汽配广告大作战
汽配广告大作战：如何提升汽车配件广告效果？
汽车配件广告市场现状
汽车配件行业是一个庞大的市场，随着汽车保有量的不断增加，配件市场也在逐渐扩大。对于汽车配件制造商和经销商而言，广告是吸引消费者的重要手段。然而，由于市场竞争激烈，汽车配件广告的效果不尽如人意，需要进行改进。
首先，广告的关键词和创意需要更加突出产品的特点和价值，实现精准定位和营销。其次，在网络广告方面，需要更好地掌握社交媒体和电商平台等新兴渠道，以增加曝光率和变现效果。同时，汽车配件广告的内容需要更好地结合用户需求和反馈，实现个性化和场景化营销，提升用户黏性和忠诚度。
汽车配件广告优化方案
关键词和创意优化
关键词和创意是汽车配件广告的核心，需要更好地突出产品的特点和价值，实现精准定位和吸引用户的注意力。在关键词方面，需要进行深入的市场调研和竞争分析，以了解用户需求和竞争对手的优势劣势，进而确定关键词的选择和优化策略。在创意方面，需要更好地把握用户心理和场景，以吸引用户的注意力和兴趣，提升广告的点击率和转化率。
此外，强调产品的特点和优势也是关键。比如，高品质、资质认证、环保、专业定制等，都可以成为广告词的优选。如果集中优势，那么广告文字的新鲜度和广告创意的吸引力会更强，撬动汽配广告营销会更加有利。
新兴渠道的开发和利用
在网络广告方面，新兴渠道的开发和利用是必须的。社交媒体和电商平台是当前比较火热的广告渠道，可以提高曝光率和销售转化。汽车配件企业可以根据自身的产品特点和用户群体，选择合适的营销平台和广告形式，以增加用户的点击率和购买意愿。
例如，可以通过优惠券、代金券等促销策略吸引用户，建立在线客服系统和反馈机制，以提供质量保障和售后服务。此外，也可以运用大数据、人工智能和物联网等技术手段，深入了解用户需求和行为，实现营销精准化和智能化。
个性化和场景化营销的实现
用户需求的分析和反馈机制的建立
个性化和场景化营销需要更好地结合用户需求和反馈，实现精准推荐和个性化定制。汽配企业可以通过问卷调查、用户反馈、数据分析等方式，深入了解用户需求和偏好，从而进行精细化、标签化的用户画像和分析，为汽配产品的定位和营销提供更加可靠和准确的数据支撑。
此外，建立反馈机制也是必要的。汽配企业可以通过在线客服系统、社交媒体平台等手段，及时响应用户的需求和反馈，以提升用户体验和满意度，同时也能得到更多的优化建议和市场反馈。比如，有用户反应买完某款配件后出现了某些小问题，那么可以及时回应用户，给出明确的解决方案和服务流程，解决用户的疑惑和顾虑，从而提升用户的信任度和品牌忠诚度，实现渠道的转化和强化营销。
总结归纳
在汽车配件广告的优化过程中，关键词和创意优化、新兴渠道的开发和利用、个性化和场景化营销的实现是三个方面需要重点关注的。首先，需要针对产品的特点和价值，确定关键词的选择和优化策略，以吸引用户的注意力。其次，需要选择合适的营销平台和广告形式，以增加用户的点击率和购买意愿。最后，需要结合用户需求和反馈，实现个性化和场景化营销，提升用户的黏性和忠诚度。只有在不断优化和创新的过程中，汽车配件广告的营销效果才能得到有效提升，为企业带来更大的利润和品牌影响力。
问答话题
1.如何区分汽车配件广告的优劣
区分汽车配件广告的优劣，需要从广告的点击率、转化率、曝光率等多个方面进行考量。优秀的汽车配件广告需要具备创意、独特、有吸引力等特点，能够精准地为消费者解决问题。此外，优秀的广告需要充分考虑受众的特征和需求，结合营销的实际效果和投入，以提高广告的转化率和ROI。
2.如何在不违反广告法的前提下提高汽车配件广告效果
在汽车配件广告的制作和发布过程中，需要遵守广告法律法规和社会公德，以充分保护消费者的合法权益。此外，还需要注意广告的真实性、合理性、科学性和规范性，尽可能避免使用夸大、虚假、误导性等不当手段。在此基础上，可以通过精准定位、关键词优化、创意突出、新兴渠道利用、交互反馈等方式，提高汽车配件广告的效果，实现更好的营销效果和品牌影响力。
汽配广告大作战特色
1、趣味特效：有很多趣味特效，比如动画场景转换等
2、和朋友们分享一下打扮得很漂亮的少女吧。
