AI 投资新视野：聚焦风险、机遇与多元发展 | CES 2025 × GMI Cloud Alex Yeh
速度为王，注意数据的重要性，基础设施将整合
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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GMI Cloud 创始人&CEO Alex Yeh受邀参与了 CES 2025 《全球人工智能投资趋势》 主题研讨会。Alex Yeh 在会上表示，AI 基础设施投资门槛极高，企业需整合软硬件资源并优化性能；企业客户要着重解决数据安全与整合问题，初创企业则应聚焦速度、易用性和成本。同时，数据应具全球多样性，创始人团队多元化也极为关键。
美国西部时间 2025 年 1 月 7 日，全球瞩目的2025年美国消费电子展（CES 2025）于拉斯维加斯盛大开启。CES 一直以来都是全球科技创新的关键指引，而 CES 2025 更是以“AI 引领未来，创新点亮生活”作为核心主题，吸引了全球范围内多达 4500 余家参展商踊跃参与。在展会现场，AI、VR/AR、机器人、智能家居等前沿科技领域的最新成果纷纷精彩呈现。其中，AI 在本届 CES 中占据绝对主导地位，全面渗透至消费电子的各个角落，悄然地改变着行业格局。
GMI Cloud 作为一家领先的 AI Native Cloud 服务商，为企业 AI 应用提供最新、最优的 GPU 资源，为全球新创公司、研究机构和大型企业提供稳定安全、高效经济的 AI 云服务解决方案，所以也积极参与到 CES 2025 中，与众多伙伴企业进行交流。
1 月 8 日（美西时间），GMI Cloud 创始人&CEO Alex Yeh 受邀参与了 CES 2025 《全球人工智能投资趋势》 主题研讨会，该环节由 Denise K. Záles （CIO of Incrediwear）作为主持人，与Alex、Tony Kim （Head of BlackRock Fundamental Equities Global Technology）、Moyi Dang （Co-Founder of Coinfeeds）、Warren Packard （Partner at AI Fund）、Tien Wong （Partner of IronGate Capital）共同剖析全球人工智能投资市场趋势。
在研讨会上，Warren Packard 指出 AI 作为垂直技术，在各行业的深度渗透务必紧密贴合实际需求。当前各行业数字化转型加速，AI 的应用场景呈指数级增长，但只有精准对接行业痛点，才能真正释放其价值。因此，联合行业内资深专家深挖垂直领域应用成为关键，例如在医疗行业，利用 AI 辅助疾病诊断、药物研发；在制造业，实现智能生产流程优化等，全力打造高效的 B2B SaaS 方案，提升企业运营效率与竞争力。
Tien Wong 则着重强调，投资决策要精准锚定特定垂直领域中具备专业优势与敏捷应变能力的企业。在如今竞争激烈、技术迭代迅速的市场环境下，企业的专业能力与快速响应市场变化的能力决定其生存与发展空间。同时，他郑重提醒投资者务必将监管和伦理要素深度纳入风险评估体系。随着 AI 技术在金融、医疗等关键领域的广泛应用，数据隐私、算法公平性等问题日益凸显，一旦触碰监管红线或引发伦理争议，企业将面临巨大危机，所以必须为投资安全筑牢坚实防线。
就此，Alex Yeh 深入剖析 AI 基础设施与应用场景，为行业发展提供了极具价值的见解。他点明在基础设施领域，高昂的入场门槛决定了其将引发深度整合潮。当下，参与基础设施建设的企业需整合硬件与软件资源，如在采购大量高性能芯片、优化内存管理以加速模型训练的同时，积极集成各类先进软件解决方案，降低推理成本，并及时跟进最新开源模型，确保平台技术的前沿性与实用性，从而契合客户日益增长的多样化需求。而 GMI Cloud 便可以帮助企业敏捷构建人工智能。无论你是想构建一个机器人或者是要一个AI解决方案，GMI Cloud 都能提供帮助。
针对企业客户，Alex Yeh 深刻洞察到安全、数据整合与成本效益是核心痛点。在数字化进程中，企业内部数据常分散于各处，形成顽固的数据孤岛，严重阻碍信息高效流转与协同创新。例如，大型企业的人力资源、销售、财务等部门数据往往存储于不同系统，格式与标准各异。因此，构建稳固且智能的用户访问管理体系、实现数据的安全存储与高效利用成为破局关键。企业需借助先进技术打破数据壁垒，在保障数据安全的前提下挖掘数据深层价值，提升决策科学性。
在初创企业运营策略方面，Alex Yeh 明确指出稳定性、易用性、速度与成本把控是决胜因素。初创企业在资源有限、市场竞争激烈的双重压力下，迫切需要快速验证商业理念、推向市场。提供便捷的 GPU 资源访问途径与简易的模型部署方案，能让初创企业专注于产品创新与业务拓展，避免陷入复杂的基础设施建设困境，提升创新效率。
Tony Kim 赞同 Alex Yeh 的看法，并从宏观投资策略切入，表示 AI 投资需遵循通用投资准则，并结合 AI 特质对各行业精准评估。他深入分析道，在全球经济结构中，企业人力成本占据相当大的比重，而 AI 技术的成熟应用有望重塑企业成本结构。例如，智能客服、自动化办公助手等 AI 应用的普及，能大幅削减企业人力成本，提升运营效益。同时，AI 在推动科学创新进程中蕴含无限可能，在生物学、材料科学、化学等前沿领域，AI 助力科研人员突破传统研究瓶颈，解锁全新发现，有望重塑市场格局，创造巨大的经济与社会价值。
同时， Moyi Dang 凭借对市场的敏锐洞察，也指出，各行业对内部 AI 平台的急切需求是当前显著趋势。AI 作为全栈式技术，其应用能全方位提升企业团队效能，从优化生产流程到改善客户服务体验，从精准营销决策到高效供应链管理，AI 已成为企业提升核心竞争力的关键驱动力。
附研讨会回放视频
