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AI & Enterprise

Wayker Korea：金融AI的瓶颈不在模型，关键在数据与金融本体

Wayker Korea AI证券市场数据业务负责人Han Taekyung表示，金融AI难以持续升级，症结不在模型能力，而在于缺少能够将一线实务知识接入大语言模型（LLM）的金融本体。他认为，相比单纯追求模型性能，最新数据的接入以及数据调用方式的设计更为关键。若LLM在金融分析中仍主要依赖检索，便难以回答“ROE最高的股票是哪只”这类问题，必须结合金融数据引擎，并由业务专家完成工具与数据的编排。

AI & Enterprise

Google试验用约2000部退役Pixel手机搭建低成本数据中心

Google正与UC San Diego研究团队合作，将退役Pixel手机改造成通用计算平台。研究团队拆除显示屏、电池等非必要部件，并将系统切换为Linux，以运行Kubernetes等编排平台。测试显示，20部手机组成的集群可稳定支撑75名以上学生同时使用相关应用。目前，团队正推进建设由约2000部手机组成的数据中心，以降低算力基础设施成本并减少电子废弃物。

AI & Enterprise

企业AI成本管控趋严：Amazon、Walmart收紧使用限制，OpenAI与Anthropic加码韩国市场布局

随着企业加快向员工部署AI工具，成本压力正迅速显现。Amazon、Walmart等公司已通过设置使用上限、压缩低效调用并引导员工选择低成本模型来控制支出。与此同时，AI代理的普及进一步推高计算资源需求，企业开始重新评估AI投入产出。另一方面，OpenAI与Anthropic也在加快韩国市场布局，涉及设立办公室、拓展合作以及与韩国科学技术信息通信部AI安全研究所签署AI安全相关MOU。