3、我们的iCamera具有许多与OS相机或间谍相机应用相同的功能。
4、丰富的战斗模式自由选择，你想要的枪战玩法这里都有；
5、遇到各种同类，解锁不同造型的青蛙，展开各种冒险之旅;
汽配广告大作战亮点
1、专业买手可以为用户提供更专业的线上商品评价，充分了解属性。
2、是唐山建筑工业技术学校定制的支持在线教育学习的软件。该应用程序包含面部识别功能。
3、手机上实时了解自己位置，全天在线预订打车，随叫随到。
4、遍布全国的大量招聘信息，土筑虎app每天都在更新，数百万在线工作者可以自由选择
5、精美的游戏画面，搭配个性的人物造型，广阔的仙侠世界中充斥着众多冒险挑战，乐趣多多。
quweitexiao：youhenduoquweitexiao，birudonghuachangjingzhuanhuandenghepengyoumenfenxiangyixiadabandehenpiaoliangdeshaonvba。womendeiCamerajuyouxuduoyuOSxiangjihuojiandiexiangjiyingyongxiangtongdegongneng。fengfudezhandoumoshiziyouxuanze，nixiangyaodeqiangzhanwanfazhelidouyou；yudaogezhongtonglei，jiesuobutongzaoxingdeqingwa，zhankaigezhongmaoxianzhilv;黃(huang)仁(ren)勛(xun)：英(ying)偉(wei)達(da)的(de) AI 算(suan)力(li)，已(yi)經(jing) 1 折(zhe)出(chu)售(shou) 作(zuo)者(zhe) | 淩(ling)梓(zi)郡(jun)、Li Yuan 編(bian)輯(ji) | 靖(jing)宇(yu) 圖(tu)片(pian)來(lai)源(yuan)：由(you)無(wu)界(jie) AI 生(sheng)成(cheng) 身(shen)穿(chuan)皮(pi)夾(jia)克(ke)的黄仁勋，站(zhan)在(zai)藍(lan)色(se)沖(chong)浪(lang)板(ban)上(shang)，擺(bai)了(le)幾(ji)個(ge)冲浪的姿(zi)勢(shi)。 這(zhe)不(bu)是(shi)美(mei)國(guo)「網(wang)紅(hong)節(jie)」VidCon，而(er)是美国知(zhi)名(ming)數(shu)據(ju)平(ping)臺(tai) Snowflake 的開(kai)發(fa)者大(da)會(hui)上的壹(yi)景(jing)。 當(dang)地(di)時(shi)間(jian) 6 月(yue) 26 日(ri)，英伟达創(chuang)始(shi)人(ren)黄仁勋和(he) Snowflake 公(gong)司(si) CEO Frank Slootman 就(jiu)「如(ru)何(he)把(ba)生成式(shi) AI 帶(dai)給(gei)企(qi)業(ye)用(yong)戶(hu)」展(zhan)开探(tan)討(tao)。主(zhu)持(chi)人則(ze)是前(qian) Greylock 的 GP，現(xian)在是投(tou)資(zi)機(ji)構(gou) Conviction 的创始人。 在会上，相(xiang)較(jiao)於(yu)「東(dong)道(dao)主」Frank 職(zhi)业经理(li)人式的老(lao)成持重(zhong)，「皮衣(yi)教(jiao)父(fu)」一如既(ji)往(wang)地語(yu)出驚(jing)人，不僅(jin)稱(cheng)雙(shuang)方(fang)的合(he)作是「要(yao)相愛(ai)，不要戰(zhan)鬥(dou)」（We are Lovers，not Fighters），更(geng)开玩(wan)笑(xiao)說(shuo)，為(wei) Snowflake 提(ti)供(gong)的经過(guo)訓(xun)練(lian)的模(mo)型(xing)，相当于给客(ke)户「打(da)了 1 折」。 