承載著AI的東風，生成式AI迎來了“高光時刻”。
除了許多廠商爭先恐後地進入並發布大型號之外，業界也對這一趨勢的發展持樂觀態度。 根據 IDC 最近的乙份報告，到 2027 年，全球在生成式 AI 上的支出將達到 1430 億美元，復合年增長率為 733%。可以看出，生成式AI在未來幾年將迎來一片新天地。
的確，生成式AI並非“白費”，而是通過顛覆內容生產模式，加速企業生產方式的轉變，為大眾創造令人耳目一新的服務體驗。
作為 AI 技術的先驅和領導者，亞馬遜雲科技已快速準確地進入生成式 AI。 在北京舉行的2024年亞馬遜雲科技re：invent中國站上，美國re：invent的豐富內容同步到中國市場，比如包括晶元、開發工具、資料庫在內的系列產品，完整的資料戰略，以及生成式AI的三層架構，讓我們看到了亞馬遜雲科技在AI時代的深度思考。
企業對生成式人工智慧的期望是什麼？亞馬遜雲科技如何幫助企業重塑生產力？資料戰略在其背後扮演什麼角色？讓我們仔細看看亞馬遜雲科技在生成式人工智慧方面的布局。
生成式人工智慧的行業價值不容小覷。 根據麥肯錫研究報告《生成式人工智慧的經濟潛力：下一波生產力浪潮》，如果將分析的63種生成式人工智慧應用於廣泛的行業，將帶來26 萬億比 31萬億美元的增長。
那麼，企業對生成式AI的期望是什麼呢？
主要關注三點，一是要簡單，最好是與業務結合後直接使用。 因為大多數企業並不擅長“做工具”，所以沒有必要從底層基礎設施入手，這消耗了大量的能源。 二是降低成本。 生成式人工智慧很好，但如果太貴，大多數企業都負擔不起。 第三，注意安全。 生成式AI與大模型緊密相連，涉及資料採集、模型訓練等環節，因此需要考慮資料安全性。
但是，我們能否找到符合上述期望的合作夥伴，將考驗企業的智慧。
在 IDC 的一項調查中，問題“在未來 12 個月內，您更有可能選擇哪家供應商作為您最重要的生成式 AI 戰略合作夥伴？“問題，無論是在世界還是在中國，公有雲提供商都排名第一，佔比。
由此可見，公有雲廠商是業界公認的可靠的生成式AI合作夥伴。
作為公有雲的主力軍，亞馬遜雲科技的洞察力和可操作性很強，從晶元、儲存等基礎設施、大模型服務平台和AI助手的全方位快速上線，牢牢把握生成式AI的機遇，持續領跑。
生成式人工智慧確實是一項“有吸引力”的業務，但它也非常困難。
算力能否經得起企業海量資料的考驗？當企業想要快速構建應用程式時，這些工具能否跟上企業創新的速度？而且，企業的所有需求都能得到滿足嗎？顯然，大多數製造商都做不到。
亞馬遜雲科技很有信心，因為亞馬遜雲科技已經推出了三層生成式 AI 技術架構。 借助此架構，亞馬遜雲科技為客戶提供了構建生成式 AI 應用程式和創新所需的一切，使他們能夠安全、快速地利用生成式 AI 技術重塑業務。
首先，底層是基礎設施基礎包括晶元、儲存優化等，都屬於加速層。 如果將生成式AI比作一棵參天大樹，那麼底層就是在土壤中生根的“根系”，能量源不斷為樹幹提供養分。
典型的例子是Amazon GR**ITon4和Amazon Trainium2內部晶元，它們為機器學習、習 訓練和生成式AI應用程式等各種工作負載提供了更好的價效比和能效。
與 Amazon Gr**Iton3 處理器相比，Amazon GR**ITON4 的效能提高了 30%，專用核心增加了 50% 以上，記憶體頻寬提高了 75% 以上，為在 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2） 上執行的工作負載提供了最佳效能和能效。
要知道，亞馬遜GR**ITON系列的第一款產品於2024年發布，短短5年換了四代，資料處理能力提公升迅速。
Amazon Trainium2 可以說是“為生成式 AI 而構建的”。 眾所周知，生成式AI應用離不開基礎模型和大型語言模型的支援，因此需要更強大的算力。
這是 Amazon Trainium2 晶元能夠做到的。 與第一代 Amazon Trainium 晶元相比，效能提公升高達 4 倍，記憶體提公升 3 倍，能效（每瓦效能）提公升高達 2 倍。 Amazon EC2 TRN2 例項使用最新的 Amazon Trainium 2，單個例項包含 16 個 Amazon Trainium 加速晶元。
中間層是使用基礎模型構建的工具，可提高創新效率。 Amazon Bedrock，一項完全託管的服務，可降低企業構建生成式 AI 應用程式的門檻。
在大模型時代，企業幾乎不可能通過單一模型進行創新，他們通常需要結合不同大模型的優勢，打造出適合自身場景的生成式AI。 Amazon Bedrock 提供完全託管的服務，可讓您輕鬆訪問來自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon Web Services 的各種行業領先的大型語言模型和其他模型。
簡而言之，Amazon Bedrock 讓客戶可以自由選擇他們的模型。 例如，其豐富的一套行業領先的模型選擇和評估模型新功能，讓客戶不受單一模型的限制。
