GenAI

2025年企业扩展GenAI管道：自建与外部采购策略探索

在平衡雄心与实用性方面，扩大生成式工具的采用规模一直是一项挑战，而2025年，这一挑战比以往任何时候都要严峻。争相采用大型语言模型(LLM)的企业正面临新的现实：扩展规模不仅仅是部署更大的模型或投资前沿工具——而且要以能够转变业务运营、增强团队能力和优化成本的方式整合AI。成功不仅仅取决于技术，它还需要文化和运营上的转变，使AI能力与业务目标相契合。

网络威胁联盟 (CTA) 的最新报告得出结论，GenAI帮助降低了恶意行为者的入门门槛，并提高了他们的效率，即更快地创建令人信服的深度伪造内容、发起网络钓鱼攻击和投资诈骗。不过，就目前而言，它并没有让攻击者变得“更聪明”，也没有彻底改变网络威胁。恶意行为者如何使用GenAI该报告基于 CTA 成员可获得的数据和实证案例研究，解释了攻击者目前使用GenAI的几个方面：创建深度伪造视频和欺骗性图像、克隆特定声音的录音、编写高度逼真的电子邮件、信息和网站内容辅助创建恶意软件(但无法在没有额外人为输入和调整的情况下创建恶意软件)优化命令和控制操作(例如，用于管理僵尸网络)传播错误信息和虚假信息(例如，以推动网络阴谋论、影响选举活动)创建由AI控制的虚假社交媒体账户网络(机器人农场)分析人员发现，“虽然AI创新无疑具有强大功能，但到目前为止，它们只是逐步提升了对手的能力，并没有创造出全新的威胁。

企业软件是否已告别“太贵”时代？

在不太遥远的未来，GenAI将使企业软件领域以往无法实现或成本过高的功能成为可能。 GenAI，尤其是大型语言模型(LLM)，正在改变公司开发和交付软件的方式。从聊天机器人和简单自动化工具开始的这一进程，正在发展成为功能更为强大的AI系统——这些系统与软件架构深度融合，并影响从后端流程到用户界面的方方面面。

2025年美妆行业如何规模化应用GenAI

美不再取决于观察者的眼光，而是掌握在GenAI提示者的指尖。仅根据其对美妆行业的影响，GenAI就可能为全球经济贡献90亿至100亿美元，而早期行动者已经开始测试这项技术，但考虑到GenAI创新的速度，扩大这些实验规模将是一项挑战。一旦美妆行业的领导者成功大规模部署GenAI，落后者与领导者之间的差距只会越来越大。

Meta最新研究：利用GenAI洞悉用户意图

Meta——Facebook、Instagram、WhatsApp、Threads等公司的母公司——运营着世界上最大的推荐系统之一。在最近发布的两篇论文中，Meta的研究人员揭示了如何利用生成模型来更好地理解和响应用户意图。通过将推荐视为一个生成问题，可以采用新的方法来解决它，这些方法在内容上更丰富，效率也高于传统方法。

2025年的GenAI：试验阶段结束，实战阶段开启

随着企业减少试验并转向实现商业价值，专注于数量更少、更具针对性的用例，GenAI的试验阶段或许已经结束。根据NTT DATA最近的一项调查，近九成的高级决策者表示，他们对GenAI试点感到疲劳，正在将投资转向能够提升业务绩效的项目。 NTT DATA北美地区首席数据和AI官Andrew Wells表示，企业仍将继续尝试新的GenAI试点，但一种更具针对性的方法，即专注于其业务特定的用例，正日益成为IT领导者AI战略的核心。

九大商业GenAI用例

迄今为止，在企业中，高级聊天机器人、数字助手和编码助手似乎是GenAI应用的一些优势领域。 2022年11月ChatGPT的发布引发了一场GenAI淘金热，各家公司争相采用这项技术并展示创新。当今企业中根深蒂固的许多AI应用案例使用的是更旧、更成熟的AI形式，如机器学习，或者并没有利用AI的“生成式”能力来生成文本、图片和其他数据。

对2025年AI领域的12个预测

今年，我们见证了AI从试点项目迈向实际生产用例。到2025年，AI将扩展至全面、企业级范围的部署。 GenAI的采用速度比当今任何其他技术都要快，且应用更加广泛，许多公司已经看到了投资回报，并正在扩大用例以实现广泛应用。

