GPT-5给AI行业带来的变化；AI机器人飞入寻常百姓家；三大云巨头还没能从AI大模型中赚钱丨AI新零售早报
AI营销观察
《GPT-5要来了？AI行业会发生哪些剧变？》
《“元萝卜”大胜世界冠军，AI机器人飞入寻常百姓家》
大模型特点：可以通过自然语言处理的方式，理解和生成各种文本内容，如对话、文章、诗歌、代码等。生成式人工智能在各个领域都有广泛的应用和创新，如音乐、体育、医药、教育、娱乐、游戏等。它们可以帮助人们提高效率。（来源：“万能的大熊”微信公众号）
《对话原钉钉 VP 张斯成：生成式 AI，能否避免「中式 SaaS 」的陷阱？丨AGI 十人谈》
中美两地在大模型领域的发展态势有明显的差异，国内更关注技术层面的创新和竞争，而硅谷更关注应用层面的创新和价值。国内大模型创业者需要从2C领域开始起步，利用硅谷的技术优势和市场环境，寻找有趣的应用场景和商业模式；立足于国内2B领域，利用开源社区的支持，满足客户的个性化需求。（来源：“AI科技评论”微信公众号）
大模型应用观察
《亚马逊、谷歌、微软，三大云巨头还没能从AI大模型中赚钱｜甲子光年》
现状：亚马逊的AWS是目前最大的云计算服务提供商，但其增速放缓，主要原因是客户的成本优化；谷歌的Alphabet是目前最大的广告服务提供商，其广告业务和YouTube业务反弹，带动了整体营收增长；微软是目前最大的软件服务提供商，其Office 365和Xbox等业务都保持了稳定增长。（来源：“甲子光年”微信公众号）
《决定大模型好坏的不止GPU，还有AI人才》
AI大模型的发展受到了多方面的推动，包括计算机性能的提升、算法的优化、数据的增加、开放和开源等。应用：涉及到金融、电商、能源、教育、医疗等多个行业，为人类提供了更加精准和高效的服务。AI大模型的评估需要考虑多个维度，例如算法模型等。（来源：“首席数智官 ”微信公众号）
《保护大模型应用安全，现在不需要拿性能做代价了 | 最“in”大模型》
TEE和LLM的融合需求：TEE和LLM的融合可以为LLM的训练和推理提供更高级别的隐私保护和数据安全防护，尤其是在涉及敏感数据和知识产权的行业或场景中，如金融、医疗、法律等。融合挑战：能导致资源不足和性能下降。（来源：“量子位 ”微信公众号） 【完】
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