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亚马逊AWS推出Quick Suite企业AI助手，直指OpenAI企业客户，集成Slack、Salesforce和Adobe应用
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)$、Amazon Redshift、Databricks和$甲骨文 (ORCL.US)$等企业数据仓库，同时可整合Salesforce和Jira系统。用户可以创建自定义智能体、提出基于网站数据的问题、生成详细研究报告。Quick Suite通过网络应用程序运行，并提供浏览器插件，可伴随用户浏览互联网，实时获取数据并生成分析结果。编辑总结亚马逊通过Quick Suite进军企业AI助手市场，凸显科技巨头在商业化人工智能领域的激烈竞争。Quick Suite以深度集成企业应用和自然语言智能体为核心优势，定位明确针对销售、营销及分析岗位，旨在解决数据安全和操作便利性问题。与微软和谷歌相比，AWS在普通办公用户中的认知仍有限，但凭借云计算基础设施优势，Quick Suite有潜力快速拓展企业市场。常见问题解答问1：Quick Suite的主要功能是什么？答：Quick Suite提供五大核心功能：Quick Index用于创建统一知识库；Quick Research用于综合研究和分析；Quick Sight提供AI驱动商业智能；Quick Flows实现重复任务自动化；Quick Automate支持跨系统多步骤流程自动化。问2：Quick Suite与ChatGPT有何区别？答：Quick Suite专注企业场景，支持敏感数据安全处理，可整合多种应用程序和数据库，同时允许用户构建个性化智能体；ChatGPT主要用于通用对话和生成文本，缺乏企业数据整合与安全保障。问3：Quick Suite针对哪些企业用户？答：主要面向销售、营销、分析及业务运营岗位的员工，帮助其在工作中进行数据分析、报告生成、流程自动化等操作，提高效率并保证数据安全。问4：AWS与微软、谷歌在企业AI市场有何竞争特点？答：微软Copilot集成Office套件，强调用户熟悉度；谷歌Gemini Enterprise面向普通员工，侧重直观AI应用；AWS Quick Suite通过深度整合企业数据和应用程序，突出数据安全和智能体定制功能，形成差异化竞争优势。问5：Quick Suite的市场潜力如何？答：尽管AWS在个人办公市场认知有限，但依托其云计算基础设施和企业客户资源，Quick Suite有望快速拓展销售、营销及分析岗位用户市场，并成为与OpenAI及其他科技巨头竞争的重要企业AI工具。来源：今日美股网
今日美股网10-10 15:42
Anthropic推进全球人工智能业务，计划将国际员工规模扩大两倍
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进一步延续：OpenAI与数据处理公司Databricks达成正式集成合作，此举标志着其在商业推广方面进入了新阶段，进一步扩大了企业级市场的覆盖范围。 Claude的全球客户群体随着企业级人工智能应用的加速推进，相关监管审查也在同步加强。麻省理工学院（MIT）近期的一项研究发现，许多所谓的 “人工智能部署项目” 几乎没有产生可衡量的实际效益 —— 这引发了人们对这些工具实际集成深度的质疑。但Anthropic的高管表示，Claude已在规模化应用中带来了切实可见的成效。在欧洲和亚太地区，Claude正为企业核心运营提供技术支持。全球规模最大的主权财富基金 —— 挪威央行投资管理公司（Norges Bank Investment Management）借助Claude分析数十亿美元规模的投资项目，目前已节省21.3万小时工时，为其覆盖的9000家投资组合企业带来了20%的生产力提升。诺和诺德将临床文档处理时间从10多周缩短至10分钟，审查周期缩短了一半；韩国电信（SK Telecom）正推进全公司范围的人工智能改革，在韩国部署Claude 后，客户服务质量提升了34%；欧洲议会借助Claude实现了数百万份历史文档的可检索与可翻译；澳大利亚联邦银行则通过该技术将诈骗损失减少了50%。