读到英国有如此多的学校实施了手机使用的全面禁令，实在令人失望（4月10日报道，超过90%的学校禁止使用手机）。
虽然学生的参与感以及对手机和社交媒体的依赖问题确实需要解决，但学校更有可能通过教授学生如何以健康、有目的和丰富生活的方式使用技术来支持他们的发展。如果能在推动社交互动和鼓励课外学习之间找到一个平衡、细致的方法，也许就能更好地利用手机或平板电脑来实现这些目标。所有学生都应该具备获取优质信息并在追求独立学习中更快转移知识的能力。如果手机或平板能帮助实现这一目标，那我们或许不应太快否定它们在学校中的作用。难道我们不应该帮助学生在学校内外都能自信地使用数字设备吗？否则，年轻人又如何学习如何批判性地思考，并在充斥着被人工智能超级充实的虚假信息的在线空间中导航呢？
—— 罗伯特·哈里森
教育和集成技术主任，ACS国际学校
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Anecdotes推出AI代理，以Google Cloud转变GRC
Anecdotes, 领先的数据导向的治理、风险和合规（GRC）自动化平台，今天宣布推出其AI代理，旨在帮助企业驾驭GRC的复杂性。
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这些是为企业GRC构建的首批AI代理，集成了Google Cloud基础设施，以提高GRC工作流程的自动化和优化，提高效率和准确性。
这些新的AI代理利用Anecdotes独特的数据优先方法来进行GRC自动化，使用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）来自动化流程并解锁新的机会。通过将AI集成到GRC操作中，企业能够获得自动化和洞察，增强效率、可扩展性和准确性。
第一个可用的AI代理是 政策守护者（Policy Guardian），它确保书面政策在所有时间都得到正确实施，通过持续测试这些政策与实时数据进行对比，识别实施差距。
“Anecdotes联合创始人兼首席产品官Roi Amior表示：“随着多个政策中每个都有几十个需要评估的要求，大多数组织已放弃对实施情况的持续监控。组织需要一种方法，来弥补政策意图与实际执行之间的差距。” 他进一步指出：“政策守护者使企业能够确保其政策与运营现实之间的持续一致，从而在风险成为现实之前消除合规盲点。”
政策守护者的价值体现在：
通过持续测试系统数据与政策的对比，政策守护者确保政策按预期实施。例如，如果一项政策要求所有数据库每天备份，但数据显示一个数据库的备份频率为每周一次，政策守护者将识别该差距，提供支持证据，并通知团队采取纠正措施。
Anecdotes的第一个企业AI代理现已可用，并可以在Google Cloud环境中无缝部署。有关更多信息或查看在线演示，请访问Anecdotes在Google Cloud Next ’25上的展位或访问 anedotes.ai。
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Wingspan推动数据现代化与AI代理部署，提供可衡量的投资回报率
Onix，一家云计算、数据及AI驱动解决方案的领导者，今天宣布推出Wingspan，这是一款行业首个多功能代理AI平台，旨在加速数据到AI的转型，并带来显著的投资回报（ROI）。
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在Google Cloud Next 25大会上首次发布，Wingspan使企业能够创建先进的、上下文感知的数据平台并部署特定领域的AI代理，提升用户生产力和可操作的AI驱动洞察。
“Wingspan旨在应对现代企业的现实复杂性，”Onix的CEO Sanjay Singh表示。“通过利用强大的上下文引擎和自主AI代理，Wingspan提供可扩展的智能，能够在各个环境中无缝集成。部署AI不仅仅是部署AI——而是部署能够理解您的业务并驱动可衡量影响的AI。”
Wingspan集成了Onix的专有技术，用于数据现代化和上下文引擎知识产权，包括Eagle、Raven、Pelican和合成数据生成器Kingfisher。该平台嵌入了新的功能，包括自主和确定性的AI代理。与Onix的咨询服务相结合，它提供了一种强大而全面的解决方案，使现代数据平台和特定领域AI用例的采用速度比传统方法快2到3倍。首批客户在使用Wingspan后，在4周内就将AI项目加速推向生产。
“Onix的新创新使我们的客户能够加速数据现代化和AI采纳，”谷歌云数据分析总监Yasmeen Ahmad表示。“Onix的Wingspan为Google Cloud生态系统带来了自主智能和集成的代理AI方法，使企业能够更有效地利用其数据，加速在Google Cloud上的AI驱动转型。”
Wingspan的核心是一种强大的上下文引擎，由Eagle的企业知识图谱提供支持，能够理解复杂的企业数据生态系统和流程。该平台全面支持与Google Cloud AI产品的集成，包括与最近宣布的Google Agentspace的开箱即用无缝集成。通过统一数据、血统、流程和AI，Wingspan使用户能够通过在组织特定业务语言和流程中操作的AI代理，获得上下文感知、自适应和一致的智能。
“在当今快速变化的数字环境中，企业面临着来自非结构化和分散数据的持续挑战，这阻碍了他们采用尖端的自动化框架和AI技术。Onix的Wingspan平台将帮助公司无缝加速数据现代化，整合自动化，推动AI洞察和建议，以弥合这一差距，”Calix的云和安全高级副总裁Doug Howland说道。
