제너레이티브 에어 및 LLM 패권을 위한 경쟁 — CES AI 하우스 2025에서 얻어낸 인사이트

더 에이스 2025 에어 하우스 뛰어난 AI ##2 #######2 #######2 ##집 샌디 카터 (인공지능과 웹3의 여성), 스테파니 버크너 (알테어), 레이 왕 (컨스텔레이션 리서치), 하산 사와프 (AI 설명), 위징 키안 (GMI 클라우드) .여기서는 현재 시장 환경, 비즈니스의 지속적인 변화, 새로운 트렌드와 미래 방향에 대한 업계의 미래 방향에 대한 통찰력에 대한 패널의 주요 관찰 내용을 중점적으로 다릅니다.패널 전체를 시청할 수 있습니다. 이리.

#제너레이티브 AI: 성장 태세를 갖춘 시장

패널은 AI 채택에 관한 놀라운 통계를 공유했습니다.

• 77% 의 기업 프로덕션 USE에서 LLM을 탐색하고 있습니다.
• 더 #제너레이티브 AI 시장 적중할 것으로 2030년까지 1조 3천억 달러.
• 2025년까지 90% 의 기업 제너레이티브 AI를 사용할 수 있습니다.

이러한 AI의 혁신적인 자태를 잘 보여줍니다.레이 왕은 다음과 같은 실제 이야기를 들어볼게요. Otter.ai 요약을 통해 워크플로우를 간소화하고 HR, 규정 준수 및 코드 생성 및 AI 분야에서 입지를 강화합니다. Ray는 “AI의 핵심은 단순한 AI가 왜 더 나은 의사 결정”을 강조했습니다.

비즈니스: 스테파니 버크너의 인사이트

스테파니 버크너 (스테파니 버크너) 는 알테리에서 풍부한 경험을 바탕으로 산업 전반에 AI 채택이 불균등하다는 점을 강조했습니다.“한 가지 큰 문제가 도사리고 있습니다. 통제 및 거버넌스” 그녀는 AI 출력의 환각과 같은 문제를 피하면서 사람들이 올바른 생각을 할 수 있도록 하는 데 어려움을 겪는 것을 지적했습니다.

그녀는 또한 AI가 덮인 역사 혁신을 강조하면서 “오늘날 많은 기술이 미래에는 필요하지 않을 새로운 기술이 등장할 것”이라고 말했습니다.AI는 단순히 일자리를 찾는 데 그치지 않고 기술을 재교육하고 역할을 재교육할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

비전에서 실행까지: 위징 키안의 접근법

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GMI Cloud의 엔지니어링 담당 부사장 위징 치엔은 실존 관점을 제시했습니다.그는 기업들에게 지나치게 야심찬 태도를 보이기 위해 노력했습니다. 작게 시작하세요:

• 부파일럿 워크플로 또는 고객 서비스 개선과 함께 위험도가 낮고 ROI가 높은 프로젝트를 식별하세요.
• 규정 준수가 많은 영역에서 AI를 통합하거나 고객 데이터를 활용하여 얻는 데 집중하세요.
• 품질 개선이나 개인 정보 보호 및 암호화 문제 통해 데이터 문제를 먼저 해결하세요.

그는 많은 기업이 '현재 할 수 있는 일과 달성하고자 하는 목표 사이에 상당한 격차'에 직면하고 있음을 관찰했습니다.많은 지시로 야심찬 목표 목록을 가지고 여정을 시작하지만 실행 경로가 복잡하다는 사실을 깨닫게 됩니다.성공하려면 위험도가 낮고 수익이 높은 프로젝트 출발점으로 빠른 승리와 추진력을 제공합니다.

거기에서 기업은 다음과 같은 긴급한 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 품질, 규정 준수 및 GPU 리소스 지정—모든 확장 가능한 AI 전략의 핵심 구성 요소.다음과 같은 플랫폼 GMI 클라우드 기업이 AI 이니셔티브를 효율적으로 비용 효율적으로 확장하는 데 필요한 인프라와 전문 지식을 통해 이러한 격차를 해소하는 데 중추적인 역할을 합니다.

