企业引入AI:你究竟把它放在什么位置?
在《变化的时代，不变的根本——企业AI转型必须要想清楚的事》一文中我曾指出：AI进入企业的首要任务是为客户创造真实价值，这并非空谈情怀，而是商业的基本法则。然而在遵循法则之后，紧接着需要回应另一个关键问题：你如何看待AI的角色？是辅助工具、是工作伙伴，还是其他形态？这个问题若想不明白，后续所有关于AI的决策——采购什么、如何应用、由谁推动、收益如何分配——都如同在沙滩上构筑高楼。01将智能置于何处，决定了整体走向今年3月，Block创始人Jack Dorsey与红杉合伙人Roelof Botha联合发表了
大厂交锋之际，中小企业的AI机遇窗口正在打开
本周AI领域热闹非凡。你或许会疑惑：谷歌推出新模型、Anthropic实现盈利、特斯拉FSD登陆中国——这些与我的企业有何关联？关联颇深。---先看谷歌。本周I/O大会，谷歌其实并未发布令人惊艳的内容。没有参数翻倍，没有 benchmark 屠榜。但它做了一件事，比任何技术突破都更值得关注——Gemini 3.5 Flash 正式亮相。Flash 命名本身就暗示了"低价"属性。但低价不等于弱鸡。其编码能力已超越谷歌上一代旗舰 Pro。换句话说：现在用更低的费用，就能获得超越去年顶级模型的能力。这并非个例。
甲骨文推出Fusion数据智能平台，助力企业AI决策
据相关报道显示，希思罗机场、Kent集团与MTN等知名机构正在采用Oracle Fusion Data Intelligence来推进分析能力现代化，将数据资源转换为可量化的商业价值。这项决策智能系统整合了可靠数据、预制分析工具及内嵌AI技术，深度集成至财务、人力资源、供应链等日常业务流程中。 企业亟需即装即用的AI分析能力，避免长期构建数据通道和AI模型，Oracle高级副总裁T.K． Anand指出，Oracle Fusion Data Intelligence通过在用户现有工作流中提供AI驱动的即时
企业AI平台选择： native or empowered？
当前，人工智能正在重塑各个行业，众多企业在推进AI项目时往往缺乏系统规划。这导致一些项目中途停滞，另一些则在完成大量投入后，成效却未达预期。造成这种现象的原因很多，但最关键的问题是：所选的AI平台与企业的整体AI战略目标不匹配。所谓AI平台，是企业实现业务智能化的核心支撑，主要分为两类：AI原生平台（AI-native platform）和AI赋能平台（AI-enabled platform）。选对平台不仅影响AI功能的实现方式，也决定了企业的技术实施路径和长期业务价值。01“原生”与“赋能”的本质区别A
OpenAI创始团队仅剩两人，Anthropic加速崛起：企业AI市场版图生变
若贵司正使用ChatGPT开发内部应用，或刚与OpenAI签订API协议，这条消息值得重新审视——OpenAI最初11人创始团队中，第9位成员已离职，转投直接竞争对手Anthropic。Andrej Karpathy，OpenAI创始成员、前特斯拉AI总监，日前在X平台宣布加入Anthropic预训练团队。这是三年内第三位核心人物单向往Anthropic流动。与此同时，Claude在美国企业市场的使用率刚刚超越ChatGPT，新增AI采购中约65%的企业倾向于选择Anthropic。人才、资金、估值三条赛
AI能力评估的关键要素
评估能力的强弱，直接决定了AI实力的高低。对于无法准确衡量的事物，你将难以进行有效的管理。企业真正的评估核心在于：衡量"AI系统执行任务的准确性"。供应商提供的基准测试如同入学测试；而企业自身的评估才是日常运营的关键。多数企业AI项目失败的根源都源于此类问题。多数企业AI系统的优化也都是在此领域投入的结果。大部分企业在这两个方面都缺乏系统性的规划。成熟企业则会定期执行"外部视角"检查，并在出现异常时进行"内部审视"。供应商基准帮助你判断"哪些模型值得
阿里Qoder 1.0登场：企业AI应用难题终于有了新解法
近期，阿里云Qoder 1.0正式发布的消息在技术领域引发热议。不少人仅将其视作"AI编程工具"，但我观察到的，却是另一层更深的意义——企业AI应用，终于找到了可行的实施路径。今天来剖析一下其中的逻辑。近两年AI发展日新月异，从GPT到通义，从文生图到代码生成，几乎每月都有新模型面世。然而作为服务过数百家企业的云架构专业人士，我却看到了另一个现实：模型层出不穷，真正能投入实际使用的却寥寥无几。症结不在于模型本身，而在于整个工具链条存在断裂。企业想要应用AI，通常需要经历这样的流程：每个环节都是独立工具、独
戴尔AI工厂客户规模突破五千家
