加速 AI 创新：初创企业对技术、道德和财务成功的见解
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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上周，即2025年2月27日，GMI Cloud与Gynger合作举办了一场网络研讨会，重点关注一件事：帮助人工智能公司更智能、更快、更高效地进行扩展。我们汇集了来自人工智能和金融领域的专家，回答了初创企业在发展人工智能业务时面临的一些最大问题。
GMI Cloud的小组成员Colin Mo和Yujing Qian分享了有关保持专注、构建可实际扩展的人工智能基础架构以及避免导致公司放缓步伐的常见技术陷阱的重要经验教训。在财务方面，Gynger的首席技术官Amnon Mishor就管理人工智能成本、防止预算螺旋式上升以及做出更明智的财务决策以保持初创企业在成长的同时保持财务稳定提供了令人难以置信的见解。
无论你是从头开始构建人工智能、优化基础设施和技术堆栈，还是想出如何为增长提供资金，本次会议都提供了丰富的见解，可以帮助你向前迈进，同时避免代价高昂的错误。
要获得所有见解，您可以按需观看完整的网络研讨会 这里。
关键要点
专注于执行（科林·莫，GMI 云端内容主管）
Colin 在人工智能和商业战略的交汇处工作了多年，帮助公司讲述引人入胜的故事，专注于真正推动价值的因素。在本次会议中，他分享了一个引人入胜的案例研究，讲述了一家人工智能初创公司因追逐趋势而不是解决实际问题而迷失了方向，他分解了吸取的艰难经验教训以及其他人工智能公司如何保持专注和步入正轨。他强调说：
- 保持专注于解决单一的高影响力问题的重要性。
- 为什么人工智能产品应该在几分钟内提供切实的价值以留住用户。
- 初创企业如何避免基础设施干扰并控制成本。
技术基础和人工智能陷阱（GMI Cloud工程副总裁钱玉静）
作为 GMI Cloud 推理和 ML Ops 工具开发的领导者，Yujing 在人工智能基础设施和部署方面拥有深厚的专业知识。他曾帮助各公司微调其模型，以提高效率和实际性能，确保它们在不必要的复杂性的情况下进行扩展。在网络研讨会中，他解决了人工智能领域最大的误解之一——更多的数据会自动生成更好的模型。他对数据策略、基准测试和人工智能伦理的见解为初创企业提供了构建人工智能的清晰框架，该框架不仅具有可扩展性，而且实用且可靠。
亮点：
- 为什么更大的数据集并不总是意味着更好的人工智能。
- “追逐基准” 的风险及其如何导致模型脆弱。
- 在人工智能伦理上偷工减料如何导致监管罚款和长期商业风险。
财务挑战和成本优化（Amnon Mishor，首席技术官，Gynger）
Gynger为初创公司解决了一个大问题——想出如何在没有前期成本的情况下获得所需的软件和工具。他们通过为初创企业提供灵活的融资和更智能的付款方式来实现这一目标，以在扩大规模的同时保持现金流健康。作为Gynger的首席技术官，安农·米索尔确切地看到了人工智能初创公司在财务上遇到麻烦的地方。
在网络研讨会上，安农解释说，团队往往在没有明确财务战略的情况下大量投资基础设施，从而导致预算紧张和增长放缓。他详细介绍了基础设施成本为何会迅速上升，优先事项不一致如何悄然耗尽预算，以及公司可以采取哪些措施来保持财务灵活性。他强调说，人工智能初创企业在基础设施上的支出是之前的云过渡的两到五倍，而且往往没有明确的战略，并分享了一家公司的案例研究，该公司的收入中有30％用于人工智能基础设施，却没有获得丰厚的回报。
其他一些关键亮点：
- 人工智能公司如何防止成本失控。
- 为什么工程和财务团队必须齐心协力跟踪和优化支出。
- 战略供应商选择和云成本审计如何将支出减少多达90％。
观看完整网络研讨会
该会议涵盖了适用于人工智能开发人员、初创企业创始人和企业团队的策略。无论您是刚刚起步还是扩展新兴的人工智能业务，这些见解都将帮助您更智能地进行构建，避免常见的陷阱。同样，您可以通过以下链接访问完整的网络研讨会 这里。