史密斯表示：“我们收到的需求信号是前所未有的，这是我职业生涯中从未见过的景象。全球范围内，没有任何一家企业不存在软件开发积压问题。” 他透露，今年5月推出的Claude Code，目前已成为年营收5亿美元的产品，其使用量在短短三个月内增长了10倍。他称：“这是有史以来增长最快的产品之一。它是一个‘切入点’，而且目前恰好是一个极受欢迎的切入点。” 但Claude的影响力远不止于软件开发领域。恰乌里认为，“本地化”（包括语言本地化和文化本地化）是Anthropic的核心竞争优势之一。他以松下集团与Claude的整合合作为例 —— 这家日本企业集团使用的是经过本地语言和文化背景定制的Claude模型。恰乌里表示：“当你思考如何真正为企业客户实现效益最大化时，（本地化）这一点具有至关重要的差异化意义。” 史密斯补充道：“我们先在部分领域取得成功，随后便可在此基础上实现规模化推广。”
金融界09-27 09:21
Cloudera 通过统一平台加速 AI 与分析项目进程，实现安全、可控且高效的数据管理
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互操作性，可连接 Snowflake、Databricks、AWS Athena、AWS EMR 和Salesforce 等领先分析与 AI 引擎——同时完全实现 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）合规与统一访问策略。客户还将获得企业级治理能力，通过 Cloudera 共享数据体验 (SDX) 将精细化访问控制、数据血统追溯和审计功能扩展至第三方工具，确保大规模数据民主化与合规性。此外，开放元数据访问机制可即时发现数据资产，摆脱专有目录的束缚，依托统一可信数据源加速 AI 开发与商业智能进程。最后，这些增强功能可降低总体拥有成本并加速价值实现：客户反馈数据存储成本最高可削减79%，同时提升跨业务线的可视性。例如某全球卫星巨头客户在强化 AI 数据管道的同时，实现了上述成本节约。 Cloudera Lakehouse Optimizer - 提升查询性能，降低存储成本 Cloudera Lakehouse Optimizer 是一款全新智能服务，可在 Cloudera 湖仓内为 Apache Iceberg 打造自动化优化与列表维护功能。该服务在基础列表维护之外，还独具特色地提供的高级智能优化功能，包括重写清单文件和位置删除文件等任务。通过智能优化数据表结构，该服务消除了对手动数据管理任务及运营成本的需要，使客户能够专注于从数据中获取洞察。这一开放式解决方案适用于任何公共云上的 Iceberg 兼容引擎，通过独特的用户界面提供企业级可观测性和控制能力，支持精细化策略定义与修改。策略可应用于特定表单或整个目录，该服务即将发布未来版本，将成为唯一可本地部署的同类解决方案。内部基准测试表明，该服务可将查询性能提升高达 13 倍，并降低 36% 的存储成本。 Cloudera 首席产品官 Leo Brunnick 表示：“Cloudera 是大数据行业的先锋，作为平台提供商始终保持领先，其持续的投入使 Apache Iceberg 开放列表格式具备企业级应用能力。通过今日发布的消息，我们持续兑现承诺：在您最需要的时间地点，为您提供灵活、可扩展且不打折扣的见解。正是这份承诺，让全球顶尖企业信赖 Cloudera，为任意数据环境赋能 AI。” 由 Iceberg REST Catalog 驱动的 Cloudera Data Sharing 与 Cloudera Lakehouse Optimizer 现已全面上线。如需了解更多信息，请访问我们的网站。关于 ClouderaCloudera 是唯一一家深受大型企业信赖、能够将 AI 融入其任意数据环境的数据与 AI 平台企业。与其他供应商不同，Cloudera 依托成熟的开源技术，融合公有云、数据中心与边缘环境，打造统一的云端体验。作为大数据领域的先驱，Cloudera 赋能企业全面掌控各类数据，运用 AI 技术，以提供统一的安全性、治理能力，以及实时的预测性见解。全球各行各业的大型企业都依赖 Cloudera 重塑其决策方式，最终提升其盈利能力，防范威胁，挽救生命。如需了解更多信息，请访问 Cloudera.com，并在 LinkedIn 和 X 上关注我们。Cloudera 及相关标识为 Cloudera, Inc 的商标或注册商标。所有其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商标。联系方式Jess Hohn-Cabanacloudera@v2comms.com