随着Wingspan的推出，Onix继续在云计算、数据、应用转型和AI赋能领域进行创新，为企业提供增强的自主性和运营效率。Onix近日荣获2025年Google Cloud年度合作伙伴奖，获得数据与分析 - 北美，以及行业解决方案 - 电信类别的殊荣，并作为Google Agentspace的合作伙伴，这彰显了Onix致力于提供智能、数据和AI驱动的行业解决方案，简化转型，带来可观的商业影响。与Google Cloud的合作，使Onix能够帮助企业充分释放数据的潜力，实现显著的财务回报。
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Wingspan增强数据现代化和AI代理部署的上下文意识，提供可衡量的投资回报率
Onix，一家云、数据和人工智能驱动解决方案的领导者，今天宣布推出Wingspan，这是一款行业首创的多功能智能人工智能平台，旨在加速数据到人工智能的转型并提供显著的投资回报率（ROI）。{ width=60% }
在Google Cloud Next 25上发布的Wingspan使企业能够创建先进的、具有上下文感知的数据平台并部署特定领域的AI代理，从而提高用户生产力和可操作的AI驱动洞察。
“Wingspan是为了应对现代企业的现实复杂性而设计的，”Onix首席执行官Sanjay Singh表示。“通过利用强大的上下文引擎和自主AI代理，Wingspan提供可扩展的智能，能够无缝集成到各个环境中。这不仅仅是部署AI，而是部署理解您的业务并带来可衡量影响的AI。”
Wingspan集成了Onix用于数据现代化和上下文引擎知识产权的专有技术，包括Eagle、Raven、Pelican和合成数据生成器Kingfisher。该平台嵌入了新的功能，包括自主和确定性的AI代理。与Onix的咨询服务相结合，Wingspan提供了一个强大而全面的解决方案，使现代数据平台和特定领域AI用例的采用速度比传统方法快2-3倍。首批客户通过Wingspan实现了显著的价值，AI项目在4周内加速投入生产。
“来自Onix的新创新使我们的联合客户能够加速数据现代化和AI采纳，”Google Cloud数据分析总监Yasmeen Ahmad表示。“Onix的Wingspan为Google Cloud生态系统带来了自主智能和集成的智能AI方法，使企业能够更有效地利用数据，加速在Google Cloud上的AI驱动转型。”
Wingspan的核心是一款强大的上下文引擎，由Eagle的企业知识图谱驱动，能够理解复杂的企业数据生态系统和流程。该平台支持与Google Cloud AI产品的完全集成，包括与最近宣布的Google Agentspace的开箱即用的无缝集成。通过统一数据、血统、流程和AI，Wingspan使用户能够通过在组织特定商业语言和流程中操作的AI代理获取上下文感知、自适应和对齐的智能。
“在当今快速变化的数字环境中，企业面临着未结构化和碎片化数据的持续挑战，这阻碍了它们采用尖端自动化框架和AI技术的能力。Onix的Wingspan平台将帮助公司无缝加速数据现代化，集成自动化，并推动AI洞察和建议，以弥合这一差距，”Calix云与安全高级副总裁Doug Howland表示。
随着Wingspan的推出，Onix继续在云、数据、应用转型和AI赋能方面进行创新，向企业提供增强的自主性和运营效率。Onix最近获得2025年Google Cloud年度合作伙伴奖，在数据与分析-北美和行业解决方案-电信类别中获奖，以及作为Google Agentspace的合作伙伴，这凸显了Onix致力于提供智能、数据和AI驱动行业解决方案的承诺，简化转型并带来显著的商业影响。通过与Google Cloud的合作，Onix正在帮助企业释放其数据的全部潜力，实现显著的财务回报。
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经过验证的C级领导在创纪录的销售增长年结束时接管
StorMagic®，旨在解决全球边缘数据问题，今天宣布任命其新首席执行官（CEO）和董事会成员Susan Odle。
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Odle于2024年8月加入公司，担任首席增长官，并被任命为首席执行官，以将StorMagic定位于加速创新执行，并推动2025年及以后预期的显著增长。
Odle的任命正值公司发展中的关键时刻，此前其推出的SvHCI，一种全栈HCI VMware替代解决方案，导致合格销售管道增长600%。Odle将利用公司前所未有的支持评级、独特的产品能力以及在关键垂直市场的巨大足迹，帮助客户优化其现有的服务器群，并减轻由于不可预测的关税导致的硬件成本，StorMagic的2026财年于2025年4月1日开始。
在加入StorMagic之前，Odle曾担任8020CS的创始人兼首席执行官、BDO Lixar的首席运营官，以及GFI Software和Youi.TV的运营副总裁。此外，她在2020年被《软件报告》评为SaaS领域50位杰出女性之一。前任首席执行官Danial Beer在担任4年后，将继续担任StorMagic董事会的非执行成员。
“StorMagic的产品可靠性和性能，以及支持评级在软件行业是前所未有的，而且这种情况在过去十五年中一直保持，”StorMagic首席执行官Susan Odle表示，“作为首席执行官，我将利用和整合我们出色的跨职能团队，帮助公司解决由于Broadcom收购VMware而在边缘处放大的财务和运营困境。”
StorMagic在这些领域的卓越成就体现在以下关键成就中：
支持