AI 에이전트: 비즈니스 운영의 미래

Hassan Sawaf는 인간의 워크플로우를 통해 돈을 벌 수 있는 가상 직원인 AI 에이전트의 등장을 강조했습니다.그는 보험 업계의 이야기를 공유하면서 AI 에이전트가 재난 시 재난 시 대처 활동을 할 수 있게 되었습니다.

“병목 현상은 완벽한 데이터가 아닙니다.” 하산은 지적했습니다.“문제가 생겼어요. 올바른 데이터 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 빠르게, 작게 시작하세요.”

개념을 소개하기도 했다. 미세 약제이것은 AI-의 보디가드 역할을 하여, 규정 준수, 보안 및 편견 없는 운영을 보장합니다.

초석으로서의 데이터: 기초에 대한 스테파니의 집중

스테파니는 데이터라는 주제로 돌아가서 같이 반복해서 강조했습니다. 데이터 는 AI 모델보다 더 중요합니다.“오늘날 데이터는 대부분의 사일로로 분류되어 있습니다.”라고 그녀는 설명했습니다.기업이 성공하려면 복잡한 모델에다 뛰어들기 전에 데이터를 통합하고 견고한 기반을 구축해야 합니다.

의사결정 자동화: 레이 왕의 관점

레이 왕은 AI 를 통해 기업이 건물을 찾을 수 있는 의사 결정 #자동화에 주목했습니다. 의사 결정 맵 인간의 판단이 여전히 중요한 부분을 정확히 찾아냅니다.그는 의사 결정의 자동화가 AI의 핵심 목적이라고 주장합니다.그는 기업에 중추적인 질문을 던졌습니다.“나를 도와줄 수 있니?뭔가가 잘못되면 누가 책임을 지나요?”이처럼 책임에 맞추는 것은 특히 다음과 같은 산업에서 탄탄한 통합 전략의 중요성을 잘 보여줍니다.

85% 의 정확도도 충분하지 않은 금융 및 의료

Ray는 AI가 ROI를 실현할 수 있는 방법을 논의할 수 있는 방법을 제시하면서 AI 프로젝트를 위한 독립형 이니셔티브가, 공급망 관리, 마케팅 또는 사이버 보안과 같은 중요한 공간 전체 프로젝트에 집중하는 방식으로 접근해야 한다는 점을 강조했습니다.

앞으로의 길: 미래 트렌드

유징은 미래 지향적인 관점으로 벽을 마무리했습니다.

• 더 작은 AI 모델을 실험하여 더 낮은 가격대의 핵심 문제를 해결하세요.
• 인프라에 투자하여 운영 비용을 줄이면서 AI 이니셔티브를 확장하세요.
• 기능적 핵심 역량을 갖춘 가상 직원처럼 행동하여 기존 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 활용하세요.

그는 기업이 데이터 소유권을 유지하는 것이 옳다고 강조하면서 “LLM을 위한 싸움은 멋지지만 데이터세트도 슬프다” 고 경고했다.

패널의 주요 내용

이 세션에서는 AI 성공을 위한 세 가지 중요한 요소를 공개했습니다.

1. 작게 시작하세요: 확장하기 전에 명확한 ROI를 통해 달성할 수 있는 목표에 집중하세요.
2. 데이터 품질: 견고한 데이터 기반을 기반으로 AI의 잠재력을 극대화합니다.
3. 실행 문제: 구현을 통해 리더와 후발 주자를 구분할 수 있습니다.AI를 방송까지 확장하는 과제를 해결해야 합니다.

결론

CES AI House #제너레이티브 AI와 LLM이 어떻게 종교를 변화시키고 있는지 알아냈습니다.데이터 사일로 해결부터 AI 에이전트 배포에 이르기까지 업계 리더들이 알아서 하는 AI를 위한 AI를 활용하려는 기업을 위한 청사진입니다.

위징 치엔은 “성공의 열쇠는 비용을 절감하고 ROI를 개선하며 실질적인 가치를 제공하는 솔루션에 있습니다.”라고 요약했습니다.

AI 여정을 시작하려는 기업의 지위는 분명했습니다.소규모로 시작해서 과감하게 실험하고 야심차게 실험하고 야심차게 할 수 있는 인프라에 투자하는 것입니다.AI의 미래는 단지 혁신에 관한 것이 아닙니다.더 스마트하고 빠르게 결정을 내리는 것이 관건입니다.

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