此外，除了第三方模型外，Amazon Bedrock 還包括 Amazon Titan，這是亞馬遜雲科技開發的最新公升級基礎模型。
同時，對於沒有經驗的企業來說，模型的選擇也是乙個問題。 亞馬遜基岩的“模型評測”功能可以幫助企業突破大模型選型的“迷霧”，簡化原本複雜耗時的確定基準、設定評測工具、執行評測等流程，實現科學的評選和篩選，最終攻克“選型難”。
上層與生成式AI的應用有關Amazon Q 是一款企業級生成式 AI 助手，是企業可以快速上手的應用程式。
如今，企業文件和資料已成為企業的重要資產。 但從財務、人力資源，到市場營銷，再到銷售，每個角色都需要大量的時間來檢索資訊、拼湊分析結果、撰寫報告等。 此外，企業規模越大，工作量越大。
Amazon Q 是一款“智慧型”助手，可幫助員工完成日常任務，例如總結戰略文件、填寫內部支援票證以及回答有關公司政策的問題。 此外，Amazon Q 可以針對您的業務進行定製，因此使用者可以使用他們的資料來詢問有關其業務的問題，而無需從大量工作文件中檢索。
Amazon Q 還與各種亞馬遜雲科技應用程式和服務整合，例如 Amazon QuickSight 中新的生成式 BI 功能，該功能允許使用者使用自然語言提示生成、自定義和共享資訊豐富的視覺化效果。
從三層架構的邏輯來看，亞馬遜雲科技思路清晰，能夠像“蓋房子”一樣，從“地基”到“梁”，為每乙個部分打下堅實的基礎，各部分的能力均衡，不會有短板。
從這個角度來看，亞馬遜雲科技擁有生成式AI的綜合實力，使企業能夠在任何場景、任何階段快速啟動創新。 正如亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理陳曉健所言，“亞馬遜雲科技持續以客戶需求為導向，重塑創新，讓生成式AI賦能千行百業。
對於企業來說，資料既是資產，也是“麻煩”，因為隨著業務的增加，企業中的資料越來越多，如何盤活資料，讓資料流轉成為難題。
因此，生成式AI能力的開發需要一整套完整的資料思路和資料策略，涉及資料儲存、計算、呼叫、治理等多個方面，是資料智慧型的集中體現。 亞馬遜雲科技的邏輯是通過構建堅實的資料基礎，幫助企業將資料轉化為資產，實現智慧型資料整合和資料治理，為生成式AI提供強有力的支援。
為此，亞馬遜雲科技建立了乙個全面、整合、可治理的資料庫，形成了三縱資料戰略。
為了幫助客戶通過資料激發創新，亞馬遜雲科技提供了廣泛的深度資料服務，例如一系列支援向量資料庫的新功能，包括新發布的面向 OpenSearch Serverless 的向量引擎，可以帶來更高效的搜尋和流程處理Amazon DocumentDB 和 Amazon DynamoDB 增加了對向量檢索的支援，允許使用者將多種型別的資料儲存在一起。
新的零 ETL 整合了 Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB、Amazon Relational Database Service （Amazon RDS） for MySQL 和 Amazon Redshift 的功能，使客戶能夠快速輕鬆地連線和分析資料，而無需構建和管理複雜的提取、轉換和載入 （ETL） 資料管道。
這意味著這些零 ETL 整合簡化了資料連線和操作，幫助客戶釋放其資料的價值並做出更明智的資料驅動決策，無論他們的資料儲存在何處。
三是要治理，其實質是實現資料管理，保障資料安全。 例如，Amazon Clean Rooms ML允許使用者與業務合作夥伴合作，在不共享底層資料的情況下使用習機器模型。 前面提到的 Amazon Q 還可以幫助使用者以方便、直觀和可訪問的方式更好地管理他們的資料。
基於完整的資料策略，亞馬遜雲科技可以解決企業資料使用困難，同時也將資料安全移交給企業。 這也是亞馬遜雲科技在生成式AI賽道上“乘風破浪”的關鍵原因。
生成式AI不是空中城堡，而是乙個涉及全身的系統性工程。 亞馬遜雲科技無疑抓住了搶佔優勢的機會，更難能可貴的是，它仍在努力擴大優勢。
在北京的活動中，“重塑”一詞貫穿始終。 這意味著亞馬遜雲科技將始終為企業帶來最新的生成式人工智慧功能。
仔細分析，亞馬遜雲科技也具備這樣的能力。 從基礎設施、應用、算力、安全等方面，亞馬遜雲科技一直都是這樣做的。 通過為企業提供最新的創新方式和最強大的創新能力，亞馬遜雲科技正在以自己的小步驟在生成式人工智慧方面向前邁出一大步。
未來，亞馬遜雲科技將繼續深化生成式AI，將晦澀難懂的技術轉化為企業的標準配置，持續推動行業共生、行業共榮。
技巧
2023亞馬遜雲科技re：invent中國巡演正在如火如荼地進行中，接下來將訪問上海、廣州、深圳、成都、青島、南京、習、杭州、長沙等9個城市。 如果您也想抓住生成式AI的機遇，掌握新的創新模式，我們期待您的參與和持續關注。
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