当天(tian)，英伟达與(yu) Snowflake 又(you)共(gong)同(tong)放(fang)出大招(zhao)：世(shi)界第(di)一芯(xin)片公司与風(feng)頭(tou)最(zui)勁(jin)的雲(yun)数据平台合作，推(tui)出共同合作。Snowflake 的用户可(ke)以(yi)在数据不離(li)开平台的前提下(xia)，直(zhi)接(jie)利(li)用英伟达的預(yu)训练 AI 模型，在云平台上對(dui)自(zi)己(ji)公司的数据進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)，开发針(zhen)对自己数据的「AI 應(ying)用」。 「目(mu)前的重大變(bian)革(ge)来自数据+AI 算法(fa)+計(ji)算引(yin)擎(qing)。通(tong)过我(wo)們(men)的合作，我们的能(neng)夠(gou)將(jiang)这三(san)點(dian)带到(dao)一起(qi)。」黄仁勋講(jiang)道。 Talking Points： 以下为双方对話(hua)主要内容(rong)，经極(ji)客公園(yuan)整(zheng)理编辑： 01 談(tan)合作：把最好(hao)的计算引擎，带给最有(you)價(jia)值(zhi)的数据 Frank： NVIDIA 目前在歷(li)史(shi)上发揮(hui)著(zhe)重要的作用。对于我们来说，能够带来数据和大型企业的關(guan)系(xi)。我们需(xu)要啟(qi)用这項(xiang)技(ji)術(shu)，以及(ji)让整个服(fu)務(wu)堆(dui)棧(zhan)来有效(xiao)地使(shi)用它。我不想(xiang)使用「天作之合」来形(xing)容，但(dan)是对于一个門(men)外(wai)漢(han)，是一个很(hen)好的机会，进入(ru)到这扇(shan)机会的大门裏(li)。 黄仁勋： 我们是 lovers，而不是对手(shou)。我们要把世界上最好的计算引擎带到世界上最有价值的数据。回(hui)想过去，我已经工作了很長(chang)时间，但是還(hai)沒(mei)有那(na)麽(me)老。Frank，妳(ni)更老一些(xie)（笑）。 最近(jin)，由于眾(zhong)所周(zhou)知的原(yuan)因(yin)，数据是巨(ju)大的，数据是寶(bao)貴(gui)的。它必(bi)須(xu)是安(an)全(quan)的。移(yi)动数据很困(kun)难，数据的引力真實(shi)存(cun)在。因此(ci)，对我们来说，把我们的计算引擎带到 Snowflake 上要容易(yi)得(de)多。我们的夥(huo)伴(ban)关系是加(jia)速(su) Snowflake，但它也(ye)是关于将人工智能带到 Snowflake。 最核(he)心(xin)的是，数据+人工智能算法+计算引擎的組(zu)合，我们的伙伴关系将所有这三件事(shi)结合在一起。令(ling)人难以置(zhi)信(xin)的有价值的数据，令人难以置信的伟大的人工智能，令人难以置信的伟大的计算引擎。 我们可以一起做(zuo)的事情(qing)，是幫(bang)助(zhu)客户使用他(ta)们的专有数据，并用它来编寫(xie) AI 应用程(cheng)序(xu)。你知道，这里的重大突(tu)破(po)是，你第一次(ci)可以开发一个大型语言模型。你把它放在你的数据前面(mian)，然(ran)後(hou)你与你的数据交(jiao)谈，就像(xiang)你与一个人交谈一樣(yang)，而这些数据将被增(zeng)強(qiang)到一个大型语言模型中。 大型语言模型加知識(shi)库的组合等(deng)于一个人工智能应用。这一点很簡(jian)單(dan)，一个大型的语言模型将任(ren)何数据知识库变成一个应用程序。 想想人们所写的一切(qie)惊人的应用程序。它的核心始終(zhong)是一些有价值的数据。