LG集团将全面扩大与微软的战略合作，涵盖从下一代人工智能数据中心（AIDC）基础设施到物理AI及企业AI转型（AX）的各个领域。 LG公司于21日（当地时间）在美国华盛顿州微软总部召开了由郭光模LG集团会长与萨提亚·纳德拉微软CEO出席的高层会议，并宣布签署战略合作协议。 LG集团的核心管理团队，包括LG公司首席运营官权奉锡、LG电子CEO柳在哲、LG Uplus CEO洪范植、LG CNS CEO现信均及LG科学园代表郑秀汉等也均出席了会议。该战略旨在基于集团层面的业务能力，最大化与微软的业务协同。 此次合作经过去年12月在微软总部举行的技术展讨论后，经过数月的实务协商与高层交流最终具体化。 LG集团计划在AI数据中心基础设施领域寻求提供冷却、电力及IT基础设施解决方案的商业机会。短期内将向主要AI数据中心提供大规模冷却解决方案，长期则计划扩大与预制数据中心领域的合作。 企业AI转型（AX）也将加速推进。将为全体办公人员引入包括“MS 365 E7: 前沿套件”在内的AI及云平台。LG集团不仅仅是应用AI工具，还将从安全、成本和运营的角度设计优化的工作环境，以重新确立“通过AI工作的方式”。 在物理AI领域，将利用微软的高性能云基础设施加速制造、物流及移动等实物模型的开发。同时，构建现场数据积累与模型学习良性循环的“数据飞轮”，以提升物理AI的竞争力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

如何在众多涌现的人工智能（AI）服务中选择适合自己工作和目标的工具？一本对国内外500种AI工具进行功能和用途分类比较的书籍已于本月1日发布。 教育专业出版社学院软件宣布，作者崔仁浩的《全球AI工具百科全书》已于本月1日出版。 这本560页的书将500种AI工具分为6个行业和30个类别，比较了主要功能、价格、优缺点等。书中广泛涵盖了生成型AI（如ChatGPT、Claude、Gemini）以及工作自动化、数据分析、营销、设计、翻译、教育、金融、法律等领域的工具。 具体分类包括：生成型AI 114种，生产力与工作82种，商业与营销73种，创意86种，行业专用78种，其他行业67种。在生成型AI领域，书中不仅介绍了聊天机器人，还包括图像、视频、音频相关服务。行业专用领域则涵盖了医疗、金融、法律、保险和教育相关工具。 考虑到快速变化的AI市场特点，书中更侧重于解释各工具的基本特性和功能结构，而非列出特定版本的详细功能。书中提供的信息旨在帮助用户判断在特定工作中可以使用哪种类型的AI，而不是关注使用方法的更新。 书中还收录了来自科学技术信息通信部、KAIST、KBS、韩国内容振兴院等33位产学研媒体界人士的推荐语。KAIST AI数学科学研究所所长白亨烈评价这本书为了解AI生态系统的指南，通过比较表和分析卡片进行深入探讨。 出版社还将书籍与在线AI教育平台相结合。购买者注册书中附带的认证码后，可以在订阅型AI教育平台“AIDA”上享受30天的相关视频课程。 AIDA平台提供约1200个教育内容，涵盖AI基本概念、主要工具使用方法、提示工程等，涉及销售、人事、研发、制造等各个工作领域。相关教育内容将根据AI服务的更新进行补充。 课程中还设有实践功能，学员可以直接使用约150种AI工具，平台提供与学习内容相关的AI策划和提示功能。 针对企业和机构，出版社提供SaaS模式的学习管理系统（LMS），支持部门指定培训课程、学习进度管理和证书颁发，并可与现有LMS和SSO进行联动。 作者崔仁浩表示：“在AI时代，竞争力并不在于记住特定工具的使用方法，而在于快速找到并组合适合目的的工具。我希望这本书和AIDA能成为培养这种眼光的起点。” ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

"A.X K2最大的变化在于将重心从传统的‘回答型人工智能(AI)’转向‘自主计划和执行的AI’。" 金泰允，SK电信(SKT)基础模型负责人，在4日的新闻发布会上对其提交给科学技术信息通信部的独立AI基础模型项目的‘A.X K2’进行了评价。他表示：“为了适应代理型AI时代，推理能力得到了显著提升。”他补充道：“整体模型规模扩展至6880亿个参数，但实际推理过程中激活的参数保持在33亿，提升了效率。” SKT特别强调了针对AI代理服务的性能提升。通过应用自主开发的SGA（稀疏门控注意力）结构，使得长文本的处理更加稳定，并且在输入长度增加时，处理能力和延迟时间相比于前作A.X K1表现出优势。