Yujing 代表 GMI Cloud 出席 CES 2025 AI House，深度剖析 AI 应用新态势
YuJing Qian 作为 GMI Cloud 代表，参与2025年美国消费电子展（CES 2025）AI house，与多位专家、企业探讨 AI 产业未来。
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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美国西部时间 1 月 7 日，2025 年美国消费电子展（CES 2025）在拉斯维加斯正式揭幕。作为全球科技行业的风向标，CES 作为全球科技行业的焦点，今年吸引了 4000 多家参展商和 13 万行业人士。AI、芯片等诸多科技热点在会上集中呈现，GMI Cloud 也积极参与其中，与众多科技巨头一同探索科技前沿的无限可能。
在1月8日（美西时间）的 CES 的 AI House 中，YuJing Qian 作为 GMI Cloud 的代表，与 Sandy Carter - Women of AI and Web3、Stephanie Buckner - Altair、Ray Wang - Constellation Research、Hassan Sawaf - AI Explain， 一起就生成式 AI 和大语言模型（LLM）领域的发展动态及企业应用策略展开热烈讨论，力求理清企业在未来AI浪潮中的前行之路。
随着 AI 技术的迅猛发展，其在企业运营中的应用愈发广泛。数据显示，当下 77%的公司正积极探索将 LLM 应用于生产环节，预计到 2030 年，生成式 AI 市场规模有望突破 1.3 万亿美元，且 90%的企业计划于 2025 年启用 GenAI。YuJing Qian 表示，“在与众多工程领导者合作过程中，GMI Cloud 发现企业在 AI 应用初期常陷入误区，如设定诸如裁员 50% 同时营收翻倍这类不切实际的多项目标。实际上，企业应转变思路，从低风险、高回报的小型项目入手，例如从合规性等深度整合领域开启 AI 赋能之旅，逐步探索适合自身的发展路径。”
企业在推进 AI 项目时面临诸多挑战。一方面，计算资源获取成本高昂，尤其是运行 Llama、deepseek 等高端模型所需资金巨大。另一方面，数据管理问题突出，包括隐私保护、加密处理以及数据质量参差不齐等。对此，YuJing Qian 建议企业优先挖掘高质量数据，借助 GMI Cloud 等专业平台构建企业集群与部署方案，有效填补企业在 AI 应用理想与现实之间的差距，助力项目落地实施。
在成功案例分享环节，YuJing Qian提到客户服务、B2B 业务中的人机协作聊天机器人以及企业 RAG、知识库问答等应用已相对成熟。而项目实施环节则是企业能否在 AI 应用中脱颖而出的关键因素。例如，Sam's Club 削减大量任务后增聘一线人员提升服务品质；Uber 利用数据科学优化运营实现司机与乘客的双赢。这些成功企业的共性在于将 AI 项目深度融入核心业务，精准把握数据需求，并秉持从小规模项目起步的策略。
展望未来，构建 Agent 是解决企业业务难题的核心方向，其能够激活企业内部数据潜能，发挥类似员工的关键作用。同时，企业还需重视基础设施建设，精心挑选供应商与适配模型，通过降低成本提升投资回报率，从而在激烈的市场竞争中借助 AI 技术实现可持续发展。
“企业必须挑选适合自身业务的方向，从小规模项目入手是很好的做法。要关注项目实施策略和基础设施建设，因为提高 ROI 的一个途径就是降低成本。找到合适的基础设施供应商，尝试不同的方案，试用较小的模型。也许它能解决你 95% 的核心问题。如果说在不久的将来有什么需要特别关注的，那就是Agent——它能够解决大多数现有企业的问题。在当下，Agent 可以像真正的员工一样发挥一些核心能力，这些能力实际上就隐藏在企业自身的数据中。”
附研讨会回放视频
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