2026年5月19日，戴尔科技透露，其核心产品线“AI工厂”在上个季度吸纳了1000家新客户，累计客户规模由此前的4000家攀升至5000家。该产品依托与英伟达的紧密协作，推出了搭载Blackwell GPU的服务器、配套软件及全流程服务，旨在助力企业高效部署AI工作负载。戴尔CEO迈克尔·戴尔表示，企业AI基础设施领域的市场份额增速跑赢大盘，新签约客户涵盖医药、制造及金融等传统领域，例如礼来和霍尼韦尔。此外，公司本季度还推出了支持本地智能体部署的新产品。戴尔AI工厂客户规模的快速扩张，佐证了企业级AI部
AI落地难？直播详解本地算力与云端Token的协同之道
✦ +「关注」我们并「点亮星标」获取神州云科最新动向从智能客服、自动周报，到风控审查、研发辅助、超级员工，越来越多的企业已将AI能力融入真实业务场景。然而，当AI应用从“试点试用”迈向“大规模推广”时，诸多问题也随之爆发：本地GPU资源时而闲置、时而拥堵；云端Token消耗不断攀升，成本难以把控；业务高峰时段响应延迟，体验缺乏稳定性；数据合规、安全界限及模型调用策略也愈发复杂。这表明，企业AI建设已不再局限于“有无模型”“能否调用”，而是进入了一个更关键的阶段：如何实现算力、模型、Token与业务场景之间
全球企业AI应用现状：基于高管视角的实证发现
原文标题：Firm Data on AI（NBER工作论文）原文作者：Ivan Yotzov等13人关于数字化转型提升效率、AI影响就业等议题的学术研究，如今已屡见不鲜。从某种叙事逻辑来看，许多实证分析似乎被预设了必须产生显著结果的倾向，仿佛人工智能的影响只能用不同计量模型去量化大小，而无需探讨其是否存在。然而，当面对更高质量的数据源时，传统的工具与方法往往显得相形见绌。本文翻译的这篇NBER工作论文，首次提供了具备国际代表性的企业级人工智能应用数据，通过简洁的描述性统计，揭示了微观层面AI应用的真实图景
AI实践：从小闭环起步
企业 AI 落地，最容易跳过的不是工具，而是闭环。个人开始使用 AI，是启蒙。长期系统承载，是结果。中间必须先验证一件事：AI 能否嵌入一个真实业务流程，并使其稳定运行。这就是小闭环。企业上 AI，不能从零开始想需求，要先看自己属于哪类需求原型。一个人会用 AI，不等于组织会用 AI，AI 输出必须有人接住。但找到需求方向、明确责任边界之后，还要继续问：这个场景能不能真的跑起来？小闭环不是大项目，也不是完整系统。它只是把 AI 放进一条真实业务动作里，让信息进来，AI 处理，人接住，动作发生，结果被记录和
AI前沿岗位崛起：FDE工程师成行业新宠
近两周来，AI领域掀起了一股抢人风潮。OpenAI为此专门设立了一家新公司。Anthropic则联合黑石、高盛等巨头推出企业AI服务。与此同时，Google Cloud也在积极对外招聘。这个备受瞩目的职位被称为Forward Deployed Engineer，简称FDE，中文可理解为“前线部署工程师”。虽然名称略显生僻，听起来也有些技术范儿，甚至略带土味，但其背后却揭示了AI行业的一个重要转变：企业不再缺乏模型，而是缺少将模型与业务融合的人才。说得更直白些，AI公司面临一个现实问题：模型售出并不等于客户
拒绝AI沦为摆设：本体技术是企业智能的核心引擎
企业AI应用深陷“高投入低产出”困境，症结不在算法，而在于AI不懂业务逻辑。破局之道在于利用“本体”为AI构建理解业务的“大脑”，通过数据治理与业务逻辑双轮驱动，实现从单纯“问数”到实际“做事”的跨越。一、企业AI的“三道坎”：从“工具”进阶为“伙伴”的艰难历程过去十八个月，企业对AI的认知起伏跌宕，历经三个典型阶段，本质是从“玩弄模型”到“深耕业务”的认知飞跃。1.0 阶段：技术自娱期（工具人）彼时，AI仅是CIO手中的“玩具”。比拼的是模型参数规模与算力强弱。AI角色局限于高级搜索引擎，能回答“报销规
AI变革系列(4):推理层面
“模型”与“智能体系统”之间的界限，正逐渐消失。当前开源权重领域的前沿，实际上由中国研究机构所引领。“开源权重等同于美国制造”的时代，已经一去不返。企业级AI资产(Organizational AI Assets)。它们属于一个独立的资产类别，应当作为“投资组合”进行统筹管理。五年之后，在AI领域表现优异的企业，将是那些成功构建并守护住这个资产组合的企业。而忽视这一点的组织，将不得不支付高额咨询费用，去寻回他们曾经拥有却已流失的资产。投资组合思维，本身就是一种治理方式——体现为“实践行动”而非“政策文件”
AI日报 | Claude发布创业指南 ,Codex全平台覆盖,Grok Build测试中
01PwC 全球部署 Claude 进企业02Anthropic 推出 Claude 法律版03Codex 实现随时随地使用04Codex 加自动化钩子和 Token05Grok Build CLI 开放早期测试06纳德拉称微软投 OpenAI 超千亿美元07Google Genkit 中间件控 Agent08Anthropic 发布 2028 AI 领导力预测09Claude 出创始人手册讲 AI 创业10SuperGrok Heavy 限时打六折11Mythos AI 五天挖出两个 macOS 漏洞四