搜索引擎优化(SEO)作为数字媒体行业的核心增长战略已经历了20多年。然而，生成型人工智能(AI)的出现正在改变搜索的概念。从用户点击链接访问网站的时代，转向AI直接提供答案的时代，媒体的优化策略也迎来了新的转折点。 在6月1日(当地时间)于法国马赛举行的世界新闻媒体大会(WNMC)上，SEO向AEO(答案引擎优化)和GEO(生成型引擎优化)的搜索策略演变成为主要话题。 参加“发现：在AI时代重新思考搜索”的会议的克拉拉·索特拉斯(The Audience Club创始人)、巴里·亚当斯(Polemic Digital顾问)和大卫·巴特尔(DJB Strategies创始人)指出，搜索生态系统正在从以链接为中心的结构转向以答案为中心的结构。 过去，SEO的目标非常明确，即在搜索结果中获得更高的曝光率，以获取更多的点击和访问者。关键词优化、反向链接建设和技术SEO等策略被广泛应用。 然而，最近的情况正在发生变化。 谷歌的AI概述(AI Overviews)、AI模式(AI Mode)、ChatGPT搜索(ChatGPT Search)、Perplexity等基于生成型AI的服务，正在扩大直接提供综合信息的方式，而不是将用户连接到网页。AI回答窗口正在成为新的信息消费渠道。 在这种变化中，AEO的概念应运而生。 AEO是一种优化策略，旨在使AI生成的答案能够引用或参考相关内容。与其在搜索结果中获得高曝光率，更重要的是被AI选为可信来源。明确的信息结构、专业性和可信度成为核心竞争力。 最近，GEO也成为行业的新关注点。 GEO是一种策略，旨在使ChatGPT、Gemini、Claude等生成型AI平台在生成答案的过程中积极利用特定品牌和内容。其目标不仅是出现在搜索结果中，更是要被纳入AI的答案生成过程。 不过，业内专家认为，AI尚未达到可以替代现有搜索流量的水平。 专家们表示，尽管通过生成型AI的流量正在快速增长，但大多数媒体的整体流量仍未达到1%。虽然AI基础的搜索在增长，但要替代传统搜索引擎所提供的大规模流量仍有很长的路要走。 因此，业界呼吁将SEO、AEO和GEO视为相互演变的过程，而非相互替代的概念。 如果说SEO是“争夺点击的竞争”，那么AEO就是“争取被引用的竞争”，而GEO则是“成为AI选择的信息的竞争”。 然而，在WNMC上反复传达的信息是，技术之上更根本的东西依然存在。 在AI时代，最重要的仍然是与读者的关系。 包括巴里·亚当斯在内的行业专家强调，尽管算法和平台不断变化，但与读者的直接关系是持久的。因此，媒体正在加大对订阅、新闻通讯、移动应用和播客等直接接触点的投资。 最终，尽管AI正在改变搜索的未来，但媒体行业的本质并未改变，这是此次大会的结论。 优质内容、强大品牌和忠实读者群体。 从SEO到AEO、GEO的演变将持续，但可持续的媒体商业竞争力仍在于创造读者再次回来的理由。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球新闻机构和科技公司的人工智能（AI）战略领导者们正在法国马赛讨论媒体行业如何利用生成型人工智能。 第77届世界新闻媒体大会（WNMC）于当地时间6月1日在法国南部的港口城市马赛拉开帷幕。此次大会由世界报业协会（WAN-IFRA）主办，吸引了来自80多个国家的1000多名媒体界人士汇聚一堂。 今年大会的主题无疑是“生成型AI”。首日的议程主要围绕生成型AI在新闻生产、编辑、搜索、内容分发和盈利模式等方面带来的变化，以及在AI时代媒体生存战略展开讨论。 在“AI：最新技术发展对出版商和新闻机构的意义”这一环节中，介绍了生成型AI的发展方向及其在新闻机构中的应用案例。 发言者包括加拿大AI初创公司Mizal AI的联合创始人兼首席执行官弗洛朗·多当（Florent Daudens）和瑞士AI及数字战略顾问克里斯托夫·以色列（Christophe Israël）。 