StorMagic的2024年支持评级包括99%的客户满意度（CSAT）、Gartner Peer Insights上的4.5星评级和G2上94%的支持质量评分。在过去两年中，在50000个全球安装中，只有0.03%的支持票被分类为严重问题，所有票据均由内部工程师直接处理。
产品能力和可靠性
在过去一年中，StorMagic推出了SvHCI，一种全栈HCI软件解决方案，旨在帮助转向VMware的客户。StorMagic是唯一能够在两个节点上利用现有硬件替代Broadcom/VMware环境的供应商，且在历史预算范围内完成。
零售IT专业知识
StorMagic活跃的前10大客户中有70%来自零售行业，包括Giant Eagle, Inc.和Sheetz, Inc.。StorMagic对边缘零售地点特定需求的深刻理解，体现在其高可用的车队管理和为关键业务高交易量设计的成本效益解决方案中。
2025财年的其他显著成就包括：
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KAYTUS发布KSManage V2.0，数据中心运维效率提升四倍
KSManage V2.0提供了一站式智能数据中心解决方案，具备对5000多种IT设备型号的集中管理，支持一键全自动批量配置。
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KAYTUS作为端到端AI服务器和液冷解决方案的领先供应商，宣布推出其下一代数据中心管理平台KSManage V2.0。升级后的平台兼容5000多种主流IT设备型号，实现了跨多样化环境的无缝集成。凭借一键全自动批量配置功能，KSManage V2.0将管理效率提升至四倍。该平台利用先进的AIOps能力，实现故障诊断准确率超过98%，并减少20%的能耗。这些增强功能显著优化了规模化数据中心的运维，推动了可持续和智能的基础设施管理。
随着云计算和AI应用的快速发展，数据中心的规模以空前的速度增长——从仅有一百多台设备增至数万台。这一爆炸性增长为运维（O&M）带来了重大挑战，尤其是在管理大量异构服务器、存储系统和网络设备方面。KSManage专为应对这些复杂性而构建，提供智能高效的数据中心运维。它解决了管理多样化硬件的难题、低运营效率以及基础设施性能不均等主要痛点。通过确保可靠、简化和智能的基础设施运营，KSManage使企业能够全力专注于驱动其核心业务创新。
集中管理，集成一体化平台
规模化数据中心的一大挑战是管理来自多个供应商和型号的异构设备——每种设备都有其管理接口和协议。尽管开源工具提供基本功能，其分散的管理方式常导致资源配置碎片化和运营复杂性增加。KSManage V2.0通过统一的企业级平台解决了这一问题，旨在简化运维。它支持来自不同供应商的各种IT设备，兼容超过5000种服务器、存储系统和网络设备型号。通过标准化的接口和协议，KSManage V2.0实现了对异构基础设施的集中、带外管理，极大简化了运营，同时增强了效率和控制力。
KSManage V2.0在数据中心监控和管理方面提供了显著的升级，增强了健康监测、性能跟踪、检查管理和网络测试工具的能力。这些改进使得用户能够进行更为细致的组件级健康监测、全面的性能指标查看和可定制的检查工作流程——提供更精准和智能的监控体验。
该平台支持2D和3D全局可视化，允许用户实时监控关键资源指标，如能耗、温度和容量。这种增强的可视性使操作员能够主动跟踪基础设施状态，从而优化管理效率。此外，KSManage V2.0能够在数分钟内生成定制的可视分析报告，简化数据分析，加速数据驱动决策。
完全自动化批量升级，四倍提升运营效率
服务器配置效率低下仍然是规模化数据中心的一大挑战，手动固件升级耗时、复杂且容易出错。为了应对这一挑战，KSManage V2.0引入了一键自动批量升级功能，大幅简化工作流程，显著提升运维效率。作为这一能力的补充，KAYTUS推出了KSManage Repo，一个集中固件库，存储KAYTUS服务器的最新更新。注册并输入设备序列号（SN）后，客户可以连接到官方映像库，实时自动检测并获取最新固件版本。利用带内和带外通信通道，KAYTUS服务器支持全栈固件批量升级和自动配置——包括BMC、BIOS、CPLD、FRU、NIC、驱动器等——可以在线或通过批量下载进行。这种自动化确保了设备性能的最佳状态，并将维护效率提升至400%。
AIOps提升可靠性和能源效率
规模化数据中心通常面临与基础设施稳定性和过度能源消耗相关的挑战。手动监控缺乏实时设备分析所需的响应速度，而开源管理工具常常存在安全风险、不稳定性和功能有限的问题——导致了故障检测延迟、事件解决缓慢及潜在的业务中断。此外，缺乏对能源使用的可见性会导致能效比（PUE）升高。KSManage V2.0通过内置AIOps能力解决了这些问题，将智能操作集成到故障预测、报警报告和诊断的整个生命周期中。该平台不仅提升了故障响应时间和系统稳定性，还提供实时能耗跟踪，包括碳排放监测。这使得数据中心能够优化能源效率，支持与绿色IT倡议保持一致的可持续、环保运营。
智能预测和快速诊断。KSManage V2.0通过先进的AI供能能力将预测性维护和故障诊断推向了新的高度。它支持对驱动器故障提前15天进行预测，同时内存故障预测准确性提高了30%。在出现故障时，利用AI算法进行性能和容量预测，从而实现主动和知情的决策。KSManage V2.0为规模化数据中心设计，能够在几秒钟内处理实时的十亿级运维数据，并在五秒内响应数千个警报。它采用创新的ETF（事件触发免费）阈值-free告警算法，实现了95.26%的惊人告警准确率。在诊断方面，KSManage V2.0主动和被动监测指标数据，收集日志以快速检测和准确定位故障——其诊断准确率超过98%。这些能力显著提升了操作弹性，并减少了复杂IT环境中的停机时间。