GlobeNewswire09-26 20:01
蒂姆・陈悄然成为最受追捧的独立投资者之一
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Tabular 于 2024 年被 Databricks 以约 22 亿美元收购后，有限合伙人之间就开始私下热议他的名字。 “这基本上让我们整个基金的投资都收回了成本，” 蒂姆・陈对 TechCrunch 表示，并用 “一战成名” 来形容此次收购带来的影响。一夜之间，有限合伙人在各种场合都能听到他的名字：投资股东名单上、其他风投人士的提及中、创业者口中引用的他的建议里。他们都希望能参与他的基金投资。从一定程度上来说，这得益于蒂姆・陈专注于早期阶段的开发者工具及基础设施类初创公司 —— 在当下的人工智能时代，这一领域正日益受到青睐。蒂姆・陈的职业生涯始于软件工程师，早年作为 Mesophere 公司的早期员工积累了行业口碑。Mesophere 曾是一家热门的开源云基础设施初创公司，得到慧与（Hewlett Packard Enterprise）和微软（Microsoft）的投资；之后，他联合创办了一家名为 Hyperpilot 的 “AI 运维（AIops）” 初创公司，并于 2018 年通过 “人才收购”（aqui-hire，即收购公司主要为获取其团队）的方式将公司出售给 Cloudera。 2019 年，蒂姆・陈开始以天使投资人的身份活跃，随后发现自己在这一领域颇具天赋。他投资了 Jasper、FlatFile、MotherDuck 等技术驱动型初创公司。“我真的很享受这份工作。创业者们都很认可我，还会把我推荐给他们的朋友。” 当时他正在寻找新的职业方向，认为风投行业很适合自己，于是向沙丘路（Sand Hill Road，全球风投行业核心地带）的多家大型风投公司投递了求职申请，却全部遭到拒绝。 “没人愿意雇我，” 他说，“我是一名工程师，也是一位（公司）退出规模不大的创始人。我觉得这种背景在风投行业不算典型。” 他的朋友杰克・泽勒（Jake Zeller）当时在 Angel List（天使投资平台）工作（如今已独立创办基金），泽勒劝他不要放弃，并说服他在该平台上发起自己的基金。 “他告诉我，‘蒂姆，我觉得你可以试着募集 100 万美元的第一只基金，先试试看。’我说，‘哇，我都不知道这能行得通。’然后他给了我一个路演 PPT 模板，” 蒂姆・陈回忆道。通过人脉介绍，他成功吸引到贝恩资本（Bain Capital）等有限合伙人。知名基础设施及人工智能领域投资人、安德森・霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）的马丁・卡萨多（Martin Casado）在后续基金中成为了他的有限合伙人。长期专注于基金投资的 Cendana 资本的迈克尔・金（Michael Kim）也参与了投资。在 Tabular 被收购后，金告诉他，Cendana 资本已为他的第四只基金预留了 1500 万美元。蒂姆・陈对此感到十分意外。与此同时，他还接到了其他投资者的电话，其中既有蓝宝石创投（Sapphire）、通用催化基金（General Catalyst）等之前合作过的机构，也有新的个人投资者。“我当时并没有在募资，完全不知道该募集多少资金。我只是在专注做投资，按自己的节奏来。” 当 StepStone（投资机构）催促他提供有限合伙人文件以便转账，还希望介绍更多投资者加入时，他才决定整理好相关事宜，立即启动这只新基金。Angel List 几乎帮他完成了所有募资文件的准备工作。最终，他将基金规模设定为比上一只基金适度增长的水平 —— 由于他仍认为自己在风投行业处于起步阶段，因此选择谨慎行事。