多当曾在开源AI平台Hugging Face推动AI创新，并曾担任加拿大知名日报《德沃尔》（Le Devoir）编辑部主任及CBC/Radio-Canada国际部、政治部和报道部门负责人。近期，他专注于研究AI对媒体行业的影响，并为全球媒体和大学进行演讲和咨询。 以色列曾参与WAN-IFRA与OpenAI共同运营的“新闻机构AI催化剂”、“AI前沿”和“AI未来实验室”项目的设计与指导。他曾担任法国公共广播France Inter的数字负责人、《解放报》（Libération）副编辑和瑞士最大媒体集团之一Tamedia的数字与开发总编辑。目前，他经营着AI及数字战略咨询公司OK Lab，为媒体及其他企业提供数字转型、增长战略、组织变革和AI引入的咨询服务。 此次大会将持续至3日。第二天将安排关于生成型AI的主要技术变化及其对媒体企业战略和商业模式影响的讨论。媒体高管们还将探讨应对AI时代的战略。

LG U+将推出结合YouTube Premium与Google AI Pro的订阅产品。此举是在国内通信公司纷纷将AI订阅服务作为用户留存和差异化的核心手段之际推出，旨在吸引同时希望消费内容和利用AI的用户群体。 LG U+于6月2日起通过订阅平台“유독”开始销售“YouTube Premium+Google AI Pro”结合产品。 月费为2万9000韩元，比单独订阅这两项服务便宜约34%。VIP等级及以上的会员客户可使用4000韩元的额外折扣券，以2万5000韩元的价格享受服务。 YouTube Premium提供无广告视频观看、后台播放、离线保存和YouTube音乐使用权。Google AI Pro是谷歌的生成型AI服务，基于最新的Gemini 3.1 Pro引擎，具备文本和图像生成能力，以及自主分析海量信息并撰写综合报告的“深度研究”功能，同时支持与Gmail、Google文档等工作空间的联动。该服务还包括最多可供5人共享的Google One 5TB云存储。 LG U+表示，此次产品旨在针对那些在YouTube上消费内容的同时，利用AI提取见解或制作图像的创作者和高参与度用户。此前在“유독”推出的Google AI Pro结合产品主要与多种生活类优惠券（如多米诺比萨、Olive Young、Mega Coffee等）相关联，而此次则更侧重于数字生产力。 LG U+的合作业务负责人赵永成表示：“通过这两项强大服务的协同效应，客户将体验到从内容观看到基于AI的工作之间无缝的创新。”他还表示：“未来，我们将推出更加精准分析客户多样化使用模式的定制产品，力争让AI订阅成为LG U+‘유독’的最佳选择。” 在通信行业，生成型AI订阅服务已明显成为资费计划和订阅平台的核心福利。SKT通过其AI服务“A. Dot”提供OpenAI的ChatGPT Plus订阅权益作为资费福利。KT则基于与微软的合作，将Copilot基础的AI服务与企业客户进行联动。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

2026年的韩国再次站在半导体的巅峰。全球正处于人工智能（AI）革命的巨大门槛前，而半导体则是这场革命的核心。几年前，韩国半导体产业曾深陷低迷，内存价格暴跌，三星电子和SK海力士在全球经济放缓和库存增加的背景下经历了严酷的寒冬。 然而，AI时代迅速改变了全球产业格局。自从ChatGPT推出以来，生成型AI革命引发了全球数据中心和AI服务器投资的激增，AI需要处理大量数据，开始要求与传统DRAM截然不同的超高速、超大容量内存，即高带宽内存（HBM）。目前，全球AI产业以英伟达为中心，但其核心也离不开韩国的内存。如果美国主导了AI平台和软件，那么韩国则在为AI时代提供“记忆”。因此，市场将当前的局势称为“43年来的半导体超级周期”。 然而，在这一点上，韩国必须保持冷静。