全面的能源管理以支持可持续运营。KSManage V2.0在包括AI和通用服务器、存储系统、网络设备、冷却单元、照明和电源设备等广泛的数据中心基础设施中提供强大的能耗管理。为了满足不同的业务需求，KSManage V2.0提供多种能耗控制策略，支持基于动态工作负载的能源调整和碳排放的可视化跟踪。通过智能管理工作负载以维持最佳效率，避免无负载或超负载状态，该平台减少总体能耗15%至20%。此外，KSManage V2.0基于历史数据趋势提供预测性能源分析，使数据中心能够主动规划运营和能源策略。这降低了能源不足或过剩的风险，支持与长期减碳目标相一致的可持续、环保运营。
KSManage已经在包括云服务提供商（CSP）、金融和电信等多个行业成功部署。在一个涉及土耳其领先电子商务平台的案例中，KSManage有效解决了固件升级效率低下、配置易出错和操作系统部署缓慢等关键运营挑战。通过自动化管理超过3000台服务器，KSManage将固件升级时间减少了70%，配置准确率提高到99.8%，并实现了每日高达500台服务器的部署。这些改进为整体运维带来了80%的效率提升和40%的硬件故障率降低。
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公司联合发力，推动网络与安全领域的创新——简化运营，同时提供更多的可见性、控制和保护。
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Infoblox Universal DDI™，作为唯一提供顶尖DNS、DHCP和IPAM服务的网络服务解决方案，现在与Google的Cloud WAN集成，以确保最大性能、简易性和弹性。
Google Cloud的新DNS Armor，由Infoblox提供支持，原生提供对Google Cloud工作负载的恶意活动的强大和预防性检测。
Infoblox是一家云网络和安全服务的领导者，今天宣布与Google Cloud合作，简化企业网络和安全，同时帮助组织加速云转型的旅程。Infoblox和Google Cloud推出了两种新解决方案，以帮助企业应对混合、多云网络和网络安全方面的挑战：
Infoblox Universal DDI™ 为Google的Cloud WAN提供的全功能集成解决方案，将全球顶尖的Google Cloud跨云网络基础设施与Infoblox的行业领先的DNS和DHCP能力结合起来，改造企业网络。
Google Cloud DNS Armor，由Infoblox提供支持，是一款下一代原生保护DNS解决方案，为Google Cloud工作负载提供强大和预防性的恶意活动检测。
“与Google Cloud的合作标志着我们在创新和增强云网络与安全使命方面的战略里程碑，”Infoblox总裁兼首席执行官Scott Harrell表示。“这证明了保护DNS和DDI服务在管理和保护当今混合多云环境中所发挥的关键作用。Infoblox和Google Cloud为企业提供紧密集成的云优先解决方案，实现安全连接，同时减少运营开销。我们的技术被几乎所有财富100强公司用于管理关键工作负载。”
“在Google Cloud，我们致力于构建具有全球规模的云基础设施，帮助客户简化运营，”Google Cloud网络副总裁/总经理Muninder Singh Sambi表示。“建立弹性和安全的网络是这一愿景的关键组成部分——将网络与安全结合，以确保无缝的连接性和性能。Infoblox在DDI和保护DNS创新方面一直处于领先地位，成为我们在云中提供企业级网络服务的理想合作伙伴。通过将Infoblox的技术集成到Google Cloud中，我们使组织能够更轻松地现代化、连接并信心十足地扩展其全球业务。”
面对简化运营、增强安全性和保持敏捷性的日益挑战，企业需要对网络和安全采取更加简化和集成的方法。
“Infoblox和Google Cloud之间的合作标志着企业网络和安全的重大飞跃，”Sabre公司云平台基础设施副总裁Alfredo Rodriguez表示。“通过结合他们的专业知识，他们提供了可扩展、智能的解决方案，简化了分支机构的运营，加强了防御，并实现了灵活、高效的云连接。”
Infoblox Universal DDI为Google的Cloud WAN：Infoblox Universal DDI与Google的Cloud WAN集成，允许组织轻松快速地部署Universal DDI的NIOS-X作为服务。Infoblox Universal DDI为Google的Cloud WAN提供了基础设施免费的DNS和DHCP服务，紧密集成于Google Cloud跨云网络中。在企业现代化基础设施方面，结合提供增强的性能、弹性和全球范围的扩展性。这些集成服务大大简化了基础设施的部署和管理，降低了总拥有成本，同时有助于确保应用程序、工作负载和服务在全球的分支、数据中心和用户之间高效交付。这个全功能集成的集中管理解决方案统一了企业骨干、SD-WAN以及企业级的关键网络服务。而且，当与Infoblox的安全产品结合使用时，Infoblox Universal DDI可以作为一个单一的拦截点，在整个混合云基础设施中部署一致的安全策略。Infoblox Universal DDI即将在Google Cloud市场中提供。
