11月末,若是你降落在拉斯維加斯麥卡倫國(guó)際機(jī)場(chǎng),或許會(huì)在大廳里看到一排排AI企業(yè)和云廠商相關(guān)的夸張標(biāo)語(yǔ)。走向出口的路上,你的身邊會(huì)不斷穿梭過(guò)穿著印有“AI21Lab”“Anthropic”等字樣的AI企業(yè)員工。或許,你還會(huì)被機(jī)場(chǎng)工作人員主動(dòng)詢問(wèn):“你是來(lái)參加亞馬遜云科技re:Invent大會(huì)的嗎?”
美國(guó)當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月26日至12月1日,為期5天的re:Invent大會(huì),將“賭城”暫時(shí)變成了AI開(kāi)發(fā)者們的朝圣地——會(huì)場(chǎng)所在的威斯人酒店,匯聚了超過(guò)5萬(wàn)參會(huì)者。
作為大模型的誕生地,美國(guó)AI企業(yè)的動(dòng)向,在某種意義上是AI發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。機(jī)場(chǎng)的橫幅,已經(jīng)點(diǎn)明了當(dāng)下AI與云密不可分的關(guān)系。而在亞馬遜云科技re:Invent的展會(huì)上,能看到來(lái)自AI算力層、模型層、應(yīng)用層的各類(lèi)企業(yè)。
作為東道主的亞馬遜云科技,在大會(huì)上發(fā)了兩款自研的芯片、一款企業(yè)AI助手,更新了從數(shù)據(jù)庫(kù)到量子計(jì)算的一系列服務(wù)。
主會(huì)場(chǎng)歡呼最熱烈的兩個(gè)環(huán)節(jié),莫過(guò)于英偉達(dá)CEO黃仁勛、OpenAI老對(duì)手Anthropic CEO Dario Amodei登臺(tái),分別與亞馬遜云科技CEO Adam Selipsky宣布了云計(jì)算和模型服務(wù)的新合作。
相較于OpenAI開(kāi)發(fā)者大會(huì)引發(fā)的創(chuàng)業(yè)者恐慌,在re:Invent的展會(huì)中,能看到亞馬遜云科技與客戶、開(kāi)發(fā)者,在模型服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、安全方案等方面同臺(tái)競(jìng)技:亞馬遜云科技愈發(fā)瞄準(zhǔn)客戶精細(xì)化的需求和垂直場(chǎng)景,而處于中間層的To B廠商們,正在向上下游延伸,提供端到端的服務(wù)。
為何能夠形成這一種縱橫捭闔的AI業(yè)態(tài)?無(wú)論是亞馬遜云科技,還是展商,都給出了同樣的答案:AI很初期,機(jī)會(huì)還很多。
云廠商,不斷降低客戶“買(mǎi)水”的門(mén)檻
“我需要一些烹飪建議,我將輸入3種食材和烹飪的時(shí)間,請(qǐng)給我食譜和詳細(xì)的步驟。”幾秒后,一個(gè)具有食譜生成功能的界面出現(xiàn)在了屏幕上。這是re:Invent展會(huì)上,AWS推出的0代碼App生成器PartyRock。
11月6日,OpenAI發(fā)布的GPT Builder,讓AI App的開(kāi)發(fā)門(mén)檻,降到了“搭積木”的程度。通過(guò)將應(yīng)用開(kāi)發(fā)程序封裝進(jìn)不同的流程模塊,用戶可以在GPT Builder中用設(shè)置參數(shù)的方式完成應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。
怎樣的開(kāi)發(fā)模式,才能做到比GPTs的門(mén)檻更低?亞馬遜云科技用PartyRock給出的答案是真生的“0代碼”,只要一句話,就能搞定所有的開(kāi)發(fā)流程。“無(wú)代碼、可微調(diào)、可商用,還支持多系統(tǒng)。”
除了亞馬遜云科技自研的模型Titan,用戶可以選擇基于Claude、Llama等主流模型,作為AI應(yīng)用的底座,并且設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)。
而相較于已經(jīng)展露出成為操作系統(tǒng)的野心的OpenAI,亞馬遜云科技的策略是和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的主流操作系統(tǒng)成為盟友,PartyRock生成的AI應(yīng)用,既可以上架IOS和安卓等主流操作系統(tǒng),也能作為一個(gè)網(wǎng)站發(fā)布。
PartyRock可以被視作亞馬遜云科技在2023年4月推出的AI服務(wù)Amazon Bedrock的“娛樂(lè)版”。至于為什么要發(fā)布這樣一個(gè)易上手的AI App生成產(chǎn)品,亞馬遜云科技的意圖也很明顯:收割一批學(xué)生、白領(lǐng)等非技術(shù)背景的用戶。