繁荣总是让人眼花缭乱。韩国社会往往在某个特定产业急剧上升时，将其视为永恒的未来。无论是1970年代的重化工业，1980年代的造船和钢铁，1990年代的IT和半导体，2000年代的房地产和建筑，还是最近的数字平台和二次电池热潮，韩国总是将某一产业的繁荣视为国家命运的象征。然而，产业历史总是循环的。繁荣带来过度投资，过度投资导致供给过剩，供给过剩又引发价格暴跌和结构调整。这是资本主义工业史的残酷循环。 半导体行业也不例外。1980年代，日本半导体曾主导全球。当时，美国对日本的半导体攻势感到恐惧。日本企业几乎垄断了内存市场，全球都在说“半导体是日本的时代”。然而，随着泡沫破裂和结构变化，美国的技术和贸易压力下，日本半导体产业迅速动摇。随后，韩国接过了接力棒。三星电子成为内存市场的绝对霸主，SK海力士也跻身世界顶级企业。然而，这一过程并非一帆风顺。韩国半导体产业经历了无数次的低迷、价格暴跌和全球金融危机，才得以生存。因此，现在正是最重要的时刻。繁荣期恰恰是最危险的时期。 最近，韩国社会中发生的争论看似只是简单的工资争论，但实际上蕴含着更深层次的问题。关于如何分配创纪录的营业利润，劳动界、企业、政治界和金融市场之间发生了冲突。劳动界表示：“创纪录的业绩得益于劳动者的奉献。”市场和小股东则主张：“上市公司的利润基本上是股东的权益。”政治界则发出不同的声音：“半导体是国家战略产业。”问题在于这三种逻辑开始发生冲突。半导体不再是单纯的产业。在韩国，半导体已经成为出口产业、安全产业、影响股市的核心产业，以及关乎青年梦想和国家未来的产业。因此，半导体在某种程度上被视为“国家本身”。 正是在这里，“半导体病”的风险开始显现。经济学中所称的荷兰病（Dutch Disease）是指某一特定产业或资源过于强大时，国家经济整体平衡被打破的现象。这个词最初源于荷兰天然气繁荣削弱制造业竞争力的案例，但现在韩国也可能面临另一种形式的风险。半导体产业过于强大，可能导致国家经济、金融市场和政策判断整体向半导体倾斜。实际上，现在的韩国股市几乎成为半导体市场。三星电子和SK海力士的股价上涨，市场整体上涨；反之，半导体动荡，韩国经济整体也随之动荡。这种结构从长远来看绝对不健康。国家经济过度依赖某一特定产业，最终会导致该产业的周期影响国家整体命运。 更重要的问题是AI时代的本质。现在，人们谈论AI产业将永远增长。然而，技术产业的历史并非如此。互联网泡沫、LCD产业、太阳能和电池产业都经历了巨大的周期。AI最终也无法避免供给过剩、价格竞争、技术标准变化和地缘政治风险，尤其是中国的追赶。中国目前正在向AI半导体和内存产业投入巨额资金。在美国的技术制裁下，中国正在进行国家层面的全力攻坚，以建立自己的半导体生态系统。当然，目前技术差距仍然存在。但在产业竞争中，最危险的就是低估对手的追赶速度。日本曾一度追赶美国，韩国追赶日本，而现在中国正在追赶韩国。最终，半导体产业是没有永恒赢家的战场。 特别是AI时代的竞争不仅仅是内存的竞争。未来的竞争将是半导体与能源、软件与云计算、数据中心与机器人、AI平台与国防AI、量子计算等相互连接的巨大生态系统竞争。在这一点上，韩国正面临重要的选择。韩国目前拥有世界一流的内存竞争力，但仅靠内存无法保证未来。AI时代的真正赢家将不是单纯制造芯片的国家，而是能够掌控整个AI生态系统的国家。美国之所以强大，不仅仅是因为英伟达，而是因为OpenAI、微软、谷歌、亚马逊、Meta和特斯拉等AI平台、云计算、数据中心和软件形成了一个完整的生态系统。相对而言，韩国仍然停留在过于依赖硬件的结构中。 因此，现在韩国真正需要思考的不是简单的营业利润分配问题。真正重要的是如何准备下一代AI结构和电力效率创新、AI软件和数据主权、全球供应链重组和人才培养、产业多元化和能源战略。尤其是在AI时代，电力问题至关重要。AI数据中心消耗巨量电力。因此，半导体竞争力很可能与能源竞争力相连。