第四只基金的投资者最终包括托马斯・通古斯（Tomasz Tunguz，前红点创投合伙人，现就职于 Theory Ventures）、伊桑・库兹韦尔（Ethan Kurzweil，前贝塞麦风投合伙人，现就职于 Chemistry VC）等知名人士。他将自己日益增长的声誉归功于自身的基础设施工程师背景。“像我这样背景的风投人很少，” 他指的是自己在软件基础设施领域深厚的技术背景。虽然这种背景在大型风投公司看来缺乏吸引力，但对他的独立投资事业而言却是一大优势。与传统风投更关注业务增长势头和销售渠道不同，蒂姆・陈会帮助早期创业者解决产品开发层面的问题。例如，他曾投资过一家名为 ComfyUI 的公司，该公司当时正基于开源模型 Stable Diffusion 开发一款面向消费者的视觉人工智能产品。投资后，蒂姆・陈建议创始人将业务方向调整为 “为其优化后的模型提供开发者平台”。如今，ComfyUI 的运营主体 Comfy-org 已完成 1700 万美元的 A 轮融资，计划与大型闭源模型开发公司展开竞争。该公司在博客文章中公开感谢蒂姆・陈，称其帮助制定了关键战略。
金融界09-24 08:10
AI热潮推动私营科技独角兽估值暴涨：OpenAI、SpaceX、Anthropic领跑Forge榜单
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1780亿美元 xAI：900亿美元 Databricks：1000亿美元 SpaceX：4560亿美元 Stripe：920亿美元 Anduril：530亿美元 Forge首席执行官Kelly Rodriques指出，这些公司的估值增长反映了实际业务扩张而非单纯的市场炒作。“我们在私募市场上从未见过这种情况，这些公司在庞大规模基础上还能以100%至300%的速度增长。” 主要科技初创公司估值对比公司估值(亿美元) 核心业务 OpenAI 3240 AI大语言模型 Anthropic 1780 AI安全与通用模型 xAI 900 人工智能研究 Databricks 1000 数据分析与AI平台 SpaceX 4560 航天运输 Stripe 920 金融科技支付平台 Anduril 530 国防科技值得注意的是，Forge专门设立了国防基金，为机构投资者提供参与AI与国防相关企业的机会。私营独角兽对公开市场的影响尽管这些企业尚未上市，但其动态已直接影响公开市场。例如，甲骨文 (ORCL.US)与OpenAI签署合同后，股价一日内暴涨36%；博通 (AVGO.US)与OpenAI合作协议也推动其股价上扬；而微软(MSFT.US)由于持有大量OpenAI股权持续受益。 Rodriques强调，今年已有19家AI公司筹集650亿美元，占全部私募资本的77%以上。充足资金使这些企业对上市缺乏动力，除非受到监管因素推动。 AI热潮背后的风险与机遇 AI热潮虽带来估值狂飙，但潜在风险不容忽视。OpenAI CEO山姆·阿尔特曼承认，当前市场存在泡沫，称估值“疯狂”，但仍计划投资数万亿美元建设数据中心，赌注未来。他表示：“我们的投入可能比任何公司在任何领域都更激进，因为我们坚信看到的未来。” 同时，Meta CEO扎克伯格也指出，即便存在泡沫风险，公司仍将投入大量资金以抓住人工智能机遇。这反映出行业领导者对AI长期潜力的坚定信心。编辑总结总体而言，AI技术自ChatGPT出现以来成为驱动私营科技估值飙升的核心动力，推动OpenAI、SpaceX、Anthropic等初创公司价值数倍增长。Forge数据表明，AI不仅在私募市场掀起巨额融资潮，也间接影响公开市场的股价表现。然而，市场高估值背后潜藏泡沫风险，投资者需在机遇与潜在不确定性之间保持谨慎。常见问题解答问题1：为什么AI会推动私营科技公司估值大幅增长？回答： AI技术快速发展催生新产品和服务需求，吸引大量投资资本进入初创企业，尤其是OpenAI、Anthropic等。投资者看重其未来成长潜力，估值随融资轮和交易活动水涨船高。问题2： Forge Global的估值方法是怎样的？回答：Forge基于交易活动、融资轮估值和收购要约进行评估，综合市场数据形成企业估值。