现在你有一个查(zha)詢(xun)引擎通用查询引擎在前面，它超(chao)級(ji)智能，你可以让它回应你，但你也可以把它連(lian)接到一个代理，这是 Langchain 和向(xiang)量(liang)数据库带来的突破。将数据和大语言模型疊(die)加的突破性(xing)的东西(xi)正在到處(chu)发生，每(mei)个人都(dou)想做。而 Frank 和我将帮助大家(jia)做到这一点。 02 软件 3.0：建立(li) AI 应用，解(jie)決(jue)一个特定问题 主持人： 作为投资者来看(kan)这種(zhong)变化，软件 1.0 是非常(chang)確(que)定的代碼(ma)，由工程師(shi)按(an)照(zhao)功(gong)能写出来；软件 2.0 是用仔(zai)細(xi)收(shou)集(ji)的標(biao)記(ji)的训练数据優(you)化一个神(shen)经网絡(luo)。 你们在帮助人们撬(qiao)动软件 3.0，这套(tao)基礎(chu)模型本(ben)身有令人难以置信的能力，但它们仍(reng)然需要与企业数据和自定義(yi)数据集合作。只(zhi)是针对它们去开发那些应用程序要便(bian)宜(yi)得多。 对于那些深(shen)入关註(zhu)这个領(ling)域(yu)的人来说有一个问题，基础模型是非常泛(fan)化，它可以做所有事情嗎(ma)？为什(shen)么我们需要自定义模型和企业数据呢(ne)？ Frank： 所以我们有非常泛化的模型，可以做詩(shi)，处理《了不起的蓋(gai)茨(ci)比(bi)》的做摘(zhai)要，做数學(xue)问题。 但是在商业中，我们不需要这些，我们需要的是一个 Copilot，在一个非常狹(xia)窄(zhai)，但是非常復(fu)雜(za)的数据集上獲(huo)得非凡(fan)的洞(dong)見(jian)。 我们需要了解商业模式和商业动態(tai)。这样的计算上不需要那么昂(ang)贵，因为一个模型并不需要在一百(bai)万件事情上接受(shou)训练，只需要知道非常少(shao)的、但很深入的主题。 舉(ju)个例(li)子(zi)。我是 Instacart 的董(dong)事会成員(yuan)，我们一个大客户，像 DoorDash 和所有其(qi)他企业常面臨(lin)的问题是，他们不斷(duan)增加營(ying)銷(xiao)费用，来了一个客户，客户下了一个訂(ding)单，客户要么不回来，要么 90 天后回来，这非常不穩(wen)定。他们把这称为流(liu)失(shi)客户。 这是复杂问题的分析，因为客户不回来的原因可能有很多。人们想找(zhao)到这些问题的答(da)案(an)，它在数据中，不在一般(ban)的互(hu)聯(lian)网中，而且(qie)可以通过人工智能找出来。这就是可能产生巨大价值的例子。 主持人： 这些模型应該(gai)如何与企业数据互动？ 黄仁勋： 我们的战略(lve)和产品(pin)是各(ge)种尺(chi)寸(cun)、最先(xian)进的预训练模型，有时你需要创建一个非常大的预训练模型，以便它可以产生 prompt，来教更小(xiao)的模型。 而较小的模型几乎(hu)可以在任何設(she)備(bei)运行，也许延(yan)遲(chi)非常低(di)。然而它的泛化能力并不高(gao)，zero shot（零(ling)样本学習(xi)）能力可能更有限(xian)。 因此，你可能有几种不同類(lei)型不同大小的模型，但在每一种情況(kuang)下，你必须做監(jian)督(du)的微(wei)调，你必须做 RLHF（人类反(fan)饋(kui)的强化学习），以便它与你的目标和原则保(bao)持一致(zhi)，你需要用矢(shi)量数据库之类的东西来增强它，所以所有这些都匯(hui)集在一个平台上。我们有技能、知识和基本平台，帮助他们创建自己的人工智能，然后将其与 Snowflake 中的数据连接起来。 现在，每个企业客户的目标不应该是思(si)考(kao)我如何建立一个大型的语言模型，他们的目标应该是，我如何建立一个人工智能应用程序来解决特定的问题？