美国的大型科技公司之所以竞相争夺核能、液化天然气和可再生能源的获取，正是因为这个原因。最终，AI时代不仅是半导体时代，而是“能源与数据的时代”。 事实上，当前世界正同时经历三次巨大的转型。第一是AI革命。第二是美中霸权竞争。第三是能源与供应链重组。半导体正是这三者交汇的点。美国开始将半导体视为安全问题，而中国则将其视为国家生存问题。欧洲也在为复兴本国半导体产业投入巨额资金。最终，半导体不再是单纯的产业，而是现代文明的战略资产。 然而，正因如此，更需要保持冷静。沉醉于繁荣的瞬间，危机便开始了。“居安思危”。在安逸时思考危机的意义。现在，韩国半导体产业无疑处于世界最强的地位。然而，讽刺的是，正是在这个时刻，可能是最危险的时刻。历史从未对傲慢的胜利者长久留情。最终，生存下来的产业不是沉醉于当前繁荣的产业，而是为未来危机做好准备的产业。韩国半导体产业也同样如此。 现在需要的不是简单的欢呼，而是冷静的战略。劳动者应考虑长期竞争力，企业应准备未来生态系统而非短期业绩，政府应思考国家产业结构而非政治受欢迎程度。 最重要的是保持平衡。半导体是韩国的核心战略产业，但它不应成为吞噬整个国家的“半导体病”。世界已经进入了AI革命、美中霸权竞争、能源重组和供应链战争同时进行的时代。在这一巨变中，韩国要生存下去，现在需要的不是简单的好运，而是设计未来结构的能力。 不沉醉于繁荣，准备应对低迷，优先考虑未来生存结构，这才是韩国半导体产业和整个韩国经济应有的真正战略。AI时代才刚刚开始，而现在的韩国正站在这一历史性转折的中心。最终，生存下来的国家不是沉醉于当前成功的国家，而是为未来危机做好准备的国家。 产业也是如此。半导体应成为韩国的骄傲，但同时，韩国还需为超越半导体的未来做好准备。这才是真正的国家战略，也是韩国在AI时代生存的条件。 ※ 本文利用生成型AI撰写，并经过编辑审核。

根据调查，39%的韩国民众表示他们使用过ChatGPT等生成型人工智能（AI）。这一使用率已连续三年上升，但同时对虚假信息生成和犯罪滥用的担忧也在加大。 广播媒体通信委员会（방미통위）与信息通信政策研究院于28日发布了《2025年智能信息社会用户面板调查》的结果。 调查显示，38.9%的受访者表示他们有使用生成型AI的经历，较去年增加了14.9个百分点，较2023年增加了26.6个百分点。生成型AI用户的平均每日使用时间为49.6分钟。 特别是68%的受访者表示，他们每天使用生成型AI的时间超过30分钟。 使用生成型AI的主要原因是“信息搜索效率高”（86%），其次是“有助于时间管理”（72.6%）、“支持学习活动”（68.2%）、“有助于解决复杂问题”（64.8%）和“支持日常工作”（64.8%）。 与此同时，公众对生成型AI的负面影响的担忧普遍上升。对虚假信息传播的担忧增加了9.6个百分点，对犯罪滥用的担忧增加了9.0个百分点，对难以辨别真伪内容生成的担忧增加了8.9个百分点。关于工作替代、创造力下降、版权侵犯以及偏见和歧视性内容生成等多种负面影响的担忧也较去年有所上升。 不使用生成型AI的原因中，“不知道如何使用或难以掌握”的比例最高，达到63.5%。其次是“服务费用负担重”（59.2%）、“难以选择适合自己的服务”（59.1%）、“担心个人信息或隐私被侵犯”（59%）和“担心伦理问题”（59%）。 此外，生成型AI服务提供者和AI推荐服务提供者都被要求负责任地运营服务，以保护用户权益。 对于生成型AI服务提供者，81.3%的受访者认为需要制定内部检查或举报程序，以防止用户生成侵犯他人权利的内容。 对于AI推荐服务提供者，79.3%的受访者认为需要告知用户人工智能算法筛选内容的标准。约75%的受访者认为，当相关服务损害公共利益时，政府需要进行制度性干预。 另外，根据WiseApp和Retail的调查，截至4月，ChatGPT在韩国的月活跃用户数（MAU）达到了2345万，创下历史新高。与去年1749万相比，增加了约600万。谷歌的Gemini和Anthropic的Claude的用户数也分别增长了约10倍和12倍，达到了845万和241万。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