这种方法能反映企业在私募市场的实际市场价值，而不仅仅依赖预测。问题3：私营独角兽如何影响公开市场股价？回答：私营独角兽与上市公司合作或签署重大合同，如OpenAI与甲骨文的合作，可直接拉升股价。同时，其技术创新和市场影响力也提升投资者对相关上市公司的预期。问题4： AI市场是否存在泡沫风险？回答：是的。OpenAI CEO阿尔特曼已承认部分估值“疯狂”，市场存在过度预期的风险。然而，领导者仍大量投资以捕捉长期潜力，显示泡沫与实际业务扩张并存。问题5：为什么这些私营企业不急于上市？回答：由于私募市场资金充足，这些企业无需依赖公开市场融资。Rodriques指出，充裕资金和高估值让企业有能力自主发展，上市压力主要来自潜在监管要求而非融资需求。来源：今日美股网
今日美股网09-23 00:11
Snowflake 2026财报解析：营收利润全面超预期，AI需求推动客户长期增长
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台领域具备稳固竞争优势。同行竞争方面，Databricks近期完成新一轮融资，估值超过1000亿美元，市场对其关注亦在提升。编辑总结 Snowflake二季度财报显示，公司在产品营收、毛利、调整后EPS及现金流等各项核心指标上均超出市场预期。客户长期投入及RPO增长反映其商业模式稳健。管理层强调通过AI和数据服务推动企业数字化转型。财报缓解了市场对AI新厂商冲击的担忧，同时提振软件板块整体信心。整体来看，Snowflake长期增长前景可期，AI及数据分析战略地位进一步巩固。常见问题解答问：Snowflake二季度财报亮点有哪些？答：二季度Snowflake产品营收10.905亿美元，同比增长32%，调整后每股收益0.35美元，几乎是去年同期的两倍，均超分析师预期。非GAAP产品毛利率76%，运营利润率11%。财报显示其在AI数据分析市场的竞争力强劲，缓解了市场对新兴AI厂商抢占份额的担忧。问：Snowflake上调全年产品营收指引意味着什么？答：公司将2026财年产品营收指引上调至43.95亿美元，高于分析师预期43.4亿美元，同比增长27%。这一指引表明企业客户在AI和数据分析领域持续投入，业务增长稳健，同时显示市场对Snowflake产品需求强劲，有助于长期盈利增长。问：剩余履约义务(RPO)对公司财务健康有何意义？答：截至二季度末，Snowflake剩余履约义务达69亿美元，同比增长33%，反映客户已承诺的未来订单量。RPO增长显示客户长期投入信心强，确保公司未来营收的可预测性和稳定性，是评估公司财务健康和未来业绩的重要指标。问：管理层如何看待AI和客户增长？答：CEO Sridhar Ramaswamy表示，每周超过6100个账户使用公司AI产品，客户选择平台原因包括易用性、数据连接能力和可靠性。管理层强调通过数据与AI帮助企业释放全部潜能，表明公司战略聚焦AI平台发展及客户长期黏性建设。问：财报发布后市场反应如何？答：财报发布后，Snowflake股价盘后一度上涨13%，带动软件板块整体情绪回暖。市场此前担心AI新厂商抢占份额，但Snowflake财报显示其在AI数据平台领域稳固的竞争优势，缓解投资者疑虑，并提高对软件行业未来增长预期的信心。来源：今日美股网
今日美股网08-29 00:12
AI数据分析平台Databricks估值突破1000亿美元
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ock.com 报道，AI数据分析平台Databricks宣布其在进行的K轮融资中，公司估值已突破1000亿美元大关。Databricks自称，该估值较7个月前的620亿美元增长显著，显示投资者对其AI数据分析能力和未来增长潜力充满信心。融资历程 Databricks近期融资节奏迅速，主要情况如下：融资轮次时间融资金额估值 J轮 7个月前 100亿美元 620亿美元债务工具融资 7个月前 52.5亿美元 620亿美元 K轮（潜在）当前未披露 1000亿美元从融资数据可见，Databricks在短期内估值增幅超过60%，显示资本市场对其商业模式、技术能力及市场前景高度认可。