AI & Enterprise

论坛聚焦Agentic AI：成本竞争转向任务总成本，模型性能成关键变量

随着Agentic AI加快落地，业内人士指出，衡量经济性不能只看token价格，更要看完成单项任务的总成本。论坛上，多位与会者认为，减少重试与回溯、提升模型能力，已成为控制成本的关键；在基础设施层面，也需从单纯扩充GPU转向兼顾内存、NPU与整体能效。韩国政府则表示，将把代理式能力作为本土模型发展的重点，并推进安全评估、基于token效率的AI平台核心技术及AI操作系统研发。

AI & Enterprise

KT携手Palantir举办内部AI黑客松“Agent Camp”，加码B2B AI转型

KT与Palantir联合举办内部AI黑客松“Agent Camp”，面向员工发掘可应用于实际业务场景的AI Agent课题。活动围绕网络安全监测、能源运营优化和数据驱动型AI Agent三大方向展开，并借助Foundry和AIP构建本体（Ontology），在此基础上开发AI Agent，以提升B2B AI转型落地能力，并强化FDE执行能力建设。