DNS Armor，由Infoblox提供：Google Cloud的DNS Armor利用Infoblox在保护DNS和基于DNS的威胁情报方面的深厚专业知识来保护云工作负载，提供简化、可扩展的威胁检测。该解决方案提供增强和预防性的安全性，旨在无缝集成而不增加操作复杂性。它使客户能够检查DNS通信中的恶意活动，例如勒索软件、指挥和控制、数据外泄、零日DNS威胁、域生成算法等。Infoblox的技术为DNS Armor服务提供支持，客户可以直接在Google Cloud控制台上激活和配置DNS威胁检测。管理员可以监控DNS查询并访问能够实现早期威胁检测和主动安全姿态的实时DNS威胁日志。DNS Armor的攻击检测能力比其他解决方案早63天。对任何Google Cloud客户而言，DNS Armor的激活过程可在Google Cloud控制台内轻松完成。
“随着网络威胁的日益复杂，Infoblox和Google Cloud之间的合作提供了一种改变游戏规则的网络安全方法，”Lloyds Banking Group的高级域网络工程师Bob Walker表示。“Google Cloud的DNS Armor，依托Infoblox的支持，融合了两种技术的最佳成果——前沿的DNS威胁情报和可扩展的云架构，为企业提供对新兴威胁的强大保护。”
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王小川的AI创业合伙人们，陆续离开了他。
近日，百川智能被曝联合创始人焦可已经离职，联合创始人、模型研发负责人陈炜鹏即将离职。
对于这些消息，百川智能方面选择保持沉默。
新浪科技从知情人士处了解到，陈炜鹏管理着百川超过一半的研发人员，但公司聚焦医疗战略及内部激烈的资源竞争，其主动提出了离职，目前正等待百川智能内部放行。
此外，金融To B业务的负责人——百川智能商业合伙人、金融事业群总裁邓江，虽未官宣离职，但也已经离开，下一步或将加入一家大模型创业公司。
加上去年12月，联合创始人、商业化负责人洪涛也选择了离开。细数下来，在最近三个月以来，已出现三位联创及合伙级高管离职，另一位“等待离职中”。
二次创业仍拢不住人心，王小川和百川智能，究竟怎么了？
据知情人士近日爆料，“百川智能创始团队近期出现变动，其中，主要负责互联网业务的联创焦可已经离职，另一位主要负责百川大语言模型技术的联创陈炜鹏也将离职，目前还在走内部流程。”
据悉，焦可和陈炜鹏两人都已经分别开始AI领域创业。其中，焦可在AI语音方向创业，且正在寻求融资。陈炜鹏的创业项目为AI Coding方向，同样也在陆续接触一些投资人。
对于上述消息，百川智能方面至今未做回应。新浪科技曾向陈炜鹏本人求证相关消息是否属实，但对方未做回应。
不过，有知情人士对新浪科技透露，“陈炜鹏此次离职系本人主动提出，如果百川通过离职请求，很快就会离开。”
该人士进一步透露称，“陈炜鹏其实在百川负责基础大模型，管理着公司一大半的研发人员，是百川绝对的核心技术领导人。但是，由于2024年，百川内部爆发过激烈的人才、资源争抢，处于旋涡重心的陈炜鹏也深受其累，“主动提出离职”。
对于具体为何会发生人才和资源争斗，该人士并未直言。不过结合坊间传闻及百川智能近期动态，大致可以推测为百川进一步聚焦医疗战略，资源向医疗集中，进而导致内部分歧。
本月初，百川智能传出主要负责金融行业To B业务的B端组被裁撤，员工均在当天签署离职协议。据彼时百川智能方面回应新浪科技，“百川正按照既定规划，对金融业务进行优化调整，以集中资源、聚焦核心业务，加速实现“造医生、改路径、促医学”的愿景。”据彼时员工透露，“未来百川将以更高效的团队和更丰富的资源，推动优质医疗服务的普及与普惠。”
该公司内部人士表示，结合陈炜鹏被曝正筹备AI Coding方向创业项目来看，陈炜鹏本人对于AI医疗的兴趣或许没有那么浓厚。与王小川认定的公司战略方向不太一致，主动提出离职，或许也是不得已为之。
除了焦可和陈炜鹏外，知情人士还透露，本月初百川智能金融行业To B业务B端组调整的力度极大，目前整个组均已裁撤，之前负责该业务的百川智能商业合伙人、金融事业群总裁邓江，目前也已经离职。
至此，王小川的AI高管们，已有三名联合创始人离职，一人已经提离职等待批复中。
2024年7月，百川智能曾宣布完成A轮50亿元融资，同时将以200亿元估值开启B轮融资，成国内第三家估值200亿元大模型独角兽。在A轮融资中，百川的投资方包括阿里、小米、腾讯、亚投资本、中金等头部大厂和市场化投资机构，也有北京市人工智能产业投资基金、上海人工智能产业投资基金、深创投等国资背景产投基金。
去年还备受资本热捧的百川智能，缘何今年却忽然战略大转，多位高管陆续被曝离职？
资深AI行业人士李谋（化名）对新浪科技直言：“主要还是受到了DeepSeek的冲击”。李谋认为，“DeepSeek有着不弱于国内任何一家企业的AI infra能力，但他们却选择了开源路线，这直接击穿了各模型厂商的技术护城河，在AI infra能力比不过DeepSeek的情况下，大模型厂商想要在模型方案等B端业务上超越DeepSeek，唯有从算力和数据层面入手，算力比拼的是资金和GPU采购能力，唯一能做出差异化的，其实更多的是数据。”
“医疗行业足够大，这一领域的数据壁垒也很高，如果百川真的能够扎进去，发挥自己的模型能力同时构建起自己的数据壁垒，确实会有非常多的想象力”，在李谋看来，相比AI+金融领域目前已经布满大厂、各类创企，竞争已经非常激烈，AI与医疗的结合目前业务成熟的企业还不太多，但“健康长寿”的诱惑力又足够大，仍能够吸引资本为其不断买单。
但是，作为AI 1.0时代的“AI四小龙”们，很早就看到并进行布局，随后又陆续放弃的领域，王小川的AI+医疗新故事，又能够坚持多久？
以去年底刚上市的AI+医疗行业头部公司讯飞医疗为例。在2024年上半年，其账上还有着1.34亿元的亏损，且相较同期，亏损数额还在进一步扩大。行业头部企业尚且吃不上肉的情况下，急着聚焦医疗的百川智能，在大多数人看来更像是“步调乱了”。
