近日,第一财经独家对话布加勒斯特证券交易所总经理拉杜·汉加(Radu Hanga)、北马其顿证券交易所首席执行官伊万·什捷里耶夫(Ivan Shteriev)以及亚美尼亚证券交易所首席执行官海克·叶加尼扬(Hayk Yeganyan)。三位欧亚资本市场核心人物,以各自市场的真实处境和战略选择,拆解了“向东看”背后的逻辑、挑战与野心。
《总部面对面 · 在上海 创未来》专访爱特思集团大中华区总裁白晨铭。爱特思集团自2004年进入中国市场以来,其著名品牌ZARA不断通过沉浸式快闪店、地标旗舰店等线下创新实践,为消费者带来多样化的时尚体验。白晨铭在采访中坦言,爱特思之所以选择在上海设立亚太区总部,是因为上海已然跻身全球顶尖时尚消费枢纽,并正在成为世界创意灵感与零售创新的来源。
中国经济正在经历“K型分化”,面临着出口和内需的平衡、传统产业和新兴产业的平衡、发展AI和就业优先的平衡。如何做好国内经济再平衡,成为中国经济能否持续高增长的关键。第一财经专访北京大学博雅特聘教授、北京大学国家发展研究院院长黄益平。
在湾区首届“科创青藤成果转化对接会”现场,第一财经记者了解到,不同的企业展示了同一个趋势,AI在传统技术覆盖不了、人力又不愿触及的行业盲区,给出了针对性的产业级解决方案。
产品设计周期长、市场信息噪音多、优质项目难筛选,这是制造业、投资机构面前面临的痛点。在首届“科创青藤成果转化对接会”上,第一财经记者了解到,从技术经理人到AI企业,展示了一条完整的产业效率提升路径。
在城商行走过三十年发展历程、奋力迈向高质量新阶段之际,“数智焕新”已成为助力金融强国建设的关键引擎。从关键系统的自主可控到AI原生应用的深度落地,从印章管理的物电一体化变革到客户服务界面的全面重塑,城商行与科技企业正携手探索一条兼顾安全合规、体验升级与降本增效的转型路径。围绕这一主题,多位来自金融机构与科技服务商的代表,从生产力底座、服务模式重构、风控工具创新等维度,分享了最新的实践与思考。
在城商行走过三十年发展历程、奋力迈向高质量新阶段之际,“数智焕新”已成为助力金融强国建设的关键引擎。从关键系统的自主可控到AI原生应用的深度落地,从印章管理的物电一体化变革到客户服务界面的全面重塑,城商行与科技企业正携手探索一条兼顾安全合规、体验升级与降本增效的转型路径。围绕这一主题,多位来自金融机构与科技服务商的代表,从生产力底座、服务模式重构、风控工具创新等维度,分享了最新的实践与思考。
人工智能行业正站在一个关键路口:一边,模型能力持续突破,推理成本大幅下降,多模态与世界模型加速探索;另一边,公众对智能时代的就业、身份和人机关系的担忧同步升温。从模型竞争到落地应用,我们在何地?从“技术能做什么”到“用技术实际做什么”,我们如何走?当人工智能成为基础设施的“无限量智能”时代正在到来,我们去何处?在技术与社会的交汇处,如何定义AI的边界?如何守护“人之为人”价值?本期《两说》节目,第一财经记者葛唯尔对话OpenAI前全球商业化负责人、人工智能与商业战略专家扎克・卡斯(Zack Kass),结合他深耕AI商业化一线实战经验与行业洞察,共同拆解人工智能行业的机遇、难点与未来走向。
针对市场热议的AI泡沫与行业风险问题,OpenAI前高管扎克•卡斯在对话中指出不存在全局性AI泡沫。按照他曾提出的“模型收益递减理论”,他认为风险集中在前沿模型层。
扎克•卡斯拆解AI行业三大核心竞争维度:前沿模型、推理分发与应用层。他认为,应用层才是竞争真正的主战场。同时,他指出企业无需全域取胜,深耕单一维度即可立足。
扎克•卡斯认为,AI不会摧毁就业,而是重构工作内容,并催生更多全新岗位。人们的AI焦虑,根源不在技术本身,而在对自身能力能否跟上技术演进的不安,以及职业路径被打破引发的身份焦虑,这一心理困境需要几代人消化。
在《下一场文艺复兴》的书里,扎克・卡斯提出“Adoption Gap”(采用鸿沟)的概念,即指技术“能做什么”和“我们实际拿它做什么”之间的差距。据他的观察,AI落地过程中,教育和医疗在跨越这道鸿沟时最吃力。
扎克・卡斯指出大多数企业误将“采用率”当作AI转型的目标,而真正的方向应是让技术隐形化,像水电基础设施一样自然运转,创造实实在在的业务成果和业务价值。
扎克•卡斯指出,自动化最难跨越的不是技术瓶颈,而是人对机器失误的零容忍。假设一台手术,机器的可靠率是99.9%,人的可靠率只有82%,但人们仍会倾向相信人。信任的边界,决定了自动化的边界。
扎克•卡斯提出,未来智能会像水电一样廉价充裕,人人都能随时随地无限量调用。他认为,“无限量智能”时代来临,我们用它来做什么?我们如何让它向善?如何守护自己的人性?我们将由此重新发现人之为人的全部体验。
本期节目,第一财经记者葛唯尔对话OpenAI前全球商业化负责人、人工智能与商业战略专家扎克・卡斯(Zack Kass)。结合他深耕AI商业化一线实战经验与行业洞察,共同拆解人工智能行业的机遇、难点与未来走向。