摩根大通用8个月时间，让20万名员工完成了内部生成式AI平台LLM Suite的接入。这个数字很容易被简化成"大厂AI渗透率案例"，但对做企业级AI架构的技术团队来说，真正值得拆解的不是"接入了多少人"，而是这20万人背后的建设顺序：摩根大通没有先挑一个"最强模型"发给全员，而是先在员工与模型之间搭了一层与具体模型无关的统一入口，把模型选择、数据安全、成本路由、权限管控和风险评估做成了跨部门共用的

企业 AI 落地到一线，最常见的失败不是模型不够好，而是账号发出去了，业务流程没变。沃尔玛 2025 年 6 月宣布计划向约 150 万名美国门店员工部署一组 AI 工具，这个数字很容易被读成把同一个聊天机器人一次性发给 150 万人。真正值得工程团队拆的，是它把 AI 接进门店已有运营系统的方式。先把两个数字的口径说清楚，否则后面的结论都站不住：150 万是计划面向的美国门店员工基数，不代表 1

如果每个产品团队各自接一个通用大模型，做 Demo 很快，但往下走会发现：数据连接、提示管理、效果评估、权限、审计、转人工——这些活每个团队都要重做一遍。模型越多，出了事谁负责越说不清。GenOS Workbench / GenStudio：统一的开发与模型试验环境，团队可以在同一目录里比较自研的 Financial Intuit LLMs 和商业模型，调提示、工具、数据连接，不用每次从零搭。

对于希望实现业务流程自动化的公司来说，机器人通常是一笔巨大的资本支出。由于机器人非常昂贵，公司可能需要等待数年才能看到投资回报。正是由于这一现实，许多较小的组织无法投资机器人。

您是否注意过广告的针对性？你知道，那些似乎比你更早知道你想要什么和需要什么的广告吗？这就是所谓的精准人口定位。受众越具体越好。根据年龄、性别、收入、教育水平、地点......将消费者划分为不同的群体，掌握的信息越多越好。一旦你了解了受众的这些细节，就可以创建个性化的营销信息，让他们产生共鸣。

在当今AI时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从语音助手到智能推荐系统再到生成式人工智能，AI技术正在改变我们的生活方式和工作方式。但是，与AI协作并不仅仅是让它做任务，而是利用其强大的计算能力和智能来增强我们自己的工作效率和创造力。特别是，AI大模型如ChatGPT和Sora在语言理解和生成方面表现卓越。本文将介绍如何与这些AI大模型一起协作，以提高工作效率和实现更大的成就

2023年，人工智能技术的创新与应用突飞猛进，ChatGPT等大模型火爆出圈，AI热潮席卷全球。因此，2023年也被很多人称为“AI时代元年”。我国人工智能产业发展蓬勃，2023世界人工智能大会披露数据显示，我国人工智能核心产业规模达到5000亿元，人工智能企业数量超过4300家，创新成果不断涌现。AI技术的国际竞争愈发激烈，AI应用也逐渐深入人们的生活，引发热烈的讨论。因此，我们将试图从宏观视角

预计生成式AI在医疗保健领域的增长速度将超过任何其他行业。在医疗技术领域，AI可带来更高效流程、个性化客户互动、更大的创新和更高价值。为了帮助领导者理解这些机会，BCG最近研究了医疗技术中生成式AI的60多个应用场景：从产研和软件开发到业务运营、营销和销售、售后客户支持到公司职能，以提高业务绩效并带来更好的患者结果。生成式AI为医疗企业提供了改变运营方式的明确机会，因此每个业务领导人须采取主动行动

如果您像我一样，可能希望拥有无限的时间和资源来完成繁忙的工作，提出改变游戏规则的想法，并最终为您的客户带来难忘的品牌体验。 本文将利用对全球 1460 名 B2B 和 B2C 营销人员的调查数据，深入探讨 2024 年的顶级营销趋势、人工智能将如何不断改变我们的行业，以及如何在新的营销时代赢得受众。

世人都谓苹果全面转向AI姗姗来迟，但苹果只是“起大早赶晚集”。从乔布斯古早时期在雅达利的《打砖块》游戏初尝试，到2016年给所有语音助手上了一课的Siri，苹果在AI历史写下过浓墨重彩的几笔。作为可能是唯一拥有算力层、中间层、模型层、应用层等全栈式能力的科技公司，苹果的入局，会在AI界开辟新天地（break new ground）吗？在这场席卷全球的AI战争中，后来者苹果有哪些得天独厚的优势？让我