CJ온스타일正在加速利用聊天GPT等生成型人工智能（AI）平台进行电商转型。 CJ온스타일于28日表示，在本月1日至25日，借助聊天GPT和Gemini等对话式AI平台，应用和网站的访问量比去年1月同期增长了四倍以上。 CJ온스타일在15日推出了专用的聊天GPT应用，客户可以在聊天GPT中搜索商品并查看直播信息，然后跳转到CJ온스타일的官方应用。用户可以询问“请推荐适合送礼的50000韩元的美容产品”或“请推荐今年夏天的雨靴”等问题，从而获得相关商品和直播信息的推荐。 目前，CJ온스타일在聊天GPT的专用应用中已完成对60万个商品的AI优化，计划在年内将适用商品数量扩大至100万个。这些数据不仅用于聊天GPT，还将应用于自家应用的搜索和推荐服务中。 在自家应用中，AI推荐的效果也开始显现。CJ온스타일表示，通过对客户的购买、搜索和点击数据进行AI分析，个性化推荐商品和视频的结果显示，今年1至4月应用内推荐区域的交易额同比增长了37%。 自去年以来，CJ온스타일一直在将商品数据和内容整理成AI易于理解的结构。公司通过生成型引擎优化（GEO）提升数据结构，以确保AI生成回答时品牌和商品信息的准确展示和引用。 CJ온스타일计划以聊天GPT为起点，扩大与多种AI平台的联动。CJ온스타일相关人士表示：“我们将持续提升商品数据和电商功能，以增强基于AI的电商竞争力。” 此外，CJ온스타일今年第一季度的营收为3785亿韩元，同比增长4.5%。公司计划在第二季度通过粉丝IP（知识产权）和优质商品的竞争力继续保持营收增长。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

日本政治界对人工智能（AI）的看法正在发生变化。与其口号“追赶美国和中国”，不如转向“集中在可以胜出的领域”的现实主义。最近，日本执政的自民党提出的AI政策建议象征性地展示了这一变化。该建议的核心是“在AI的各个领域实现完全国产化既不现实也不具战略意义”。事实上，日本长期以来坚持强烈的本土主义。无论是半导体、操作系统（OS）还是手机，都试图建立独立的生态系统。结果却是惨痛的。与全球标准脱节的日本式平台最终在全球竞争中被挤出。日本工业界常用的“加拉帕戈斯化”一词正是对这种失败的描述。这次的AI战略是对重蹈覆辙的宣告。 最引人注目的是，日本政府和自民党实际上在“日本版聊天GPT”竞争中退后了一步。经济产业省原本计划通过政府预算培养日本独立的大规模语言模型（LLM），但自民党内部强烈反对，认为“用有限的政策资源追赶美国和中国是愚蠢的”。最终，日本政府几乎放弃了大规模基础模型的开发目标。冷静来看，日本的判断是现实的。目前，生成型AI的主导权实际上被美国和中国瓜分。美国的OpenAI和谷歌、中国的深度思维和百度已经在天文数字的资本、数据和半导体基础设施上运作。日本政府在2019至2023年的AI投资规模约为100亿美元，而美国为3290亿美元，中国为1330亿美元，规模差异显著。日本则转向自己擅长的领域，如制造业、医疗、机器人和基础设施控制等“现场型AI”。最近，日本政治界强调的物理AI正是源于此。这意味着不仅仅是会说话的AI，而是要全力以赴开发能够实际操作工厂、医院、汽车和机器人的AI。这一战略与日本的产业结构紧密相连。日本仍然拥有世界一流的制造数据。汽车工厂、精密机械和工业机器人领域积累了数十年的海量数据。如果说美国企业在平台和软件竞争力上强大，那么日本则拥有实际工业现场的动态和生产过程数据。日本正是打算利用这一空白市场。有趣的是，日本现在开始将AI视为经济安全问题，而不仅仅是技术竞争。