沙利文发布权威报告：商汤科技GenAI技术栈市场综合能力位居国内第一

创新实力强、应用落地广，GenAI（生成式AI）技术栈领域，商汤科技位居国内榜首！近日，权威研究机构弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan, 简称“沙利文”）联合头豹研究院发布《2024年中国GenAI技术栈市场报告》，商汤科技在11个GenAI厂商中超越阿里云、百度智能云和华为云，增长指数和创新指数均排名国内第一，在全球排名中仅次于亚马逊云科技。报告认为，商汤积极投入技术创新，致力于为用户提供行业领先的自研模型与高性能国产化的推理引擎，同时建立了包含机器与人工审核、安全评测与内容安全策略迭代升级等在内的完整性安全管理方案，是GenAI技术栈领域的领导者。

2025年科技领域的七个预测

过去一年，科技领域竟可被奇特地描述为平静而持续进步的一年。经历了2023年的动荡，包括OpenAI的首席执行官Sam Altman的离职与回归、英伟达的崛起和FTX的陨落，2024年的故事则平稳得多。今年，AI模型和应用取得了有意义的进步，增加了更深的记忆、更长的上下文窗口、更快的计算速度、广泛可用的视频生成以及更高的智能。

市场份额稳居前三！商汤智算服务持续领跑

国际权威咨询机构IDC近日发布《中国智算服务市场（2024上半年）跟踪》报告。报告显示，2024年上半年，商汤科技作为国内领先的智算服务商，以13.3%的市场份额稳居GenAI IaaS市场Top3，位列GenAI IaaS领域第一梯队。 Gen AI驱动，商汤站稳智算市场头部阵营2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%，市场规模达到146.1亿元人民币。

使用GenAI实现缺陷检测和分析

如果制造公司能够在缺陷发生时就准确找出原因，从而避免代价高昂的生产延误并确保一流的质量，那会怎样？生成式人工智能（GenAI）彻底改变了制造商的质量控制和缺陷监控方式，使之成为可能。通过GenAI，制造企业就可以进行持续的缺陷监控和根本原因分析（RCA），从而进行实时质量控制，确保更高效、更可靠的生产运营。

企业如何评估与追踪AI投资回报率？

随着企业部署更多的AI，它们对这项技术的投资回报率期望也越来越明确。根据Gartner的数据，至少30%的GenAI项目在概念验证阶段后可能会于明年年底前被“放弃”，然而，《安永AI脉搏调查》显示，在部署AI的高级业务领导者中，近四分之三的人报告了以下三个关键指标的投资回报率：运营效率(77%)、员工生产力(74%)和客户满意度(72%)。在此，AI领导者分享了企业应如何评估AI的投资回报率，以及何时可以期望从AI中获得回报。

小型语言模型与大型语言模型：2025年对企业的影响

小型语言模型 (SLM) 提供了比大型语言模型 (LLM) 更具成本效益的特定领域解决方案。译自Small Language Models vs. LLMs: What They'll Mean for Businesses in 2025，作者 Souvik Das。

你应该知道的具有突破性的AI营销用例

GenAI在营销领域提供了大量机会，但应从何入手呢?研究表明，对营销人员而言有四个特别有价值的用例，对供应商而言则有六个。自18个月前ChatGPT 4.0进入营销技术领域以来，讨论已从“我们应使用GenAI吗?”转变为“我们能有效实施哪些用例?”尽管炒作不断，但并非所有GenAI用例都能带来同等价值。成功的关键在于选择正确的用例，营销人员和软件供应商都有巨大的潜力可挖。

CIO们需要直面GenAI的成长阵痛

在GenAI的成功没有固定框架，且几乎没有成功的生产案例可供借鉴的情况下，IT领导者们即便开始关注一些最佳实践，也仍然只有粗略的路线图。对于IT领导者而言，将GenAI的潜力转化为商业价值的道路仍然陡峭且令人畏惧，但GenAI路线图的关键组成部分——数据、平台和技能——正在不断发展并变得更加明确。这是上周在MIT举办的Big.AI@MIT活动中，“GenAI在商业中的下一步”小组讨论的关键要点，该讨论由埃森哲的首席AI官(CAIO)兰·关(Lan Guan)主持。

部署自己的大型语言模型的七种方法

从零开始构建一个新的大型语言模型(LLM)是一种选择，但对于许多公司来说，成本可能高得难以承受。幸运的是，还有其他几种部署定制LLM的方法，这些方法更快、更容易，而且最重要的是，更便宜。 GenAI是历史上发展最快的新技术。

正确启动AI助手的策略与实践

由于AI的快速发展以及对错失恐惧症(FOMO)的担忧，GenAI项目往往采用自上而下的推动方式，企业领导者很容易对这项突破性技术产生过度兴奋的情绪，然而，当企业急于构建和部署时，往往会遇到与其他技术实施中出现的所有典型问题。 AI复杂且需要专业知识，这意味着一些企业很快就会陷入困境。事实上，Forrester预测，尝试内部构建AI助手的企业中，有近四分之三将会失败。