据百川智能内部人士透露，公司不会放弃基础大模型研发，后续将会做医学增强的基础大模型。从长的时间线来看，AI与医疗的结合是王小川的理想、星辰大海，他甚至可以围绕AI怎么攻克癌症、衰老进行布局，对于早已财务自由的他，可以有耐心去追求自己的情怀，但他身边的人，又有多少能一直陪着他“做时间的朋友”？
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腾讯的AI业务，究竟是如何布局的？
今天举办的腾讯全球数字生态大会上海峰会上，围绕大模型的研发与应用，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生详细解读了对于AI的思考和业务最新进展。
汤道生表示，DeepSeek的开源与深度思考的突破让大家都很兴奋，它给大模型带来的绝不只是评测多跑了几分的“量变”，而是里程碑式的“质变”。
用户在实际使用过程中，切实感受到了AI的“可用性”在进一步提升。
“AI正在跨过产业化落地的门槛，站在普及应用的全新节点上。行业由之前的模型训练主导，发展到今天更多是应用与Agent驱动；我们看到，云上DeepSeek API调用量激增，语音交互的需求也带动了ASR（自动语音识别）与TTS（文本转语音）模型的API调用；模型推理的算力消耗正在高速增长，规模化推理的成本优化，成为云厂商的核心竞争力。”汤道生说。
面向未来，腾讯将立足于用前沿的AI技术，打造“好用的AI”，为用户提供有实效、有温度、可进化的智能产品和解决方案，助力大家的美好生活，推动实体产业创新突破。
汤道生强调，腾讯将做好两个坚持：一是坚持在模型研发上的持续投入，全力夯实模型底座，满足不同场景的需求；其次是坚持“用户为先”，将AI与多元场景深度融合，打造高可用、高稳定的AI应用，为用户带来“有用、好用”的智能体验。
大家上午好！
很高兴与大家相聚在腾讯云城市峰会，共同探讨数智化带来的创新发展与产业机遇。我们把峰会的首站定在上海，也是想借这个机会，对上海市政府长期以来给予我们的关心和支持，表示衷心的感谢！
上海是改革开放的前沿阵地，外贸进出口总额超过4万亿元，超过1000家跨国公司在这里设立了地区总部。上海也是技术创新的标杆，集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业，产值突破了1.8万亿，其中人工智能产值超过4500亿，位居全国前列。
这些年，腾讯也为上海的发展持续贡献力量。我们打造了长三角地区算力规模最大的人工智能计算中心，建设了腾讯优图、科恩等创新技术实验室；服务了临港集团、上汽集团、老凤祥等一大批本地企业的数字化升级；也帮助外资企业更好的扎根中国；支持出海企业拓展新市场。
半个月前，我刚刚来过上海，和本地几家企业展开了深入交流，明显感受到，大家对于增长的信心显著回升。当下，AI新技术的快速突破，实体产业的持续升级，以及国际市场的不断开拓，都在为企业发展打开新的空间。腾讯也愿意以数字技术，为大家提供持续的增长助力。
第一个增长助力，是以AI实现产业的提质增效。
最近，DeepSeek的开源与深度思考的突破让大家都很兴奋。它给大模型带来的绝不只是评测多跑了几分的“量变”，而是里程碑式的“质变”。用户在实际使用过程中，切实感受到了AI的“可用性”在进一步提升。AI正在跨过产业化落地的门槛，站在普及应用的全新节点上。行业由之前的模型训练主导，发展到今天更多是应用与Agent驱动；我们看到，云上DeepSeek API调用量激增，语音交互的需求也带动了ASR（自动语音识别）与TTS（文本转语音）模型的API调用；模型推理的算力消耗正在高速增长，规模化推理的成本优化，成为云厂商的核心竞争力。
首先，腾讯在模型研发持续投入，全力夯实多个模型底座，满足不同场景的需求。
大模型技术是智能AI应用的基础。腾讯一方面坚定不移的推进大模型的全链路自研，另一方面，也积极拥抱先进的开源模型，让客户针对不同场景自由选择，满足各自对场景与性价比的要求。
2023年，腾讯推出了腾讯混元大模型，率先采用MoE架构，旗舰模型参数规模达万亿级，在各类行业测评中，无论是通用基础能力，还是专业应用能力，都稳居国内第一梯队；还有多个规格的蒸馏模型，在开源社区也深受开发者欢迎。
今年，我们又推出新一代快思考模型混元Turbo S，对大多数通用任务，实现“积极响应”，首字时延降低近一半。此外，更擅长完成复杂任务、深度推理的混元T1模型，也即将推出正式版。在多模态领域，混元全新上线并开源“图生视频模型”，用户只需要上传一张图片，输入创意描述，就可以生成一支自带音效、具有2K分辨率的5秒高清短片。
其次，在AI应用方面，我们坚持“用户为先”，将AI与多元场景深度融合，打造高可用、高稳定的AI应用，为用户带来“有用、好用”的智能体验。
大模型是AI应用的核心，但好的模型还需要搭配实用的场景、权威的内容来源、稳定的算力服务，才能在用户需要的时候，提供可靠的AI服务。
从用户需求出发，是腾讯的产品价值观。春节过后，用户迫切期望用到深度思考的推理能力，我们也快速响应用户需求，无论是面向C端的腾讯元宝、微信搜一搜、ima、地图等应用，还是面向开发者的大模型知识引擎、腾讯云AI代码助手等平台工具，都支持腾讯混元和DeepSeek的“双模调用”。
例如腾讯元宝，借助腾讯云智算强大的算力支撑与海量的运维经验，确保了用户使用过程流畅“不卡顿”。同时，叠加了自身积累多年的多模态能力，元宝能够对用户发送的图片做分析理解与优化处理。元宝利用了全网最优质的微信公众号内容，以及强大的“联网搜索”能力，确保了检索和生成结果的质量和时效性。最近，元宝还与腾讯文档打通，用户可以直接上传腾讯文档到元宝，让AI辅助总结、提炼要点，也能一键导出对话到腾讯文档，随时修改、分享或者继续创作。
