加速 AI 創新：為初創企業提供技術、道德和財務成功的見解

上週 2025 年 2 月 27 日，GMI Cloud 與 Gynger 合作舉辦一場網絡研討會，專注於一件事：幫助 AI 公司更智能、更快、更有效率地擴展。我們匯聚了來自 AI 和金融界的專家，回答初創企業在發展 AI 業務時面臨的一些最大問題。

GMI Cloud 的小組成員莫科林和錢玉晶分享了關於保持專注力、建立實際擴展的 AI 基礎架構，以及避免使公司速度減慢的常見技術陷阱的關鍵教訓。在財務方面，Gynger 的 CTO Amnon Mishor 提供了令人難以置信的見解，對管理 AI 成本、防止預算旋轉以及做出更明智的財務決策，以確保初創企業在成長期間保持財務穩定。 

無論您是從頭開始構建 AI、優化基礎架構和技術堆疊，還是想找出如何為成長提供資金，這個會議都充滿了深入見解，可以幫助您前進，同時避免昂貴的錯誤。

要獲得所有見解，您可以隨需觀看完整的網絡研討會 這裡。

重要提示

專注於執行（莫科林，GMI 雲內容主管）

科林一直在人工智慧與商業策略之間的交叉處理多年，協助公司講述引人入勝的故事，並專注於真正推動價值的東西。在本次會議中，他分享了一個引人入勝的個案研究，該創業人工智能初創公司因追求趨勢而不解決真正的問題而失去了路 —— 解釋了學到的艱難教訓以及其他 AI 公司如何保持專注和走向正軌。他強調：

• 保持激光專注於解決一個高影響力的單一問題的重要性。
• 為什麼 AI 產品應該在幾分鐘內提供有形價值以保留用戶。
• 初創企業如何避免基礎架構干擾並控制成本。

技術基礎與人工智慧陷阱（GMI 雲端工程副總裁錢玉晶）

作為 GMI Cloud 推論和 ML Ops 工具開發的領導者，Yujing 在 AI 基礎架構和部署方面擁有深厚的專業知識。他幫助公司針對效率和實際效能進行微調模型，確保其擴展而不必要的複雜性。在網路研討會中，他解決了人工智慧中最大的誤解之一 —— 更多數據會自動導致更好的模型。他對數據策略、基準評估和 AI 道德的見解為初創企業提供了一個明確的架構來構建 AI，這不僅可擴展，而且還具有實用和可靠的人工智能。

重點：

• 為什麼更大的數據集並不總是意味著更好的 AI。
• 「追求基準」的風險以及它如何導致模型脆弱。
• 切斷人工智能道德如何導致監管罰款和長期業務風險。

財務挑戰和成本優化（安農·米霍爾，科技總監，Ginger）

Gynger 解決了初創企業的一個重大問題 —— 找出如何獲得他們所需的軟件和工具，而無需預付費用。他們通過為初創企業提供靈活的融資和更智能的付款選項來實現這一點，以在擴展時保持現金流量作為 Gynger 的 CTO，Amnon Mishor 明確地看到 AI 初創企業在財務上遇到困難的地方。

在網絡研討會中，Amnon 解釋說，團隊經常在沒有明確的財務策略的基礎設施上投資，從而導致預算壓力並減緩增長。他解釋了基礎架構成本的原因可能會迅速轉化，不對齊的優先順序如何安靜地消耗預算，以及公司可以做些什麼來保持財務敏捷性。他強調，人工智慧初創企業在基礎架構上花費比之前的雲端轉型時多兩至五倍，通常沒有明確的策略，並分享了一家公司在 AI 基礎架構上消耗 30% 的收入而沒有意義的回報。

一些其他關鍵亮點：

• AI 公司如何防止成本突破控制。
• 為什麼工程和財務團隊必須一致才能跟踪和最佳化支出。
• 策略性供應商選擇和雲端成本稽核如何降低高達 90% 的費用。

觀看完整網絡研討會

這是一個會議，涵蓋適用於 AI 開發人員、初創企業創始人和企業團隊的策略。無論您是剛剛開始，還是擴展蓬勃發展的 AI 業務，這些見解都可以幫助您更聰明地建立並避免常見陷阱。再一次，您可以通過點擊鏈接訪問完整的網絡研討會 這裡。

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