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刘
刘燕峰
柯
柯都敏
泓
泓君Jane
硅谷101创始人与播客主理人，曾任《财经》杂志驻美记者，著有多篇获奖专栏文章。
泓君Jane：就亚马逊投资Anthropic大模型公司，以及大模型在智能硬件出海中的应用，成本和实际效果提出疑问。
柯都敏：介绍了智能喂鸟器成为爆款的原因，以及涂鸦科技如何利用亚马逊云科技的SageMaker平台加速算法训练和落地，并详细阐述了智能喂鸟器的技术特点和市场前景，包括AI识别、功耗控制、快速连接和稳定性等。
刘燕峰：从亚马逊云科技的角度，分析了大模型应用的挑战，包括安全性、可靠性、成本和延迟等，并介绍了亚马逊与Anthropic的合作，以及亚马逊云科技如何通过提供基础设施、AI服务和工具来支持客户的智能硬件出海业务。同时，分析了不同市场（东南亚、印度、中东、南美、非洲）的特征和机遇，并探讨了如何帮助客户在不同市场取得成功。
泓君Jane：就智能硬件出海的市场选择、不同市场特点（例如印度电力供应不稳定）以及安全合规问题（例如GDPR）进行提问。
柯都敏：介绍了涂鸦科技在不同市场（欧美、东南亚、非洲、印度等）的业务策略和产品解决方案，以及如何根据不同市场特点调整产品和服务。
刘燕峰：分享了亚马逊云科技的市场调研数据，指出东南亚市场是出海客户的首选，并分析了中东、南美和非洲市场的增长潜力。同时，详细解释了GDPR等数据隐私法规，以及亚马逊云科技如何帮助客户满足合规要求，并介绍了亚马逊提供的各种工具和服务，例如Mac和Secret Hub，以帮助客户进行数据安全和合规管理。
泓君Jane：就智能喂鸟器的成本构成、盈利模式以及未来发展趋势进行提问。
柯都敏：分析了智能喂鸟器的成本构成，指出AI算力成本并非大头，并介绍了通过增值服务（例如AI识别服务）来提高盈利能力的策略。
刘燕峰：补充说明了AI算力成本在智能喂鸟器整体成本中所占比例较小，并指出硬件和云存储成本更高。同时，介绍了亚马逊如何通过提供流量扶持、气候友好认证（CPF）等方式来帮助客户提升销售业绩。
Deep Dive
讨论大模型在实际业务中的应用，特别是亚马逊投资Anthropic的情况，以及大模型在安全性和成本方面的挑战。
- 大模型可能提供虚假信息，需要技术挑战来确保安全性。
- 大模型的复杂性导致高成本和高时延，需在不同场景中选择合适的模型。
- 亚马逊与Anthropic合作，旨在通过自有芯片降低AI服务成本。
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