如果模型是“大脑”，知识库也许就是“课本”。大脑智商再高，如果没有相应的知识做基础，也无法很好地解决问题。我们可以通过智能工作台ima，将模型与个人知识库融合，助力高效的工作和学习。用户基于本地文件、公众号文章等内容，构建个人和团队共享知识库，就能够实现对个人资料的精准检索、高质量的AI问答，辅助文本创作等。
企业同样可以将大模型与企业知识库结合，打造更懂业务的AI，让AI助力营销、客服和研发，提高市场竞争力。最近，腾讯乐享就上线了AI知识库功能，将深度思考与企业专属知识结合，获得了更强大的智能问答能力，为企业缩短新员工培训时间，提高员工专业水平，提高客户满意度，最终提高销售转化率。
除了腾讯乐享，还有腾讯会议、企点智能客服、AI代码助手等，也都全面接入了深度思考的能力，为企业客户带来了更智能的使用体验。腾讯云自身就是这些产品的深度用家，边用边迭代。
例如，腾讯云AI代码助手，代码生成准确率提升30%以上，它支持上百种编程语言，能够完成代码补全、技术对话、代码诊断、单元测试等任务，已经落地了上百家数字化企业。
我们看到，很多企业也需要将大模型做进一步定制，结合企业自身的场景与数据，训练出自己的行业大模型，打造企业级的AI中台，让数据可以统一管理与复用，支撑在生产、销售和服务等环节的智能应用。
为此，腾讯推出了腾讯云TI平台，帮助开发人员一站式完成混元、DeepSeek、Llama等主流模型的精调与推理，覆盖数据获取、处理、模型训练、评估、部署到应用的全流程，数据标注成本下降70%，模型训练效率提升30%，同时还支持公有云、私有化及专属云部署。
另外，腾讯云大模型知识引擎，通过提供RAG（文件检索）、Workflow（工作流）、Agent等多种应用开发方式，来加速大模型应用的落地。企业可以获得稳定和精确的多模态知识问答效果；也可以用“拖拉拽”的简单方式，编排企业专属的工作流，快速搭建符合实际场景需要的大模型应用。
头部物流集团DHL就使用大模型知识引擎，编排了41条企业专属的工作流，快速搭建适合物流场景的智能服务，用AI自动接待客户，并完成查询快件、修改地址和时间、咨询保险和寄送等服务。更重要的是，通过工作流的模式，一线业务人员也可以直接配置智能服务，大幅降低了技术门槛和沟通成本。
目前，腾讯云大模型已在政务、零售、金融、工业、医疗、教育、文旅等30多个行业落地。
在推动模型应用落地产业的过程中，算力也非常关键。我们通过整合高性能计算、存储、网络、加速套件、云原生智能调度编排等能力，推出了腾讯云智算套件。模型训练的千卡日均故障率，仅为业界水平的三分之一；千卡集群训练的并行加速比达到96%，通信时间占比缩短到6%。此外，通过软硬件技术能力的整合，腾讯云智算集群从机器上架到开始训练，最快只需要1天。
当然，除了AI之外，腾讯运营多年的互联网服务，已经打磨出稳定与高性价比的基础设施服务，数字化技术如操作系统、云原生、网络安全等软件也全面开放给更多行业的客户。
国产软件企业也从早期侧重应用开发，逐步向更底层、更基础的平台技术扎根，技术水平与国外头部企业对齐，兼顾到国内外团队的需求与习惯，提供更高性价比、更及时响应的服务体验。
腾讯打造了以“6T”为代表的“全栈自主创新企业级软件”，覆盖数据库TDSQL、操作系统TencentOS、专有云TCE、PaaS平台TCS、大数据TBDS、AI开发平台TI，核心产品不仅通过了国家安全测评的最高标准，而且产品的兼容性、易用性和扩展性在市场上很受欢迎。比如协同办公领域，腾讯会议、企业微信、腾讯文档、腾讯乐享等应用，不仅稳定易用，而且有独特的C2B连接能力，在多个行业头部客户渗透率，都超过了50%。
无锡地铁集团就借助TencentOS操作系统，成功实现了50多个业务系统、400多套操作系统的国产化替换升级，通过底层系统的统一管理、协同变更，为全量的生产和管理信息系统打下坚实的支撑。值得一提的是，在替换过程中，我们实现了系统的“热迁移”，业务几乎0中断，用户全程无感知，成为轨道交通行业操作系统国产化标杆。
在AI和数字化融合创新的同时，我们也看到，新市场的拓展也成为了企业增长的重要驱动力，国际化发展成为行业共识。在华东，特别是上海，很多企业都有出海的诉求，还有大量的外企，也希望分享中国大市场机遇。腾讯云也以数字化助力企业全球化发展，开拓增长新空间，在金融、泛互、媒体、游戏、电商等30多个领域，服务了10000多家海外客户，覆盖欧美、日韩、东南亚、中东、非洲等80多个国家和地区。
一方面，我们持续打造覆盖全球、稳定可靠的云基础设施，为企业国际化铺好宽平大路。例如在广汽出海的过程中，我们帮助埃安快速部署了面向东南亚地区的数字基础设施，成功复制“智能网联云平台”，3个月内完成了在泰国市场的车联网量产落地。很多客户反馈说，腾讯云在产品适应性、性价比和贴身服务等方面，都更有优势，成为大家出海的首选。我们持续加大一带一路市场的投入，在印尼的第三个可用区，与在沙特阿拉伯的数据中心也即将上线。
另一方面，中国互联网行业三十年的创新发展，所沉淀的经验和能力，也越来越受到全球客户的认可。最近，在泰国市场，正大集团旗下零售公司CP AXTRA，就把主要的零售及批发业务系统，成功迁至腾讯云。未来还将借助腾讯云的大数据解决方案，开展零售流程中的库存和需求预测、定价、促销等场景的数据应用，实现经营提效和商业增长。此外，很多欧美日韩企业，包括法国电信、日本万代、韩国网石、Coupang等众多当地的行业头部企业，也在广泛采用腾讯云的全球化资源、音视频、CDN、网络安全以及小程序框架等，服务全球用户。
各位领导、各位嘉宾！
我们正在共同见证数字技术为各行各业注入新动能。从大模型驱动的智能转型，到自主创新的国产软件崛起；从国内市场的数字化深耕，到扬帆出海开拓全球市场，腾讯云始终与千行百业并肩前行，成为企业最坚实的数字基石。