自民党在此次建议中使用了“AI主权”这一表述。但这并不意味着要将所有东西都国产化，而是战略性地区分哪些是要自己控制，哪些是与盟国合作的。这与日本长期以来坚持的以产业为中心的务实战略相吻合。日本计划与美国技术合作，但核心数据和实际产业获利的结构将由自己掌控。AI的处理方式也是如此。这背后也反映了日本社会的危机感。日本的数字赤字已经扩大到每年5万亿日元（约合50万亿韩元）。云计算、软件和平台的使用费用大多流向海外。如果AI的依赖性进一步加大，日本整个产业可能会陷入“AI外包结构”的不安之中。因此，日本现在更倾向于“在AI时代继续作为制造业强国生存”，而不是“创造世界顶级的生成型AI”。虽然在华丽的生成型AI竞争中退后一步，但在工厂、医院、汽车和机器人等工业现场，仍然不打算放弃主导权。这或许是日本选择的最具日本特色的AI生存战略。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

谷歌宣布将在广告市场全面引入人工智能（AI）。AI将不仅限于产品推广，还能理解上下文，推荐折扣商品或自动生成个性化商品描述，预计将对在线广告市场带来重大变革。 在加利福尼亚州山景城的贝维校园，谷歌于2026年开发者大会“谷歌I/O”上举行了年度广告活动“谷歌营销直播（GML）2026”，并发布了将生成型AI应用于广告和电商各个领域的大规模改革方案。 谷歌广告和电商部门副总裁维迪亚·斯里尼瓦桑表示：“现在任何问题都可以问谷歌，因此最佳广告应该是答案。”他介绍了AI模式的对话式广告，用户可以像与聊天机器人对话一样进行商品广告的互动，AI还会在识别到购买意向时提供折扣的“直接优惠”，并且杰米奈能够自动生成不足的商品描述，并在广告中回答用户提问。 在电商领域，“统一购物车”备受关注。统一购物车是一种将多个购物网站的商品放入同一个购物车中，用户可以直接在谷歌上支付或转到相应购物网站的整合购物功能。谷歌还宣布新增了亚马逊、Meta、微软、Salesforce和Stripe等合作伙伴，首批将在美国推出。 广告素材制作工具也进行了升级。谷歌将杰米奈全能整合到“资产工作室”，以支持视频工作流程，并引入“1点击创意测试”以优化广告素材。此外，谷歌的开源营销混合模型“梅里迪安”也直接整合到谷歌分析360中，并新设了基于杰米奈的预测指标“合格未来转化（QFCs）”。 根据测量指标，AI概览的月活跃用户已突破25亿，AI模式用户达10亿。AI模式下的每次搜索平均会话时长是传统搜索的三倍，谷歌表示，“创意推荐”或“哪个更好”类型的探索性搜索增长速度比AI模式整体增长率快30%。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球人工智能（AI）支出预计将在今年增长47%。支出增长的主要领域是AI基础设施。技术公司和超大规模云服务商正在对AI服务器、半导体和网络进行大规模投资，从而推动整体支出上升。 根据市场调研公司加特纳在19日（当地时间）发布的报告，今年全球AI支出预计将达到2.5957万亿美元（约合3906万亿韩元），比去年的1.7649万亿美元增长47%。预计到2027年，这一数字将增至3.4934万亿美元（约合5258万亿韩元）。 基础设施仍然是支出中占比最大的领域。加特纳预计，今年AI基础设施支出将达到1.4315万亿美元（约合2154万亿韩元），占整体AI支出的45%以上。AI优化的云基础设施（IaaS）、AI服务器、网络设备、AI半导体和AI设备均包含在内。 基础设施投资增加的原因在于生成型AI模型和AI代理需要处理大量计算任务。 加特纳副总裁兼分析师约翰·大卫·拉夫洛克表示：“未来几年，AI设备的需求将持续增长，AI基础设施将成为市场的最大部分。”他预计，AI优化服务器的支出将在未来五年内增长三倍。 服务和软件支出也在增加。