如今美國(guó)的AI企業(yè)在爭(zhēng)相向開(kāi)發(fā)者“賣(mài)水”、建立開(kāi)發(fā)者生態(tài)的同時(shí),也在不斷降低AI工具的使用門(mén)檻。不過(guò),相較于PartyRock提供的輕量化的To C應(yīng)用的開(kāi)發(fā)環(huán)境,企業(yè)用戶的需求則復(fù)雜得多。
如今多數(shù)企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用的需求,是快速?gòu)?fù)制專家知識(shí)。亞馬遜云科技在大會(huì)上發(fā)布的AI工作助手AmazonQ,一方面作為亞馬遜云科技的客服和業(yè)務(wù)經(jīng)理,為企業(yè)答疑解惑,并提供解決方案,另一方面也能連接企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、信息和系統(tǒng),幫助企業(yè)創(chuàng)建專屬的AI Agent。
相較于微軟此前發(fā)布的Copilot,Q的定制化屬性更為突出。當(dāng)企業(yè)客戶部署自己的Agent時(shí),Q會(huì)生成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序,管理員工的訪問(wèn)權(quán)限,以此保護(hù)企業(yè)信息安全,并提供更準(zhǔn)確的服務(wù)。比如針對(duì)銷(xiāo)售,Q將優(yōu)先綜合銷(xiāo)售相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和資料,在進(jìn)行會(huì)議摘要時(shí),Q也會(huì)將銷(xiāo)售部分的內(nèi)容優(yōu)先進(jìn)行總結(jié)。
對(duì)AI而言,沒(méi)有“無(wú)用”的數(shù)據(jù)
要提高自動(dòng)駕駛的安全性,什么樣的駕駛數(shù)據(jù)是有用的?
在re:Invent展會(huì)上,若是進(jìn)入亞馬遜云科技的模擬駕艙,或許對(duì)不同數(shù)據(jù)發(fā)揮的價(jià)值就有了直觀的了解。
這個(gè)裝載道路攝像頭,并在儀表盤(pán)、方向盤(pán)、腳踏板上布滿傳感器的模擬駕艙,通過(guò)AWS亞馬遜云科技的IoT(物聯(lián)網(wǎng))服務(wù),將車(chē)內(nèi)外數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫(kù),并可視化呈現(xiàn)。
模擬艙的試驗(yàn),是數(shù)據(jù)對(duì)AI的重要性的縮影。在re:Invent的現(xiàn)場(chǎng)能明顯感受到,AI是主角,而“Data”又是AI的主角。隨著AI的發(fā)展,一方面,BI(商業(yè)智能)、Text to SQL(文生SQL)等數(shù)據(jù)相關(guān)的AI應(yīng)用場(chǎng)景,已經(jīng)被初步驗(yàn)證。另一方面,各行業(yè)被要求利用更多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),去洞察和滿足用戶愈發(fā)精細(xì)化的需求。愈來(lái)愈多的企業(yè)意識(shí)到,不存在“無(wú)用”的數(shù)據(jù)。如何讓所有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值,成了數(shù)據(jù)服務(wù)商提供服務(wù)的重點(diǎn)。
比如亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)管理服務(wù)DataZone,在大會(huì)上推出了AI推薦(AI Recommendations)功能,將原有企業(yè)找數(shù)據(jù)的過(guò)程,轉(zhuǎn)化為讓具有價(jià)值的數(shù)據(jù),主動(dòng)找到企業(yè)。企業(yè)只需輸入自己的業(yè)務(wù)需求,DataZone就能夠提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)索引,并為企業(yè)提供使用數(shù)據(jù)的建議。
根據(jù)不同的數(shù)據(jù)生態(tài),美國(guó)AI公司們?cè)谠品?wù)方案的選擇上,也更加精細(xì)化。
經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展,美國(guó)云廠商已經(jīng)培養(yǎng)出了較為鮮明的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)。幾名參展的客戶總結(jié):亞馬遜云科技注重全球化和大而全的服務(wù),微軟Azure注重平臺(tái)化和定制化的服務(wù),谷歌云則注重于垂直場(chǎng)景。
