在探讨生成式人工智能（AI）如何重塑科技版图之际，全球云计算巨头亚马逊云科技正引领一场面向未来的技术革命。近日，在备受瞩目的亚马逊云科技年度盛会re:Invent 2024上，该公司隆重发布了一系列专为AI时代打造的创新产品，这一系列举措不仅彰显了其在AI领域的深厚积累，也为全球云计算市场开辟了全新的发展路径。
亚马逊云科技此次推出的新产品阵容强大，涵盖了自研大模型Amazon Nova系列、新一代AI训练芯片Trainium 3、升级版的Amazon SageMaker数据分析与AI平台，以及AI助手Amazon Q的增强功能等。这些产品的问世，标志着亚马逊云科技在AI技术领域的又一重大突破。
回顾过去一年，亚马逊云科技通过自主研发、战略投资及构建生态系统等多重策略，不断加固其在AI领域的护城河。公司不仅全面升级了IaaS（基础设施）、PaaS（平台软件）、SaaS（应用软件）以及新兴的MaaS（模型服务）层产品，还在全球AI技术竞赛中占据了领先地位。在re:Invent大会上，亚马逊云科技展示了AI技术赋能的计算、存储、数据库等基础云产品，进一步展现了其在AI与云计算融合方面的深厚实力。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在接受采访时表示，当前生成式AI行业正处于从技术原型向实际生产应用转变的关键时期。他预计，随着企业逐渐从理论探讨走向实践探索，并在多个场景中进行大量试验，2025年将有更多客户成功将AI原型转化为实际生产力。
在云计算领域，亚马逊云科技不仅提供先进的产品和技术，更注重帮助企业实现业务上的成功。此次发布的新品中，Amazon Nova系列大模型尤为引人注目。该系列模型包括六个针对不同应用场景优化的版本，旨在满足客户的多样化需求。亚马逊云科技采用“逆向工作法”，即先深入了解客户需求，再定制解决方案，从而确保了每个模型都能无缝集成到客户的现有产品和服务中，并发挥出最佳性能。
在芯片层面，亚马逊云科技的自研芯片策略同样值得称道。Trainium 3训练芯片以其卓越的计算性能，支持大规模分布式计算任务，为复杂的模型训练提供了强大支持。而Inferentia推理芯片则在注重性能的同时，充分考虑了能效和环保因素，实现了高性能与低排放的完美结合。亚马逊云科技还与Anthropic合作，构建了名为Project Rainier的EC2 UltraCluster，该集群拥有数十万颗Trainium 2芯片，能够提供比当前一代领先AI模型训练所需算力高出5倍以上的超级算力。
在数据分析和生成式AI方面，亚马逊云科技大中华区数据分析与生成式AI产品总监崔玮强调，公司以客户需求为导向，利用Amazon Bedrock平台部署内部和第三方模型，为客户提供多样化的选择和支持。为了降低客户在部署生成式AI应用时的成本，亚马逊云科技在多个技术层级进行了创新，包括推出Trainium 2自研芯片、构建基于该芯片的实例和服务器，以及优化Amazon Bedrock层的功能等。通过这些努力，亚马逊云科技成功地将客户在部署生成式AI应用或Nova系列模型时的成本降低了约70%。
随着生成式AI技术的不断成熟，越来越多的客户开始将其业务从尝试阶段推向生产阶段。在这一转变过程中，如何高效利用资源、实现数据与AI的一体化管理成为了企业面临的关键问题。为此，亚马逊云科技推出了Amazon SageMaker Unified Studio和Amazon SageMaker Lakehouse等工具，旨在为客户提供一个统一的工作环境，使他们能够在同一平台上完成从数据准备到模型部署的所有步骤，从而简化工作流程、提高效率，并确保数据的安全性和合规性。
在谈及生成式AI的应用场景时，陈晓建表示，中国区团队的首要任务是与客户合作，识别最适合的应用场景。他列举了多个具有代表性的应用场景，如利用知识库和代码生成工具提高员工工作效率、通过集成知识库和其他AI能力改善客服响应速度和服务质量、以及帮助中国企业出海时解决多语言翻译难题等。特别是出海场景，作为中国市场的重要需求之一，生成式AI正助力越来越多的中国企业走向世界舞台。
展望未来，随着越来越多的企业从思考阶段进入实践阶段，进行大量场景试验，陈晓建预测，2025年将是生成式AI技术全面落地生产阶段的关键一年。在这一过程中，企业的需求将更加复杂多样，不仅需要选择合适的模型，还需要各种技术支持。因此，亚马逊云科技在开发Amazon Bedrock等产品时，不仅提供了模型市场，还注重提供能让模型推理运行时所需的各种生产力工具和生产环境工具，以满足企业的多元化需求。