加特纳预计，今年AI服务支出将达到5855亿美元（约合881万亿韩元），AI软件支出将达到4532亿美元（约合682万亿韩元）。与AI模型开发和使用相关的支出预计将达到326亿美元（约合49万亿韩元），比去年增长110%。 然而，普通企业的AI投资仍处于起步阶段。拉夫洛克分析师指出：“到目前为止，AI支出主要由技术公司和超大规模云服务商主导，普通企业的AI投资尚未全面启动。” 他认为2026年将是一个转折点。加特纳解释称，企业在进行大规模业务结构变革之前，优先考虑提高工作效率和生产力的有限引入。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“现在企业AI的竞争标准不再是使用什么模型，而是能否在实际工作中安全、可重复地运营AI。” 红砖公司CEO杨英模最近对企业AI市场的变化作出了这样的解释。他指出，生成型AI扩散初期，巨型语言模型（LLM）的性能竞争是核心，而现在企业内部的数据、权限和安全体系的“运营结构”本身已成为AI竞争力的关键。 他表示：“最初人们常问‘使用什么模型’，而现在更多的是‘我们公司的数据能否安全连接？’以及‘如何反映部门的权限？’等以运营为中心的问题。”他指出，企业开始将AI视为不仅仅是生产力工具，而是实际的工作基础设施。 基于生成型AI的内容引擎初创公司红砖，提供基于自家开发的“红砖AI引擎”的AI解决方案，支持企业和机构的数据及业务自动化。用户只需输入文本即可生成游戏、教育和营销内容，并通过内部文档和协作工具的联动，支持知识搜索、文档撰写和报告草稿生成等功能。 企业解决方案“红砖AI企业版”同时提供安装型和云型，基于端到端加密的推理结构安全处理敏感信息。根据2025年的数据，公司累计用户已突破1000万。此外，红砖还被阿联酋穆巴达拉主权财富基金的初创企业孵化项目“Hub71”选中。 杨英模指出，企业的AI转型（AX）项目正从简单的聊天机器人引入，转向“AI运营体系建设”阶段。他解释说，实际现场中，数据结构、权限体系和业务流程的重新设计比AI模型的性能更为重要。他表示：“在演示环境中，AI看起来运行良好，但在实际企业现场，文档分散在多个系统中，最新资料与历史资料混杂在一起。”他补充道：“权限体系复杂交错，单靠模型无法完成AX。” 因此，红砖正在将自身定位从单纯的AI解决方案公司，扩展为“企业AI基础设施平台”公司。其核心战略是安全连接企业内部数据，运营符合部门需求的AI代理，并整合管理数据访问权限、成本和日志。 杨英模特别强调，全球AI市场中“前置部署工程师（FDE）”模式已成为重要趋势。这种模式深入客户的实际工作环境，共同定义问题，然后在AI平台上快速实现，并进一步提升产品功能。 他表示：“过去的系统建设（SI）项目以需求为基础，而FDE则是在客户现场共同发现问题，并将其积累为可重复的平台功能。”他补充道：“红砖也不再是单纯的建设公司，而是致力于成为客户AX转型的AI工程合作伙伴。” 他还指出，企业正在转向使用多种AI模型的“多模型运营体系（Multi-LLM）”，这是因为不同工作所需的成本、速度和推理能力各不相同，单一模型难以处理所有工作。 杨英模表示：“简单的摘要或分类可以使用轻量级模型，而复杂的分析或决策支持则需要高性能模型，这在成本和性能方面更为高效。”他指出：“企业AI最终比起模型本身，更重要的是如何在什么样的运营结构上进行管理。” 红砖未来将专注于构建一个将AI基础设施、知识型AI、协作型AI工作环境、AI业务自动化系统及安全、权限、治理功能整合为一个企业AI平台的“AI运营环境”。 杨英模表示：“未来企业AI市场将迅速从实验阶段转向实际运营阶段。”他强调：“红砖将帮助企业不仅仅使用AI，而是安全地将其作为组织的工作基础设施进行运营。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。