市场背景与意义 Databricks作为AI数据分析平台，提供数据湖管理、机器学习和人工智能建模服务。估值突破1000亿美元有以下市场意义：强化其在AI和大数据分析领域的领先地位。为企业级客户提供更丰富的产品和服务，包括端到端数据分析和AI解决方案。吸引更多顶级投资者和战略合作伙伴，加速全球业务扩张。风险与挑战尽管估值飙升，但Databricks也面临一定风险：市场竞争激烈，Snowflake、Palantir等企业同样在AI数据分析领域布局。高估值可能带来投资回报压力，需持续保持营收增长和技术创新。全球宏观经济波动可能影响融资条件及企业扩张计划。编辑总结 Databricks估值突破1000亿美元，反映了AI数据分析平台在资本市场的吸引力和增长潜力。公司短期融资和估值的快速提升，显示投资者对其技术实力和商业模式高度认可。然而，高估值背后也存在市场竞争、技术更新和融资风险等挑战，未来需持续创新和稳健经营以维持长期增长。常见问题解答问1：Databricks此次估值突破1000亿美元意味着什么？答：这表明市场对Databricks在AI数据分析和大数据服务领域的前景高度认可，同时显示公司在技术能力和商业模式上获得投资者信任。问2：Databricks近期融资情况如何？答：公司在过去7个月完成了100亿美元的J轮融资及52.5亿美元债务融资，目前进行K轮融资，估值提升至1000亿美元。问3：估值快速上升的原因是什么？答：主要原因包括AI数据分析市场需求增长、企业客户数量增加、技术实力提升以及投资者对未来业务扩张的信心。问4：Databricks面临哪些竞争和风险？答：主要风险包括同类AI数据分析公司竞争、持续技术创新压力、高估值带来的回报预期压力，以及全球经济环境对融资和业务扩展的影响。问5：估值提升对企业和投资者有何影响？答：对企业来说，可获取更多资本支持业务扩张和技术研发；对投资者而言，高估值意味着潜在回报大，但也伴随一定投资风险。来源：今日美股网
今日美股网08-22 00:14
【美股IPO】较Figma IPO估值翻倍，设计软件Canva最新融资或铺垫上市
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业上市计划的长期沉寂，激励Canva、Databricks和Genesys等企业启动IPO进程。成立于2013年的Canva面临的市场竞争者包括Adobe和Figma。Adobe以其专业的绘图和色彩管理等功能主要服务于专业设计师，Figma更适合专业UI设计和团队协作，而因简单易用、丰富模板和素材、价格亲民等因素，Canva更适合非专业设计人群和需要高效内容制作的用户。在主打个人用户市场同时，Canva也获得了与爱彼迎、纽约证券交易所等公司签订的两千多份企业合同。深耕平民化设计软件十余年且正在大力推进AI技术渗透的过程中，Canva依然具有扎实的运营实力和稳健财务表现。Canva年销售额超过30亿美元，目前月活跃用户高达2.3亿，远超Figma的1300万。原文链接
TradingKey08-20 17:08
GPT-5并未取悦消费者却吸引了企业市场的关注
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平台（GCP）、Snowflake、Databricks和Palantir，而且其交易规模增长迅速。这位知情人士表示，过去一年，客户平均支出增长了五倍多，超过一半的企业客户现在使用多种Claude产品。这位知情人士表示，除两大客户外，其余业务的收入同比增长了十一倍多。即使覆盖范围如此广泛，OpenAI仍在企业客户中取得进展。一位不愿透露姓名的知情人士表示，GPT-5 API自发布以来使用量激增，该模型目前处理的编码和代理构建工作量增加了一倍多，推理用例也增加了八倍多。企业需求正在急剧增长，尤其是在规划和多步骤推理任务方面。 GPT-5的改进 GPT-5在过去一周的受欢迎程度表明，当性能和价格向OpenAI倾斜时，用户的忠诚度会发生多么迅速的转变。人工智能驱动的编码平台Qodo最近将GPT-5与Gemini 2.5、Claude Sonnet 4和Grok 4等顶级模型进行了比较，并在一篇博客文章中表示，GPT-5在发现编码错误方面处于领先地位。