在实际处理超过300页文档的环境中，处理能力提升了67.7%。 除了文本模型，SKT还推出了支持视觉和语音的衍生模型。视觉模型‘A.X K2 VL 轻量预览’结合了自主开发的视觉编码器‘A.X VE’，能够分析制造图纸、文档和图表等。在语音领域，推出了自主音频语言模型‘A.X K2 ALM’以及与克拉夫顿共同开发的‘A.X K2 Raon-Speech’。金泰允表示：“工业现场不仅仅依赖文本，实际应用需要涵盖多种模态的AI。” SKT还表示，A.X K2已在实际工业现场应用。目前正在对KG钢铁和汽车零部件公司科能进行制造专用AI代理的实证研究，开发一个学习生产线缺陷案例、分析原因并提出应对方案的系统。同时，在SK海力士的内部AI工具‘LLM Chat’中也应用了轻量模型，用于半导体知识搜索和信息整理。 未来，SKT计划以免费许可证公开独立AI模型，支持开发者和初创企业的商业应用，并通过加速计划支持服务商业化。后续模型将扩展至万亿级参数规模，并继续研究代理强化学习、网络安全能力和下一代AI架构。 金泰允表示：“A.X K2展示了韩国在设计和学习方面自主技术开发的模型能够在数学和韩语领域达到世界顶尖水平的可能性。”他还表示：“我们将不仅停留在技术层面，而是将其转化为客户和工业现场能够感受到的价值。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

亚太地区的高收入Z世代旅行者正在摆脱炫耀型旅游，选择关闭数字设备，寻找隐秘景点，投入到“静谧奢华”的消费中。尤其是他们更倾向于自负旅行费用，自主规划行程，成为市场的新主力。 万豪国际奢华集团通过对包括韩国在内的亚太地区8个国家的前10%高收入休闲旅行者进行调查，发布了新报告《超越Z世代神话》。此次调查共涉及2800名高收入旅行者，其中18至29岁应答者为1200人。 报告显示，超过一半的高收入Z世代旅行者直接支付旅行费用，许多人主动规划行程。他们选择旅行目的地的主要因素是融入当地文化和与社区交流（87%），其次是美食体验（86%）、自然可达性（86%）和健康养生（85%）。23%的受访者表示在旅行计划中使用人工智能（AI）工具。 值得注意的是，20%的受访者属于“追求静谧奢华型”。他们明显倾向于选择有意的断联，远离过度连接的日常生活。调查显示，该类型的所有受访者在旅行中限制使用数字设备，85%偏好不太知名的旅行地，90%重视私密用餐。这反映了他们更倾向于安静恢复而非炫耀消费的特征。 其余的Z世代旅行者的价值观可分为：正统奢华偏好型、健康投资型和文化连接追求型。 正统奢华偏好型（34%）重视品牌声誉和忠诚度计划的福利。91%的受访者将品牌声誉作为预订标准，66%在出发前1至2个月确认预订。 健康投资型（30%）将旅行视为健康的投资。实际上，97%的受访者在住宿期间使用健康设施，57%愿意为相关治疗支付额外费用。 文化连接追求型（16%）重视家庭遗产和文化发现，所有受访者均参与家庭旅行计划，65%主动决定旅行预算。 这种消费多样化的趋势正在向亚太地区的奢华旅行市场扩展。高收入旅行者的平均海外休闲旅行时长预计将从7晚增加到9晚。 万豪国际亚太地区（不包括中国大陆）奢华部门总裁奥里奥尔·蒙塔尔表示：“如今的奢华具有非常主观的意义，取决于个人的价值观。”他指出，高收入Z世代旅行者正在以意义、健康和真实的连接为基础，引领市场的变化。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“企业的人工智能转型（AX）不仅仅是引入AI工具，而是需要同时改变工作流程、数据和组织运营体系。” 三星SDS AX中心AI业务团队负责人（副总裁）申桂英在29日于首尔松坡区三星SDS蚕室校园举行的‘三星SDS AX峰会’上发表了以‘AI原生企业的转型’为主题的演讲。此次峰会的主题为‘基于人工智能（AI）代理的AX战略与实际应用案例分享’。 申副总裁表示：“有一句话说，AI并不是夺走工作，而是那些善于使用AI的人可能会夺走工作。企业如果不正确推进AX，也可能面临竞争风险。” 他将AI原生转型定义为“基于AI对企业整体工作流程和IT流程进行创新性重新设计”。他特别指出，AX的推进方式需要同时采用自上而下和自下而上的‘混合’战略。 自下而上的方法是通过员工和部门层面的AI应用来提高生产力和AI素养，但在全公司层面上投资回报的效果测量较为困难。相对而言，自上而下的方法是对特定工作进行整体重新设计，能够相对明确地确认绩效指标（KPI）和投资回报（ROI）。 