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re:Invent：让生成式AI，训练、推理、应用全能一体
如果说re:Invent第一天的重点是Amazon Nova，第二天的重点就是如何在模型之后进行训练、推理，并应用落地。这对应的就是Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q。
当“工业AI”落地企业，价值创造从未如此简单
艾斯本不断推陈出新，依托丰富的行业经验，推出了包括绩效工程、制造与供应链、资产绩效管理、地下科学与工程、数字电网管理和工业数据结构在内的六大解决方案。更值得一提的是艾斯本提出的“工业AI”理念，正以有型的投资回报率，推动客户实现价值跃升。
谷歌云推出人工智能代理合作伙伴计划，推动生成式人工智能销售和客户增长
谷歌云（Google Cloud）希望通过推出新的谷歌云人工智能代理生态系统计划，将人工智能代理的销售和客户采用率提升到新的高度，通过新的技术和市场资源帮助合作伙伴建立并共同创新人工智能代理。
CIO新使命：在生成式AI时代成为变革的道德仲裁者
生成式AI让整个组织的人都能寻找创新的技术解决方案来应对日益增加的业务挑战，但必须要有人确保民主化不会导致混乱，而这个人很可能就是CIO。
生成式AI对气候变化的影响：既有好处，也有代价
生成式AI在推动应对气候变化的积极应对方面具有巨大的潜力。其中最强大的应用之一就是优化资源，包括减少浪费、提高效率并最终帮助减少碳排放。例如，生成式AI模型已被用于模拟天气模式、改进精准农业和建立起更强大的自然灾害预测模型。这对于细致了解并适应不断变化的气候格局显然至关重要。
生成式AI价值创造的“东软模式”
在汽车信息化的浪潮中赋能产业、在大健康领域服务民生、为充分就业注入活力、投研医疗设备为国争光、教医养融合赋能城市、数据价值化进程中创造模式，东软正以实际行动诠释着这种创新与担当。
Gartner发布2025年及未来影响IT部门与用户的重要预测
Gartner近日发布2025年及未来的重要战略预测。Gartner的重要预测探讨了生成式人工智能（GenAI）如何影响在多数人眼中只有人类才能产生持久影响的领域。
SUSE CTO：生成式AI落地企业有4个标准，这需要开源的帮助
SUSE亚太区CTO Vishal Ghariwala用一系列数字指出，无论是现代化应用的集成、分布式架构的管理、安全威胁的演进、以及生成式AI的普及，这些新的变革，对企业IT管理都是一次新的考验。
智算为生成式AI发展铺路
从PC时代到移动互联网时代，再到如今的AI时代，每一轮技术变革都在不断降低使用门槛和开发门槛，智算的发展也将进一步降低生成式AI的应用，使其可以快速推进。
机械硬盘在生成式AI时代依然充满活力与潜力
在人工智能来临之时，我们首先会想到GPU，但数据存储的重要性同样至关重要，它能够确保人工智能系统的可信性和完整性。
对话高通孟樸：自研Oryon CPU背后，是移动计算边界的再定义
骁龙峰会2024期间，高通中国区董事长孟樸接受了科技行者等媒体的采访，话题围绕自研芯片架构的故事、端侧AI的逻辑、汽车业务的布局、高通在中国市场的发展格局等内容展开。
高通史诗级骁龙上线，安蒙说时代变了，AI First的未来，是所有App都是“王牌应用”
当AI出现时，人们问的最多的问题莫过于，AI的Killer App（王牌应用）是什么？安蒙随后说道，AI不存在Killer App的思维定式问题，因为AI变革的是人与计算机的交互方式，让计算机可以理解人的所见所闻、所思所想，所以，未来会出现成千上万的应用，而所有的应用都可以是王牌应用。
高通宣布与谷歌达成多年战略合作，提供生成式AI数字座舱解决方案
高通技术公司今日宣布与谷歌达成旨在推动汽车行业数字化转型的多年技术合作。基于长期合作关系，双方将利用骁龙数字底盘(TM)、Android(TM)汽车OS和谷歌云三者互为补充的各类技术，打造借助生成式AI（GenAI）开发座舱解决方案的全新标准化参考平台。
AI让边缘计算与CIO越来越紧密相关
随着生成式AI被嵌入到越来越多的设备中，赋予它自主决策权就将取决于实时数据，以及避免过高的云成本，这就是边缘计算的用武之地。
安永如何凭借AI平台“彻底”重塑运营
跨国咨询公司安永表示，生成式AI正在“彻底重塑”其运营方式，而目前公司员工对于这项技术的采用率已经高达96%。
生成式AI市场报告：投资回报、主要用例、AI成本和收益结果
大约有70%的企业正在使用ChatGPT进行软件开发活动，65%的企业正在聘用MSP来推动很多他们的生成式AI计划。投入资金最多的生成式AI用例是客户服务聊天机器人，有53%的企业表示，这是他们的首要的生成式AI优先事项，而最常见的生成式AI用例则是IT测试自动化。
CIO关于生成式AI项目的数据管理需要做好这三件事
在对生成式AI进行了近两年的试验之后，许多IT领导者已经准备好扩大规模了。然而，在此之前，他们需要重新考虑数据管理问题。
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