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人工智能
企業引入 AI 成功關鍵 Google Cloud 建議考慮 3 項：增長、效率和未來
企業採用生成式 AI，已證明能有效提升工作效率和生產力。企業紛紛引入技術，卻未必得到預期成效。Google Cloud 全球人工智能業務董事總經理 Caroline Yap 指出，這次企業的AI熱潮源自由上而下推動，成功的關鍵在於改變內部文化。
SAS 收購英國合成數據公司 Hazy 加強生成數據訓練 AI 模型
SAS 在今年的年度大會 SAS Innovate 2024 發表 Data Maker，給企業生成數據用作訓練專門的 AI 模型。為加強技術，SAS 最新收購英國合成數據公司 Hazy 的核心軟件資產，讓企業客戶安全高效地產生難以大量搜集的數據。
Google Cloud 內部用 GenAI 生成 Proposal 撰寫時間減半倍增中標機會
Google Cloud 團隊近期內部用 Gemini 開發 RFP Accelerator 和 PitchGen程式，協助快速生成計畫書和演示簡報，去競投客戶項目。既可以減少撰寫計畫書時間近一半，也因為可按對象生成相關的內容，令中標機會增加 50%。正好示範由員工推動創新，給團隊加強生產力。
LPS 一站式 AI 方案 NeuroNode 10 秒內生成一頁 A4 文本
為回應企業期望在安全的環境下利用 AI 技術，聯想電訊盈科企業方案（LPS）推出基於聯想基礎設備的私有雲大語言模型（LLM）一站式解決方案 NeuroNode。企業利用此方案於本地部署 LLM ，透過 AI 創新業務時毋須通過公共雲傳輸數據或模型，有助解決企業在隱私保護和監管合規方面的問題。
美商務部命令台積電 11/11 起 禁止向中國出口先進晶片
早前台積電向美國商務部通報，其生產的一款晶片被發現用於華為昇騰 910B的人工智能（AI）處理器。最新消息傳出，美國已命令台積電自 11 日起，停止向中國客戶供應能用於 AI 的先進晶片。
IBM Granite 3.0 小型模型 成本比大模型低 23 倍
IBM 近期發表 Granite 3.0，當中包括 80 億和 20 億參數的小型語言模型（SML）。該小型、高效能模型能更貼近企業需要，而且使用成本比大型模型低 3 倍至 23 倍，更符合成本效益。
IBM 夥亞洲脈絡提供 GPU 即服務 幫港企大規模在地部署生成式 AI
IBM 與本地數據中心公司亞洲脈絡（OneAsia）合作，提供本地部署解決方案 GenAI-in-a-Box 和託管式 GPU 即服務（GPU-as-a-Service），讓企業有安全的 AI 基建建立生成式 AI 方案。IBM 香港區總經理潘鳳瑤表示，企業經過兩年的概念驗證（POC），將進入大規模部署生成式 AI，過程中或會遇上不同挑戰，IBM 提供技術和顧問服務協助企業運用 AI 推動業務發展。
保誠引入 Google Cloud MedLM 分析醫療報告索償效率倍增
大型語言模型配上行業數據訓練更切合商業用途，Google Cloud 的大型言言模型加入醫療知識微調推出專為醫療保健行業所用的 MedLM。除了診所和醫院用來建 AI 方案，最新有保險公司保誠採用 MedLM，為醫療保險客戶分析醫療報告。從概念驗證階段可見，MedLM 自動化分析醫保索償審核，效率提升一倍，亦提高賠償決策的準確度。
Klook 用生成式 AI 開發新功能 輕易整理 900 萬真實用戶評價
本地獨角獸創業公司 Klook 用生成式 AI 加快開發新功能，包括整理超過 900 萬用戶的評價、比較旅遊體驗產品，還加強原有的自動翻譯、個人化產品推介等，藉此推動旅遊業務發展。這批新功能背後用上 Google Cloud 的 Gemini 1.5 Pro 支援。
Biz.IT
雲端對全球 GDP 貢獻 未來六年預計超過 12 兆美元
有最新研究報告顯示，2023 年雲運算技術對全球國內生產總值（GDP）的整體貢獻超過 1 兆美元，由雲端支援的 AI 則為 GDP 貢獻逾 980 億美；同時預計在 2024 年至 2030 年間，採用雲端所產生的全球 GDP 將突破 12 兆美元，而由雲端支援的 AI 將額外貢獻 1.5 兆美元。