
思科全球合作伙伴和市场路线安全总监Shawn Yuskaitis表示:“我们仅在2023财年下半年就在安全领域向合作伙伴增投了1亿美元。我们十分关注我们的合作伙伴的盈利能力,我们正在不断创新并推动在前端和后端增加盈利能力以及生命周期激励的各种计划。这一块正在发生重大又重大的变化。”
思科的安全销售团队并不只是聚焦“登陆”销售。Yuskaitis称,总部位于美国加利福尼亚州圣何塞的思科正在优先聚焦生命周期、使用和采用。他补充表示,思科同时也在通过大幅简化安全的交付和消费方式来降低复杂性。
Yuskaitis说:“我们正在继续努力确保我们的合作伙伴有能力满足他们的客户的购买需求,无论是通过管理服务市场还是公共云市场。而且我们也正在为他们推出各种计划简化价格确保支持的速度和规模。这些举措肯定可以为合作伙伴带来实际效果。”
总部位于美国新泽西州萨默塞特的SHI国际的高级解决方案商高级副总裁Ryan表明:解决方案供应商巨头和思科的长期合作伙伴SHI国际都看到围绕投资及合作伙伴合作的优先级在不断提高。
思科一直都非常关注盈利能力,在不断地建立和扩大实践队伍。一切都颇为复杂,而且不断地发展。并不是一年一次建完后就完结了。我们的合作是一种持续的关系。我们务必了解我们的客户需要什么,了解我们自己在哪些方面需要帮助,例如在盈利能力、使能建设、准备工作等等各个方面。
Yuskaitis称,他和团队正在努力为合作伙伴及终端客户简化购买体验。“我们经常听到别人说交易和做生意多么复杂。我们在这一块进行了重大投资,就是要帮助真正地推动交易的便利性。我们实施了贴心管家级别的支持,我们改进了我们的工具,而且我们还在持续投资各种培训,我们要确保最新和最庞大的内容已准备就绪,可以符合我们客户的业务需求。”
思科为此正在减少内部的销售团队,进而简化进入市场的流程。思科全球安全销售负责人Emma Carpenter表示,思科已将旗下12个(按产品系列划分的)安全销售团队合并为基于不同地区的三个团队和一个SaaS团队。
思科将继续进行这一类简化,将这些团队聚在一起,思科的安全信息就更加一致了。同时并不想再谈什么单独的单点解决方案。
思科强调的三个合作伙伴增长领域包括:基础的安全和增长、平台安全和运营中心安全(SOC)。
基础的安全和增长方面的机会包括围绕防火墙升级和旧换新销售活动的合作伙伴优惠。在“平台安全”这一块,合作伙伴提供的服务包括“连接和保护”(Connect and Protect),连接和保护是基于思科的网络领域传统的一个营销活动,另外还有“一年中的我们”(One Year On Us),其中包括思科的整个SaaS组合,SaaS组是一个由合作伙伴主导的销售活动,重点是帮助解决方案供应商扩大规模。
运营中心安全合作伙伴产品将在思科于8月开始的2024财政年度期间公布。
Yuskaitis表示,“我们在激励措施方面做了很多工作,要真正确保合作伙伴能够在重要的地方感受到盈利所在。从使能的角度来看,我们是在确保一切都是新的、是当前流行的,确保合作伙伴掌握了他们所需要的技能和能力,能够在市场上成功推动业务。非常地令人振奋,大家可以看到我们的巨大热情,但我们一刻也不会停歇。我们在持续帮助我们的客户和我们的合作伙伴,令他们能够把所有这一切融合在一起,真正理解思科的强大。”
他同时表示,思科也正在就合作伙伴如何实现专业化进行简化。
好文章,需要你的鼓励
随着员工自发使用生成式AI工具,CIO面临影子AI的挑战。报告显示43%的员工在个人设备上使用AI应用处理工作,25%在工作中使用未经批准的AI工具。专家建议通过六项策略管理影子AI:建立明确规则框架、持续监控和清单跟踪、加强数据保护和访问控制、明确风险承受度、营造透明信任文化、实施持续的角色化AI培训。目标是支持负责任的创新而非完全禁止。
NVIDIA研究团队开发的OmniVinci是一个突破性的多模态AI模型,能够同时理解视觉、听觉和文本信息。该模型仅使用0.2万亿训练样本就超越了使用1.2万亿样本的现有模型,在多模态理解测试中领先19.05分。OmniVinci采用三项核心技术实现感官信息协同,并在机器人导航、医疗诊断、体育分析等多个实际应用场景中展现出专业级能力,代表着AI向真正智能化发展的重要进步。
英国正式推出DaRe2THINK数字平台,旨在简化NHS全科医生参与临床试验的流程。该平台由伯明翰大学和MHRA临床实践研究数据链开发,能够安全传输GP诊所与NHS试验研究人员之间的健康数据,减少医生的管理负担。平台利用NHS现有健康信息,安全筛查来自450多家诊所的1300万患者记录,并使用移动消息系统保持试验对象参与度,为传统上无法参与的人群开辟了研究机会。
Salesforce研究团队发布BLIP3o-NEXT,这是一个创新的图像生成模型,采用自回归+扩散的双重架构设计。该模型首次成功将强化学习应用于图像生成,在多物体组合和文字渲染方面表现优异。尽管只有30亿参数,但在GenEval测试中获得0.91高分,超越多个大型竞争对手。研究团队承诺完全开源所有技术细节。