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越來越多金融業開始運用生成式AI輔助開發工具，國外有金融業者揭露內部已在試用客製化功能，能按照團隊的內部函式庫、專有演算法技術，和企業程式碼風格輔助開發，優先運用在輔助開發內部開發框架，國內也有金融業者將輔助開發工具用來加速AI應用開發。

資料變現的終極目標是改善財務表現，將資料提案創造的價值轉換為金錢

AI推論程式碼、CUDA runtime、PyTorch框架和10GB的LLM基礎模型，用Wasm編譯後的Bytecod檔，可以大幅縮小到數MB，比同樣功能的容器或VM映像檔，足足少了1千倍，這正是Wasm冷啟動速度可以超級快的原因。

日本三菱日聯金融集團（MUFG）和日本大型電信業者KDDI宣布了一項長達三年的生成式AI合作計畫，包括要運用KDDI開發的LLM，打造金融業專屬的LLM。MUFG未來除了要運用這個金融專屬LLM發展金融業的應用，更計畫在2026年對其他金融業者推出模型服務。

英國政府近期發布了國家支付願景報告，要協調各政府機關，建立一致性的支付產業發展方向；美國花旗集團近期宣布，將透過雲端技術和AI來支持數位轉型計畫，包括要將多個應用程式遷移至雲端，並運用雲端供應商的AI平臺發展生成式AI應用。

德國鐵路利用開源的K8s能耗監控工具Kepler，來搜集自家雲端架構的能源使用率，再轉換成CO2碳排放資訊，打造出高層和開發人員都能用的綠色IT儀表板

德鐵不僅利用平臺、數據和開發者賦能來發展綠色IT，還導入雲原生永續監控工具蒐集IT能耗和碳排數據進行資源調度，實現綠色數位轉型

除了借助Kepler工具監測裸機環境每秒的能耗指標，也期盼三大公雲業者公開公雲VM的能耗資訊，提高測量準確度