今天，我们不仅提供前沿技术，更传递一种信念——在这个充满不确定的时代，唯有锚定技术创新、开放协作、专注价值，才能将挑战转化为机遇，将焦虑升华为破局的力量。让我们携手并进，在数字浪潮中书写更多的辉煌！
谢谢大家！
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烹饪界传统上是艺术和人类技能的天地，但随着人工智能 (AI) 日益影响餐厅运营和用餐体验，烹饪界正在发生巨大变化。
美国国家餐饮协会的报告显示，40%的餐厅经营者计划在未来两年内加大对技术的投资，这表明行业正朝着以AI为代表的技术解决方案迈进。
随着餐饮业面临不断变化的顾客期望和高效运营的需求，创新型厨师和餐厅老板开始拥抱AI技术。AI不仅能激发创造力、简化流程，还能在竞争激烈的市场中提供卓越的服务。
AI正从未来概念转变为现实工具，彻底改变餐饮业的运作方式，从定制菜单到自动执行复杂的厨房任务，无所不能。
AI在烹饪领域最引人注目的应用之一是菜单设计。
传统的固定菜单正被AI算法取代，这些算法能够分析大量关于顾客偏好、饮食趋势、季节性食材供应甚至地方口味的数据，从而打造灵活且个性化的用餐体验。
这些智能系统可以预测热门菜品，推荐新的风味组合，并根据顾客反馈和库存情况快速调整菜单。
麦肯锡公司的一项研究发现，采用数据驱动个性化服务的企业销售额增长了10%至15%，这显示了AI优化菜单在餐饮行业中潜在的财务优势。
想象一下，菜单能根据你的饮食需求和历史订单动态调整，推荐你可能喜欢的菜品。AI正在将这一设想变为现实。通过学习顾客的互动和点餐历史，AI可以推荐符合个人口味的菜肴，从而大规模实现定制化用餐体验。
此外，AI还能分析社交媒体趋势和在线评论，发现新的饮食偏好，帮助厨师紧跟潮流，创作出符合当下口味的菜品。
这种基于AI的创新菜单设计方式，使餐厅能够更好地应对市场变化，并持续改进菜品，以满足甚至超越顾客的期望。这种预测顾客需求的能力，正成为快速变化的餐饮行业中一项关键优势，让餐厅能够每次都能满足并打动顾客。
除了菜单设计，AI在厨房运营中也取得了显著进展。AI驱动的自动化厨房系统正在改变食物的准备、烹饪和库存管理方式，从而提升效率和烹饪精准度。
机械臂和AI驱动的烹饪设备可以处理日常任务，如切菜、烤汉堡，甚至制作复杂的菜肴。这让厨师能够专注于创意菜单开发和品质把控。
IMARC集团的报告估计，食品机器人市场在2024年已达到27.1亿美元，预计到2033年将增长至62.9亿美元，2025年至2033年的复合年增长率为9.32%。
这种自动化技术有助于解决餐饮行业普遍面临的劳动力短缺问题，同时确保食品制作的一致性和速度，这对维持顾客满意度和企业盈利能力至关重要。
AI系统还在优化库存管理方面发挥作用。它们根据历史销售数据和预订情况预测所需食材，从而减少食品浪费，确保餐厅始终备有满足需求的食材。
配备AI传感器的智能烤箱和烹饪设备可以精确控制烹饪温度和时间，确保菜品质量一致并减少烹饪失误。
这项技术还被应用于洗碗和清洁机器人，进一步实现厨房任务的自动化，让员工能够专注于需要人类技能的工作，如摆盘、装饰和直接与顾客互动。这些AI工具是提升厨房运营效率和整体表现的重要一步。
AI的应用也延伸到了前厅运营中，尤其是机器人服务员的引入。
虽然机器人并未完全取代员工，但它们被用于辅助送餐、点单和处理支付等任务，特别是在快餐和休闲餐厅中。这些机器人可以在繁忙时段提高效率，缩短等待时间，并为顾客提供新颖有趣的用餐体验。
研究表明，76.6%的人如果发现机器人服务员易于使用，会更愿意接受它们。此外，75.6%认为这些机器人有帮助的消费者表示它们易于互动，这表明明确的好处使其更受欢迎。
与此同时，AI通过数据分析实现个性化服务，使餐厅能够预测顾客需求和偏好，提供定制建议，并营造更加贴心和个性化的用餐氛围。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手还通过在线平台和移动应用改善顾客互动，处理预订、解答问题并提供即时支持。
这些数字工具不仅方便易用，还让顾客能够随时联系餐厅并快速获得解答。从这些互动中收集的数据为餐厅提供了宝贵的顾客偏好和行为洞察，进一步优化了个性化服务策略。
尽管人际互动在餐饮服务中仍然重要，但AI通过提供高效、个性化和无缝的服务，正在提升用餐体验，这满足了现代顾客对速度和便利的需求。人与AI的结合正在塑造餐饮业客户服务的未来，为顾客创造一个更加响应迅速且令人满意的用餐环境。
随着AI在餐饮领域的广泛应用，未来的餐饮业将更加高效、个性化和创新。那些战略性地使用和整合AI技术的餐厅可能会占据优势，提升运营效率、顾客体验和盈利能力。
然而，驾驭这一技术变革需要深厚的烹饪知识和商业管理能力。这正是金融MBA对希望在行业中脱颖而出的厨师和餐厅老板至关重要的原因。
MBA课程可以为餐厅老板提供宝贵的资源，涵盖财务管理、市场营销、领导力和业务增长等方面的专业知识，并提供强大的职业网络支持。它还能为烹饪专业人士提供必要的信息，帮助他们在业务中明智地应用AI技术。
尽管MBA的成本和时间投入较高，但其长期收益可能远超这些挑战，尤其是对于那些希望扩展业务、开设连锁店或获得投资者资金支持的人来说。
随着AI改变餐饮行业，成功的关键在于平衡创新与人性化服务。虽然技术提升了效率和个性化，但理解其财务影响，从初始成本到长期回报，对于可持续增长至关重要。
将烹饪热情与扎实的商业知识相结合，行业领导者可以确保AI驱动的技术进步不仅带来实际的商业利益，还能提升用餐体验。
原文来源于：
- Feast Magazine
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