该公司表示，该模型通常是唯一能够发现关键问题（例如安全漏洞或损坏的代码）的模型，从而建议进行干净、有针对性的修复，并跳过不需要更改的代码。缺点包括偶尔出现的误报和一些冗余。 Web应用程序云平台Vercel已将GPT-5设置为其新开源“vibe 编码”平台的默认模型——该系统可以将简单的英语提示转换为实时可用的应用程序。 Vercel还将GPT-5融入了其仪表盘内置的Agent系统，该公司表示，GPT-5尤其擅长处理复杂任务和思考长指令。 “虽然 AI 模型领域已经存在很多竞争对手，但Claude独占鳌头。它是迄今为止最好的编码模型，远超其他竞争对手，”Vercel首席技术官Malte Ubl表示。“OpenAI当时根本没机会。” GPT-5改变了这一切。 “他们至少赶上了，”Ubl说。“他们在某些方面做得更好，但在其他方面则更差。” 他表示，GPT-5在早期原型设计和产品设计方面表现突出，并称其比Claude的Sonnet更具创意。 “传统上，你必须针对新模型进行优化，而我们从一开始就看到了非常好的效果，”他谈到GPT-5的集成便捷性时说道。 JetBrains已将GPT-5用作其AI Assistant和Kineto（一款用于构建网站和应用程序的新型无代码工具）的默认语言，此前该公司发现GPT-5可以根据用户提示更快速地生成简单、单一用途的工具。开发者平台Factory表示，它与OpenAI密切合作，将GPT-5用作其工具的默认语言。 “在制定实施复杂编码解决方案的真正良好计划方面，GPT-5表现更佳，”Factory首席执行官Matan Grinberg表示。“它在规划和长期保持一致性方面表现更佳。” Grinberg补充说，GPT-5与他们的多智能体平台完美集成：“它能够完美地处理我们同时管理的大量高级细节和低级实现细节。” 定价灵活性也是Factory决定默认使用GPT-5的一个主要因素。 “定价是我们最终用户最关心的问题，”格林伯格说道，并补充道，更便宜的推理方式让客户更乐于尝试。他们无需再三思量一个问题是否值得付出成本，而是可以“更轻松地即兴发挥”，毫不犹豫地探索各种想法。 Lovable公司的联合创始人兼首席执行官安东·奥斯卡（Anton Osika）表示，他的团队在GPT-5正式发布前几周就对其进行了Beta测试，并对这一改进“非常满意”。Lovable是一家人工智能驱动的工具公司，旨在让任何人都无需编写任何代码即可创建真正的软件业务。奥斯卡表示：“我们发现它更加强大，在许多复杂的用例中都更加智能。”他还补充说，新模型“更容易采取行动并反思所采取的行动”，并且“会投入更多时间来确保它真正做到正确无误。” Box首席执行官Levie表示，他最大的收益体现在与编写代码无关的企业工作流程中。他的团队已经针对复杂的真实商业数据（从长达数百页的租赁协议到产品路线图）对该模型进行了数周的测试，发现该模型能够出色地解决早期AI系统遇到的难题。 Levie补充道，对于企业应用而言，AI代理在后台运行执行任务，这些阶跃式改进至关重要，能够使GPT-5成为工作自动化领域的真正突破。 “GPT-5的表现令人难以置信——无疑是OpenAI的最佳模型——并且在我们的许多测试中，它都是目前最好的。”他说道。
金融界08-15 07:45
世界上最具创新力的国家是？这要看你从哪个角度来看，答案也更耐人寻味
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——OpenAI、Anthropic和Databricks——总部距离彼此不到三公里，都位于旧金山。英伟达在高端芯片市场的统治地位如此之强，以至于有评论者说：“人工智能领域正在打仗，而英伟达是唯一的军火商。” 然而，中国正在紧紧追赶，在某些领域甚至已经领先，比如监控技术和高超音速火箭。人工智能领域被引用最多的论文，也就是ResNet论文，是由四名从未出国留学的中国学者撰写的。超过1300家外国公司已在中国设立先进的科研实验室，以利用不断壮大的本土人才库。至于欧洲？整个欧洲大陆科技公司的总市值还不及美国一家微软的市值。但如果我们跳出体育隐喻，又会看到怎样的图景？世界经济论坛的梅赫兰·古尔在他的新书《创新的新地理》中指出，现实远比表面复杂。