那个应用可能需要 17 个问题来做 prompt，最终得出正确的答案。然后你可能会说，我想写一个程序，它可能是一个 SQL 程序，可能是一个 Python 程序，这样我就可以在未来自动做这个。 你还是要引導(dao)这个人工智能，让他最终能给你正确的答案。但在那之后，你可以创建一个应用程序，可以作为一个代理（Agent）24/7 不间断地运行，尋(xun)找相关情况，并提前向你汇報(bao)。所以我们的工作就是帮助客户建立这些人工智能的应用，这些应用是有安全護(hu)欄(lan)的、具(ju)體(ti)的、定制(zhi)的。 最终，我们在未来都将成为智能制造(zao)商，当然雇(gu)用员工，但我们将创建一大堆代理，它们可以用 Lang Chain 类似(si)的东西来创建，连接模型、知识库、其他 API，在云中部(bu)署(shu)，并将其连接到所有的 Snowflake 数据。 你可以規(gui)模化地操(cao)作这些 AI，并不断地完(wan)善(shan)这些 AI。因此，我们每个人都将制造 AI、运行 AI 工厂。我们将把基础设施(shi)放在 Snowflake 的数据库，客户可以在那里使用他们的数据，训练和开发他们的模型，操作他们的 AI，因此，Snowflake 将是你的数据存儲(chu)库和銀(yin)行。 有了自己的数据金(jin)礦(kuang)，所有人都将在 Snowflake 上运行 AI 工厂。这是目标。 03「核彈(dan)」雖(sui)贵，直接用模型相当于「打 1 折」 黄仁勋： 我们在 NVIDIA 建立了有五(wu)个 AI 工厂，其中四(si)个是世界前 500 名的超级计算机，另(ling)一个正在上線(xian)。我们使用这些超级计算机来做预训练模型。因此，当你在 Snowflake 中使用我们的 Nemo AI 基础服务时，你将得到一个最先进的预训练模型，已经有几千万美元的费用投入其中，更不用说研(yan)发投入了。所以它是预先训练好的。 然后有一大堆其他的模型圍(wei)繞(rao)着它，这些模型用于微调、RLHF。所有这些模型的训练成本都要高得多。 因此，现在你已经将预训练模型適(shi)应于你的功能，适应于你的护栏，优化你希(xi)望(wang)它具有的技能或功能类型，用你的数据增强。因此，这将是一个更具成本效益(yi)的方法。 更重要的是，在几天内，而不是几个月。你可以在 Snowflake 开发与你的数据连接的人工智能应用程序。 你应该能够在未来快(kuai)速建立人工智能应用程序。 因为我们现在看到它正在实时发生。已经有一些应用能够让你和数据聊(liao)天，比如 ChatPDF。 主持人： 是的，在软件 3.0 时代，95% 的培(pei)训费用已经由別(bie)人承(cheng)擔(dan)了。 黄仁勋： （笑）是的，95％ 的折扣(kou)，我无法想象(xiang)一个更好的交易。 主持人： 这是真正的动力，作为投资人，我看到在分析、自动化、法律(lv)等领域的非常年(nian)輕(qing)的公司，他们的应用已经在六(liu)个月或更短(duan)的时间内实现了真正的商业价值。其中一部分原因是他们從(cong)这些预先训练好的模型开始，这对企业来说是一个巨大的机会。 黄仁勋： 每家公司都会有数百个，甚(shen)至(zhi) 1000 个人工智能应用程序，只是与你公司的各种数据相连。所以，我们所有人都必须善于构建这些东西。 04 原来是数据找业务，现在是业务找数据 主持人： 我一直从大企业參(can)与者聽(ting)到的一个问题是，我们必须去投资人工智能，我们需要一个新的堆栈（Stack）吗？应该如何考慮(lv)与我们现有的数据堆栈相连？ Frank： 我認(ren)为它在不断发展。模型们正逐(zhu)漸(jian)变得更简潔(jie)、安全、更好地被管(guan)理。所以，我们没有一个真正明(ming)确的觀(guan)点，这就是每个人都会使用的参考架(jia)构？有些人将有一些中央(yang)服务的设置。