端到端,不只是巨頭游戲
在美國(guó),端到端的AI服務(wù)不僅僅是云巨頭的游戲。
不少數(shù)據(jù)庫(kù)、中間層的廠商都開(kāi)始建立從數(shù)據(jù)處理、AI應(yīng)用定制、安全管理等全流程的AI服務(wù),更甚者與大廠共分蛋糕,提供AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具或者框架。
“Your New AI Copilot for Backup(數(shù)據(jù)備份的AI助手)。”在展會(huì)上,Druva一組標(biāo)語(yǔ),宣告自己發(fā)布了新的AI助手Dru,并可為客戶提供定制化服務(wù)。
在展會(huì)上,技術(shù)服務(wù)商IBM秀出的“肌肉”,是幾乎所有大廠都在布局的生成式AI訓(xùn)練、微調(diào)、部署服務(wù)。這項(xiàng)名為watsonx.ai的功能,也將Prompt Engineering(提示詞工程)、訓(xùn)練、調(diào)整和部署等模型訓(xùn)練流程,封裝到低代碼的模塊中,讓企業(yè)能夠較低門(mén)檻地開(kāi)發(fā)AI模型,和構(gòu)建AI應(yīng)用。
估值高達(dá)430億美元、被英偉達(dá)投資的數(shù)據(jù)處理超級(jí)獨(dú)角獸Databricks,不僅搬來(lái)了從數(shù)據(jù)管理到分析的一整套解決方案,還把與客戶合作研發(fā)的AI寫(xiě)真生成應(yīng)用搬到了展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)。
目前,國(guó)內(nèi)大部分AI寫(xiě)真應(yīng)用仍需上傳20張不同角度的臉部照片作為機(jī)器學(xué)習(xí)的“養(yǎng)料”。但Databricks這位寫(xiě)真領(lǐng)域的“外行人”,卻拿出了一套只需現(xiàn)場(chǎng)拍攝一張正面照、5分鐘內(nèi)生成照片的AI寫(xiě)真方案。除卻風(fēng)格和審美差異,Databricks生成寫(xiě)真的面部細(xì)節(jié)并不亞于國(guó)內(nèi)AI寫(xiě)真應(yīng)用。
而Databricks的老對(duì)手,市值超700億美元的Snowflakes,則把一整套動(dòng)捕滑雪游戲搬到了展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)。
不過(guò),想要進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng),AI外企們尋找合適的商業(yè)模式依然是難點(diǎn)。為何“重復(fù)造輪子”,依然能夠有繁榮的業(yè)態(tài)?美國(guó)AI玩家們給出的答案是:開(kāi)放的心態(tài)+開(kāi)放的生態(tài)。
開(kāi)源解決方案提供商Red Hat,做的是開(kāi)源生態(tài)的“搬運(yùn)工”,為企業(yè)提供開(kāi)源技術(shù)方案的選擇、微調(diào)和部署服務(wù)。即便開(kāi)源社區(qū)Huggingface也提供同樣的服務(wù),但雙方依然保持了合作關(guān)系。
可以看到亞馬遜云科技的大多客戶,都在做自己的“AmazonQ”(助手),自己的“Qdrant”(亞馬遜云科技的向量數(shù)據(jù)庫(kù)),甚至自己的“Bedrock”(亞馬遜云科技的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái))。此前已經(jīng)發(fā)布了云計(jì)算服務(wù)DGX Cloud的英偉達(dá),這次也將首個(gè)配置了最新GPU GH200 NVL32的DGX Cloud,搭在了亞馬遜云科技的云上。
剛剛給微軟Ignite開(kāi)發(fā)者大會(huì)捧場(chǎng)的英偉達(dá)CEO黃仁勛,也現(xiàn)身亞馬遜云科技的主會(huì)場(chǎng)。
Matt Garman說(shuō):”作為客戶的MongoDB、Snowflake,都是亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫(kù)Redshift的有力競(jìng)爭(zhēng)者,大家都在合作和競(jìng)爭(zhēng)中相互學(xué)習(xí)對(duì)方的優(yōu)勢(shì)”。若是站在供應(yīng)商的角度,加入生態(tài)的合作伙伴越多,亞馬遜云科技就能夠滿足用戶更多元的需求。
審核編輯 黃宇
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