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不是簡單的備份，從數據保護到持續運營的韌性閉環
大模型對數據盡管存在風險，企業也絕不能因噎廢食。相反，利用AI技術對抗數據風險成為破局的關鍵。
《AI啟示錄》：當ERP長出AI神經，勝負手在于業務扎根
早在多年前，用友就已在思考未來軟件架構的演進方向。那時強調的是從單體架構向微服務轉型，也就是云原生的發展路徑。然而，隨著大模型的崛起，下一代軟件架構正逐步邁向AI原生，軟件與云的交互數據流將以大模型為中樞。
國產大模型崛起！ERP國產替代破局時刻到來！
今天，軟件國產化替代不再是單純的“平替”，而是實現價值化和差異化的躍升。借助智能高效的軟件，國央企將打破發展瓶頸、提升運營效率，標志著中國企業的數智化進程進入了一個全新的階段。
PTC 推出生成式人工智能現場服務助理 ServiceMax AI
2025年2月19日，PTC宣布推出由生成式人工智能（GenAI）驅動的ServiceMax AI現場服務管理助手。
DigitalOcean 推出托管生成式 AI 平臺，簡化 AI 智能代理開發
DigitalOcean在其年度用戶大會上發布了GenAI平臺，旨在讓生成式AI更易于企業使用。該平臺提供創建自定義AI代理、集成知識庫和執行高級功能調用的工具，為構建AI驅動應用提供了簡單途徑。DigitalOcean強調易用性，致力于讓更多開發者和初創企業能夠輕松接入AI技術。
AI新浪潮：聊聊正在興起的大數據庫模型
大數據庫模型（LDM）使用的是另一類主要數據源，即企業數據庫，旨在對大語言模型做出補充。與大語言模型不同，大數據庫模型不再局限于書籍、文檔和網絡上的人類寫作文本，而更多依托于企業中的表格形式數據。
喜力：對數字創新做出新的承諾
喜力（Heineken）總部位于新加坡，該公司亞太區數字和技術總監Ralph Ostertag最近分享了他團隊的2025年路線圖，以及他對尋求創新和數字化企業的最佳建議。
2025年工作場所中生成式AI擴張帶來的10大人力資源趨勢
隨著生成式AI的迅速崛起、AI代理的普及以及每個崗位對數字和人際技能的需求增加,AI正在重塑職場生態。到2025年,越來越多的組織將把生成式AI從實驗階段轉變為業務規劃的重要組成部分,從客戶服務到供應鏈再到人力資源,各個關鍵職能都將發生變革。本文總結了2025年人力資源領域在應用生成式AI過程中需要考慮的10大趨勢,涵蓋AI代理的普及、性別差距、技能提升、工作性質變化、領導力轉型、靈活辦公等多個方面,為企業制定人力資源戰略提供了重要參考。
Gartner：目前僅8%的中國企業將生成式人工智能部署在生產環境中
中國企業在采用生成式人工智能（GenAI）方面雄心勃勃，但進展緩慢，目前只有8%的中國企業將生成式人工智能部署在生產環境中。
成本、安全性和靈活性：開源生成式AI的商業案例
旅行和費用管理公司Emburse看到了很多機會可以讓他們從生成式AI中受益。這項技術可以用來改善個人用戶的體驗，例如，通過更智能地分析收據，或者通過發現欺詐行為來幫助企業客戶。
生產力！AI生產力！全新AI生產力！
生成式AI的誕生凝結了人工神經網絡、反向傳播算法、無監督預訓練、Transformer架構等幾十年的人工智能研究成果；同時，又占盡了大規模數據集和云計算的得天獨厚。
年終盤點：2024年最酷的10款開源軟件工具
開源軟件工具因其具有的多項優勢而持續受到歡迎，包括更低的前期軟件和硬件成本、更低的總擁有成本、無廠商鎖定、更簡單的許可管理和來自活躍社區的支持。
re:Invent：讓生成式AI，訓練、推理、應用全能一體
如果說re:Invent第一天的重點是Amazon Nova，第二天的重點就是如何在模型之后進行訓練、推理，并應用落地。這對應的就是Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q。
當“工業AI”落地企業，價值創造從未如此簡單
艾斯本不斷推陳出新，依托豐富的行業經驗，推出了包括績效工程、制造與供應鏈、資產績效管理、地下科學與工程、數字電網管理和工業數據結構在內的六大解決方案。更值得一提的是艾斯本提出的“工業AI”理念，正以有型的投資回報率，推動客戶實現價值躍升。
谷歌云推出人工智能代理合作伙伴計劃，推動生成式人工智能銷售和客戶增長
谷歌云（Google Cloud）希望通過推出新的谷歌云人工智能代理生態系統計劃，將人工智能代理的銷售和客戶采用率提升到新的高度，通過新的技術和市場資源幫助合作伙伴建立并共同創新人工智能代理。
CIO新使命：在生成式AI時代成為變革的道德仲裁者
生成式AI讓整個組織的人都能尋找創新的技術解決方案來應對日益增加的業務挑戰，但必須要有人確保民主化不會導致混亂，而這個人很可能就是CIO。
生成式AI對氣候變化的影響：既有好處，也有代價
生成式AI在推動應對氣候變化的積極應對方面具有巨大的潛力。其中最強大的應用之一就是優化資源，包括減少浪費、提高效率并最終幫助減少碳排放。例如，生成式AI模型已被用于模擬天氣模式、改進精準農業和建立起更強大的自然災害預測模型。這對于細致了解并適應不斷變化的氣候格局顯然至關重要。
生成式AI價值創造的“東軟模式”
在汽車信息化的浪潮中賦能產業、在大健康領域服務民生、為充分就業注入活力、投研醫療設備為國爭光、教醫養融合賦能城市、數據價值化進程中創造模式，東軟正以實際行動詮釋著這種創新與擔當。
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