越是复杂的工程，越要拆解成简单的步骤，按照计划一步步完成。只有这样，才能让后期操作更有序，也更轻松，能够减少不必要的麻烦以及不可预期的风险和问题。企业上云也是如此。

随着Windows 10支持即将在三个月后结束，戴尔和英特尔联合发布报告，试图说服企业用户将PC升级视为AI转型机遇而非被迫需求。报告显示80%英国企业计划升级至Windows 11，62%倾向选择Copilot+ AI PC。然而市场分析师指出AI PC需求缓慢，主要因为缺乏杀手级应用和明确投资回报。尽管存在兼容性担忧和标准不统一问题，预计AI PC将占今年销量43%，2026年成为市场主流。

据报道，在通过股票回购实现私有化的不到五年之后，戴尔技术公司（Dell Technologies Inc.）正在考虑再次成为上市公司。

Veeam发布了备份软件一体机，旨在简化其数据平台备份和网络弹性产品的部署、安装和运营。该一体机以预配置的可启动ISO镜像或虚拟设备形式交付，运行在加固的Linux"精简操作系统"上，自动维护并优化安全实践。产品支持x86服务器硬件，无供应商锁定，成本更低。具备内置不可变性和零信任控制以防范勒索软件，支持即时恢复到Azure云端。

这位高级副总裁兼CIO采取业务模式优化的方法，制定出能够支撑高通未来增长议程的IT战略。

要具有全面的业务知识、可见的财务业绩和敏捷性，以及管理变革、与业务领导者积极合作、用简单表述来解释IT的能力。

I/O的历史，以及，今年的I/O有什么大招？

英美两国签署科技繁荣协议，推动人工智能、量子和核技术发展。英国政府投资440亿英镑，微软、英伟达、谷歌、OpenAI等承诺投资310亿英镑，目标建设欧洲最大AI工厂。协议包括联合研究计划，开发AI模型用于癌症等疾病的靶向治疗。英伟达将在12个月内向英国提供12万块GPU，OpenAI部署8000块GPU并计划扩展至6万块，微软投资220亿英镑建设英国最大AI超级计算机。

在IT领域，一切都需要策略。

“SUMMIT”——Adobe数字体验峰会2019的LOGO，Adobe运用了丰富的色彩点缀，而且logo的展现形式也各有不同。这些仿佛在告诉人们，“看到了么，Adobe是做创意软件业务起家的，我们非常注重设计与创新。”

AI代理正在重塑云管理领域，通过自动化资源配置和管理来简化操作流程。这些系统具有速度快、一致性强、成本效益高等优势，能够简化多云环境管理。然而，AI代理也存在局限性，包括LLM"幻觉"风险、缺乏精确控制、运营成本高昂、可用代理数量有限以及技术生态系统碎片化等问题。尽管如此，AI代理仍将显著改变云管理工作方式。

日前，易车App新版正式上线，它以用户为中心重新调整频道、增设功能，是上线以来最重大的一次更新。上线了新版“选车”频道，配备AR/VR看车产品及聚合型车型页，便于用户高效获取目标车型看、买、用相关信息。

数据中心和服务器农场这两个术语经常被互换使用，但实际上存在细微差别。数据中心是指提供IT设备托管的建筑物，包括电力基础设施、冷却系统和网络连接等。服务器农场则是指以某种方式连接的服务器集合，通常支持共享工作负载。主要区别在于：数据中心强调物理设施和基础设施，而服务器农场专注于服务器本身的配置和管理。

Caas是什么？它能干什么？和PaaS的区别是什么？构成CaaS的有哪些基本要素？有什么代表性的产品值得了解？ 在本文中，我们将探讨这一系列问题，帮助开发者「破除迷雾 」、「看清真相 」。

人工智能计算初创公司D-Matrix发布了基于3D动态随机存取存储器技术的新实现方案，承诺将推理工作负载加速"数个数量级"。该技术在Hot Chips 2025大会上亮相，展示如何让前沿模型在效率和成本方面实现大幅提升。公司针对AI推理工作负载设计专用处理器，其Raptor架构集成高吞吐量3D DRAM，目标实现10倍内存带宽提升和10倍能效改进。

2024，汽车智能化正在加速，小米、华为等科技公司加快入局。

NEX作为vivo的创新之作，一经推出即以升降式摄像头、全面屏发声技术吸引了人们的眼球。近期，全球首款双屏三摄旗舰vivo NEX双屏版的发布，以“未来不止一面”完美诠释了手机科技创新无限的精神；

如今的OTT服务运行着各种复杂的应用程序和苛刻的工作负载，而Akamai的云计算服务正是处理这些应用程序和工作负载的理想选择。

数字化转型可不仅仅是对网站、移动应用和社交网络策略的升级，而是一个让企业组织适应技术进步和行业准入门槛降低带来的快速持续变化的过程。

AWS将自动推理检查功能正式推向市场，旨在为企业和监管行业提供更安全、可解释的AI应用部署。该功能利用数学验证方法确定真实性，能够验证AI响应准确性并检测模型幻觉问题，声称可捕获近100%的幻觉现象。神经符号AI结合了神经网络的模式识别与符号AI的逻辑推理，通过数学证明方法解决企业对生成式AI不确定性的担忧，为金融审计等应用场景提供可验证的正确性保障。