微软有 Azure 中的人工智能版(ban)本，它们的很多客户正在与 Azure 进行互动。 但我们不清(qing)楚(chu)什么模型将主导，我们认为市(shi)場(chang)将在使用难易、成本这些事上进行自我排(pai)序。现在仅仅是开始，不是最终的狀(zhuang)态。 安全部门也会参与进来，关于版權(quan)的问题会被革新。现在我们对技术很着迷(mi)，现实中的问题也会被同时处理。 黄仁勋： 我们现在正经历 60 年来第一次根(gen)本性的计算平台变革。如果(guo)你剛(gang)刚讀(du)了 IBM System 360 的新聞(wen)稿(gao)，你会听到关于中央处理单元、IO 子系統(tong)、DMA 控(kong)制器(qi)、虛(xu)擬(ni)内存、多任务、可擴(kuo)展计算向前和向后端(duan)兼(jian)容，而这些概(gai)念(nian)，实際(ji)都是 1964 年的东西，而这些概念帮助我们在过去六十(shi)年来，不断进行 CPU 扩展。 这样的扩展已经进行了 60 年了，但这已经走(zou)到了盡(jin)头。现在大家都明白(bai)，我们无法再(zai)扩展 CPU 了，突然之间，软件变化了。软件的编写方式，软件的操作方式，以及软件能做的事情都与以前有很大的不同。我们称之前的软件为软件 2.0。现在是软件 3.0。 事实就是，计算已经从根本上改(gai)变了。我们看到兩(liang)个基本的动力在同时发生，这也是为什么现在事情正在发生劇(ju)烈(lie)震(zhen)蕩(dang)。 一方面，你不能再不断地購(gou)買(mai) CPU。如果你明年再买一大堆 CPU，你的计算吞(tun)吐(tu)量将不会增加。因为 CPU 扩展的终点已经到来了。你会多花一大堆錢(qian)，你不会得到更多的吞吐量。因此，答案是你必须去加速（英伟达加速计算平台）。图靈(ling)獎(jiang)获得者谈到了加速，英伟达开创了加速，加速计算现在已经到来。 另一方面是，计算机的整个操作系统发生了深刻(ke)的改变。我们有一个叫(jiao) NVIDIA AI Enterprise 的層(ceng)，而其中的数据处理、训练、推理部署，整个现在已经整合到或正在整合到 Snowflake 中，因此，从开始数据处理，一直到最后的大模型部署，整个背(bei)后的计算引擎都被加速了。我们将賦(fu)能 Snowflake，在这里你将能够做得更多，而且你将能够用更少的资源做到更多。 如果你去任何一个云，你会看到 NVIDIA GPU 是其中最昂贵的计算实体。但是，如果你把一个工作負(fu)載(zai)放在上面，你会发现我们做得非常快。就好像你得到了一个 95% 的折扣。我们是最昂贵的计算实体，但我们是最具成本效益的 TCO。 所以，如果你的工作是运行工作负载，可能是训练大型语言模型，可能是微调大型语言模型，如果你想这样做，一定要进行加速。 加速每一个工作负载，这就是整个栈的重塑(su)。处理器因此发生变化，操作系统因此不同，大的语言模型是不同的，你写 AI 应用程序的方式是不同的。 未来，我们都要写应用。我们都要把我们的 prompt 和我们的上下文(wen)，和少数几个 Python 命(ming)令连接起来，连接到大语言模型和自己的数据库或者公司的数据库中，开发自己的应用程序。每个人都将成为一个应用程序的开发者。 主持人： 但不变的是，它仍然是你的数据。你仍然需要对它进行微调。 Frank： 原来我们都覺(jiao)得更快的總(zong)是更贵的。实际上突然之间，更快的是更便宜的，这是一种反直觉的东西。因此，有时人们想減(jian)少供应，以为这样更便宜，结果卻(que)更贵。 另一个与之前矛(mao)盾(dun)的是，原来都是数据去找业务（data going to work)，而现在，业务去找数据 (work going to data)。过去的六十年，或者更多年，我们一直在让数据去找业务，这导致了大规模的信息(xi)孤岛。而如果你想擁(yong)有一个 AI 工厂，用之前的做法将是非常困难的。