鍵要素
制藥行業的GenAI熱潮正從早期試驗走向務實應用。通用GenAI工具在精準度要求極高的生命科學領域遇到瓶頸，需要轉向領域專用的智能助手。企業面臨的真正挑戰不是算法優化，而是系統集成、治理框架建設和投資回報率證明。成功的關鍵在于構建團隊AI應用能力，建立支持創新的治理體系，以及將GenAI深度嵌入現有工作流程。未來AI智能體的興起將進一步重塑制藥企業運營模式。
亞馬遜CEO賈西：生成式AI將在未來幾年縮減公司員工規模
亞馬遜首席執行官安迪·賈西在內部備忘錄中承認，隨著生成式人工智能工具和AI代理執行更多任務，公司未來員工規模可能大幅縮減。他表示公司需要"更少的人做現在正在做的工作，更多的人做其他類型的工作"，并幾乎確定AI最終將"減少公司總體員工數量"。自2022年以來，亞馬遜已裁員超過2.7萬人。賈西描繪了AI代理自動化繁瑣任務的未來愿景，讓員工專注于更具創造性的角色。
AWS re:Inforce：費城這天不只拼進球，還拼生成式AI安全
企業需要在每個階段的每一層都要通過設計實現安全，包含身份與訪問管理、監控與事件響應、數據和網絡保護、遷移與現代化。因為正是安全這一基礎使創新成為可能。
CIO如何為AI確保數據質量
優質數據對AI項目成功至關重要。研究顯示，具備數據成熟度的企業更容易在生產環境中成功部署生成式AI解決方案。多家企業CIO分享了構建數據湖倉、數據倉庫等統一數據平臺的實踐經驗。Skyworks通過Databricks構建數據湖倉，建立青銅、白銀、黃金三層數據質量體系。Gallo利用生成式AI識別數據偏差并填補數據缺口。這些實踐證明，強大的數據治理和統一的數據基礎是實現AI轉型價值的關鍵。
星巴克釀制 AI 助力咖啡師而非取代他們
Starbucks 宣布推出“Green Dot Assist” AI 工具，通過 iPad 幫助咖啡師查找飲品配方、排查設備故障和優化排班，旨在提升門店運營效率并節省員工時間。
芝加哥大學趙燕斌：我們做的是讓AI看不見的“藝術”
當AI正在經歷"摩爾式"狂奔時，我們比以往任何時候都更應思考，如何確保技術進步不會侵蝕文藝創作這一人類文明的珍貴財富。這不僅關乎技術的未來，更關乎人類文化傳承的根本。
CW 創新獎項：星展銀行 AI 助手大幅縮短通話時間并提升生產力
該文介紹DBS銀行利用自主研發的生成式AI工具“CSO Assistant”，通過實時通話轉錄、消息分類和自動摘要，顯著減少客服人員工作量與通話時長，提升客戶服務與員工體驗，并在多個地區推廣應用。
一個開源平臺的兩次非線性增長，Dify.AI崛起與生成式AI的生產力革命
Dify現在即是全球增速最快的AI開源項目之一，也是“生產級”大模型應用構建平臺。
構建智能時代數據基石，閃迪帶著系統級創新奔赴而來
在AI技術快速演進的時代，閃迪正通過持續創新的產品組合，為AI生態系統創造更大價值。依托系統級領導力方面的深厚積累，打造面向未來的智能存儲基礎設施。
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