其实，全球有很多种不同的创新竞赛，有着不同的终点和成功标准。美国可能擅长私人部门的突破性创新，但在公共部门的渐进式创新方面呢？评估标准一变，结果也就不同。如果关注新想法的传播而不是发明，中国在某种程度上可能已领先美国。中国作为“快速跟随者”的能力早有充分记录，这得益于工程实力与勤奋文化的结合。中国的高铁线路总里程是其他任何国家的两倍。比亚迪今年第二季度销售了近60.7万辆电动车，而特斯拉的销量为38.4万辆。大疆销售的商用无人机数量超过其他所有公司总和。如今，中国正在做更令人兴奋的事情——将实验室中的创意率先实现商业化。北京和上海街头已有数百辆无人驾驶出租车在运行。像阿里巴巴和百度这样的巨头公司，更应被理解为“创新与执行机器”。如果说美国仍然在“发明未来”方面领先，那么中国则在“把未来变为现实”方面走在前列。但如果将视角从私人部门转向公共领域，那么另一个创新冠军浮现出来：新加坡。大多数国家若能将政府常规功能数字化，便已自认为走在政府改革前列。而新加坡政府不仅实现了与市民所有互动的在线化，还走得更远：街道上布满传感器以监测和引导交通流动，利用无人机巡视疫情爆发区域，在公共住房中安装动作感应器以监测老年人健康。新加坡政府还有一个“集体大脑”——智慧国与数字政府集团（SNDGG），汇聚全国最聪明的人才，自视为公共部门的“谷歌”。大多数国家将高科技事务外包给私人部门，而新加坡则坚持自主研发，以形成独特能力；大多数政府在追赶，SNDGG则是领跑者。习惯于关注私营部门的美国人可能会认为新加坡政府的卓越，只是主赛道之外的一出插曲。但伟大的政治思想家霍布斯曾问：是什么阻止了人类生活变得孤独、贫困、肮脏、残酷和短暂？他的回答是国家——“利维坦（编注，这里指指一个强大、有秩序、能维持社会稳定的国家机器）”——而不是东印度公司。古尔还谈到了被日益视为“被抛下的大陆”的欧洲。德国在所谓“深度”或“渐进式”创新方面表现突出：其优势在于众多中型企业，即著名的“隐形冠军”，这些企业专注于高度专业化的产品，致力于把产品做到世界第一。这些企业通常隐匿于小城镇，执着于工程品质，几乎不做宣传：赫伦克内希特公司是全球最先进的隧道掘进公司，却远没有像马斯克命名巧妙的“无聊公司”那样吸引关注。古尔现居的瑞士，也延续了对“隐形冠军”的热情，同时拥有在大型公共工程方面的天赋，比如瑞士铁路系统——无疑是世界奇迹之一，还有大型强子对撞机，以及欧洲核子研究中心CERN。得益于CERN，全球第一个网站的域名不是“.com”或“.net”，而是“.ch”，即瑞士拉丁语国名Confederatio Helvetica的缩写。编注：瑞士铁路系统被称为“世界奇迹”，因为它在山区复杂地形中依然实现了全国高密度、高准点、无缝衔接的铁路网络，结合先进的工程技术、环保理念和极高的服务水平，展现了几乎完美的公共交通运营能力。瑞士全国几乎任何一个村镇都能通过铁路或支线列车抵达。大部分主要线路的列车每30分钟甚至15分钟一班。瑞士铁路穿山越岭能力惊人：哥达基线隧道（Gotthard Base Tunnel）：世界最长、最深的铁路隧道，全长57公里；各类盘山铁路、齿轨列车、缆车系统，与高山地形完美结合，确保即便在海拔3000米的地方也能坐火车。那么，欧洲的优势是否可以超越几个孤立的卓越领域？支持欧洲模式的经典论点是，比美国模式更加可持续——不仅关注高额回报，也重视可持续性和生活质量。领导全球人工智能又有什么意义？如果人工智能只是用来卖更多猫粮，或者吸引更多人看猫咪视频呢？这些问题甚至已经困扰到美国科技核心圈子中的一些人：Palantir公司首席执行官亚历克斯·卡普与公司法律顾问尼古拉斯·扎米斯卡合著的新书《技术共和国》就指出，美国的创新机器过于关注送货类App这类浮夸事物，忽视了真正能改变社会的大想法。欧洲“以文明为先”的路径问题不在于思路错误，而在于尚未创造出能体现这些价值观、又能改变世界的公司，导致在全球舞台上被视为无关紧要。古尔毫无疑问是对的——我们需要用多元的指标衡量创新，而不是单靠市值。但有时，唯有在全球市场中被视为胜者，才能拥有真正的影响力。来源：加美财经
加美财经08-04 00:00

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