申副总裁提出了AX绩效测量的三项指标：△AI性能KPI △工作流程KPI △商业KPI。他解释说，需要关注AI在现有工作中提高了多少准确性和覆盖率，减少了多少工作时间和人力投入，最终是否改善了质量和生产力。 他指出，AI原生转型的六个核心要素包括：△流程重新设计 △AI准备数据的获取 △代理开发与运营体系 △治理 △人才培养 △组织文化的建设。他特别强调了数据清洗、元数据管理和权限管理的重要性。 代理运营体系也是一个主要课题。申副总裁强调，需要为普通员工提供一个可以用自然语言创建代理的环境，以及根据工作顺序操作的低代码开发环境和为开发者提供的专业代码环境。他表示，创建的代理应在公司市场上注册以便重用，并需对权限、使用量、令牌成本和外部工具使用风险进行综合管理。 三星SDS还介绍了其实际组织运营的案例。三星SDS通过去年底的组织重组，建立了推动全公司AX转型的组织体系，鼓励各组织使用AI工具。目前约有107名AI专业人员在活动，并且还在进行优秀案例的挖掘和培训认证制度的运营。 客户案例中提到了我们的银行和三星电子。我们的银行宣布进行AX企业转型，设计了175个以上的代理，涵盖5大业务和27个核心业务。三星SDS基于自家平台‘Fabric’构建了300多个代理，支持金融业务的客户管理、信贷和资产管理等方面的重新设计。 为了支持AX，三星SDS将数据分析平台‘Brightics AI’、代理平台‘Fabric’和自动化平台‘Brity Automation’进行联动。同时，还支持引入OpenAI企业版，计划推动国内企业的AI应用扩展。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“要想生存，就必须好好利用AI，那么？不如假装会用AI。” 人工智能（AI）应用成果被夸大的“AI虚假宣传”现象正在企业内部蔓延。员工为了提高AI使用评分，将不必要的工作交给AI，而管理层则以AI为借口进行裁员。 根据IT行业的消息，亚马逊在引入内部AI代理平台“Mesiclo”后，要求80%以上的开发人员每周使用AI工具，并通过内部排行榜追踪每位员工的代币消耗量。 代币是AI模型处理的文本单位，使用AI越多，消耗量就越大。Mesiclo旨在自动化代码发布、电子邮件分类、Slack消息自动处理等重复性工作。然而，部分员工被发现将不需要使用AI的工作也交给AI处理，形成了“代币滥用”的现象。 AI的使用被纳入考核，仅仅是增加使用次数。上个月，Meta和微软也报告了类似的案例。 市场调研机构高德纳的研究结果显示，年收入超过10亿美元的全球企业中，80%采用AI和自动化技术的企业进行了人力裁减。 然而，作为裁员理由的AI，绝大多数企业的投资回报率（ROI）较低。业绩较好的企业则将AI作为提高生产力的工具，而非裁员的借口。 根据专业的外包公司Challenger, Gray & Christmas的数据，今年因AI原因的裁员已达49,135人，接近2025年的年总数。在3月和4月，AI成为裁员的主要原因。 这体现了“古德哈特法则”的典型案例，即一旦测量指标成为目标，就无法真实反映现实。无论是代币消耗量还是裁员公告，外部压力要求证明“正在使用AI”，使得数字管理优先于实际成果，形成了结构性问题。 OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼在今年2月指出，“将本该进行的裁员归咎于AI的虚假宣传确实存在。”而Anthropic首席执行官达里奥·阿莫德也曾表示，“AI将取代一半的白领初级职位”，但目前已撤回该言论。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

谷歌正在试点允许软件开发者在面试中使用人工智能（AI）工具。这一措施旨在评估候选人不仅在编写代码方面的能力，还包括利用AI解决问题和验证结果的能力。 据美国经济媒体《商业内幕》报道，谷歌正在根据内部文件改革软件工程师的面试方式。部分编码相关的面试环节将允许候选人使用AI辅助工具。 这一措施首先将在美国部分团队的初级和中级软件工程师招聘中实施。 面试的关键环节是“代码理解”面试。候选人将在这一阶段使用谷歌的生成性AI模型Gemini进行代码阅读、错误查找和优化。面试官将评估候选人的答案、命令编写能力和结果验证能力。 谷歌将这种面试方式称为“人主导，AI辅助”的面试，旨在将实际开发中普遍使用的AI应用纳入招聘评估中。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。