我们必须把计算带到数据所在的地方。我认为我们现在正在做的就是正确的方式。 05 企业如何获得最快和最大的价值 Frank： 最快和获得最大价值其实是两个很不一样的问题。 最快的话，你很快能够看到，数据库各处都上线了人工智能增强的搜(sou)索(suo)方式，因为这是最容易增加的功能。现在，甚至一个文盲(mang)都能从数据中获取(qu)有价值的信息，这真非常不可思議(yi)，这是终极的交互民(min)主化。搜索功能极大增强，你就向主界面提一个问题，它们可以把这些问题带到数据自己进行查询。这是掛(gua)在低处的果实，最容易的，我们认为这是階(jie)段(duan)一。 接下来，我们就开始真正关注真正的难题，就是专有的企业数据，混合结构化的、非结构化的，所有这些，我们如何调动这些数据？ 我前面已经提到了 to C 企业面临的流失率(lv)问题，供应鏈(lian)管理方面的问题。当供应链特别复杂的时候(hou)，如果有一个事件发生了，我们如何重新调整一个供应链，使其运轉(zhuan)？我现在该怎(zen)么做？供应链是由很多不同的实体组成的，不是单一的企业。历史上，这是一个从未被计算解决过的问题。供应链管理从来没有形成过一个平台，它几乎是一个電(dian)子郵(you)件，电子表(biao)格(ge)形成的体系，除(chu)了一些小的例外。因此，这是极其令人興(xing)奮(fen)的。 或者我们可以重新计算大型的呼(hu)叫中心的投资，优化零售的定价，像我说的，这是一个大企业的 CEO 们一直期(qi)待(dai)的重新定义商业模式，是真正的潛(qian)力。 06 对企业的建议： 黄仁勋： 我会问自己，第一，什么是我唯(wei)一最有价值的数据库？第二(er)件事，我会问自己，如果我有一个超级、超级、超级聰(cong)明的人，而企业的一切数据都经过那个超级智能，我会问那个人什么？ 根据每个人的公司，这是不同的。Frank 的公司客户数据库非常重要，因为他有很多客户。而我自己的公司，没有那么多客户，但对我的公司而言，我的供应链超级复杂，而且我的设计数据库也超级复杂。 对 NVIDIA 来说，没有人工智能我们已经无法建造出GPU。因为我们的工程师都不可能像AI那样，为我们进行大量的叠(die)代和探索。因此，当我们提出人工智能的时候，第一个应用在我们自己的公司。而且，所以 Hopper（英伟达超算产品）不可能没有人工智能的设计。 我们也会将我们自己的 AI 应用于我们自己的数据中。我们的錯(cuo)誤(wu)数据库就是一个完美的应用场景。如果你看一下 NVIDIA AI 的代码量，我们有几百个软件包(bao)，结合在一起，支(zhi)持一个应用程序能够跑(pao)起来。我们现在正在努(nu)力的一些事情，就是如何使用 AI 去弄(nong)清楚如何给它打安全補(bu)丁(ding)，如何最好地維(wei)护它，这样我们就可以不必幹(gan)擾(rao)整个上层应用层的同时，能够向后端兼容。 这都是 AI 能够为你提供答案的。我们可以用一个大语言模型去回答这些问题，为我们找到答案，或者向我们揭(jie)示(shi)一些问题，然后工程师就可以再将其修(xiu)好。或者 AI 可以推薦(jian)一个修复方法，人类工程师再去确认这是不是一个好的修复方法。 我觉得不是所有人都认识到了他们每天都在处理的数据里面，其实蘊(yun)含(han)着多少智能、洞见和影(ying)響(xiang)力没有被发掘(jue)。这就是为什么我们所有人都要参与进来，帮助带来这样的未来。 现在，你储存在数据倉(cang)库的数据，第一次可以被连接进人工智能工厂。你将能够生产信息情报，这是世界上最有价值的商品。你坐(zuo)在一个自然资源的金矿上——你公司的专有数据，而我们现在把它连接到一个人工智能引擎上，另一端每天直接产生信息情报，以难以置信的情报量从另一端湧(yong)出，甚至在你睡(shui)觉时也在源源不断地产出。这是有史以来最好的事情。返(fan)回搜狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：