科技云報(bào)到原創(chuàng)。

就像自行車、手表和縫紉機(jī)是工業(yè)時(shí)代的“三大件”。生成式AI、數(shù)據(jù)、云服務(wù)正在成為智能時(shí)代的“新三大件”。加之全球人工智能新基建加速建設(shè)，成為了人類社會(huì)數(shù)字化遷徙的助推劑，讓新三大件之間的耦合越來越緊密。從物理世界到數(shù)字世界跨越的分水嶺已經(jīng)出現(xiàn)。

近兩年，以大模型為代表的生成式AI技術(shù)，成為引爆數(shù)字原生最重要的技術(shù)奇點(diǎn)，人們見證了各類文生應(yīng)用的進(jìn)展速度。Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型，或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應(yīng)用，這也將為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

大模型、生成式AI的發(fā)展帶動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)換，推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)入密集投入期，投資規(guī)模、政策支持力度、產(chǎn)品應(yīng)用規(guī)模均呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。未來十年里，所有企業(yè)在戰(zhàn)略里將充分利用三個(gè)原生（云原生、數(shù)字原生、AI原生）來顛覆自己的業(yè)務(wù)，構(gòu)造自己的第二、第三增長(zhǎng)曲線，重新編寫自己的業(yè)務(wù)，在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)企業(yè)跨越式的增長(zhǎng)。

生成式AI在云端綻放盛開

毫無(wú)疑問，生成式AI已然成為當(dāng)今技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用創(chuàng)新的重要引擎之一。

過去的一年多時(shí)間里，我們目睹了生成式AI是如何以移山倒海的力量，為諸多行業(yè)帶來革命性乃至顛覆性的變革，幫助企業(yè)重塑生產(chǎn)力，已經(jīng)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了顯著的影響。

麥肯錫發(fā)布的《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮》報(bào)告顯示，生成式AI能夠大幅提高整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的勞動(dòng)生產(chǎn)率，每年為全球經(jīng)濟(jì)可以帶來2.6萬(wàn)億至4.4萬(wàn)億美元的增長(zhǎng)。

雖然，通用人工智能（AGI）的時(shí)代尚未到來，但生成式AI的未來已至，企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)隨之發(fā)生迭代革新。巨大算力增長(zhǎng)背后其實(shí)是底層服務(wù)器、芯片、數(shù)據(jù)等重要能力的升級(jí)，而云正在重塑一切。

大模型如火如荼背后，底層的芯片、到中間的平臺(tái)再到上層的應(yīng)用，都與過去大為不同。如果企業(yè)繼續(xù)采用傳統(tǒng)的IT架構(gòu)，CPU和加速器之間的接口會(huì)限制產(chǎn)品的性能水平，也就無(wú)法更好地支持生成式AI時(shí)代的新需求。同時(shí)，由AI模型帶來的大量資源消耗，也是企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)問題。所以，滿足未來需求的企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)，一定會(huì)充分考慮到成本和可持續(xù)發(fā)展問題。

在中國(guó)市場(chǎng)，承載著生成式AI的智算服務(wù)正在為云計(jì)算塑造新的增長(zhǎng)力。IDC最新發(fā)布的《中國(guó)智算服務(wù)市場(chǎng)（2024上半年）跟蹤》報(bào)告顯示，2024年上半年中國(guó)智算服務(wù)整體市場(chǎng)同比增長(zhǎng)79.6%，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到146.1億元人民幣。其中，智算集成服務(wù)市場(chǎng)同比增長(zhǎng)168.4%，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)57.0億元人民幣；生成式AI IaaS市場(chǎng)同比增長(zhǎng)203.6%，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)52.0億元人民幣；Other AI IaaS市場(chǎng)同比縮減13.7%，市場(chǎng)規(guī)模為37.1億元人民幣。

目前，面向生成式AI的算力支出已經(jīng)成為智算服務(wù)市場(chǎng)主陣地。以AI IaaS市場(chǎng)為例，生成式AI IaaS市場(chǎng)經(jīng)歷短短的一年半發(fā)展時(shí)間，市場(chǎng)規(guī)模就已經(jīng)超過Other AI IaaS市場(chǎng)，占AI IaaS市場(chǎng)的比重達(dá)58%。在智算集成市場(chǎng)，增量新建的智算中心均是以生成式AI的未來需求為導(dǎo)向而設(shè)計(jì)的。

生成式AI不能單獨(dú)創(chuàng)造價(jià)值，其工作負(fù)載的計(jì)算密集程度非常高，它需要底層更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)和算力服務(wù)支持。因此，具有擁有高性價(jià)比的基礎(chǔ)設(shè)施，是應(yīng)用成功構(gòu)建的關(guān)鍵要素之一。

另外，智能化系統(tǒng)之所以更具顛覆性，是因?yàn)樵诟兄⒗斫狻W(xué)習(xí)、推理、交互等方面具有更廣泛的適應(yīng)性，以及更友好的多模交互能力。所以，在架構(gòu)設(shè)計(jì)上要充分考慮到可行性、可控性和通用性，才能滿足多場(chǎng)景、多需求、多任務(wù)之間的快速切換。

智能化系統(tǒng)并不是只有一個(gè)大模型，架構(gòu)設(shè)計(jì)者需要在根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求進(jìn)行偏好對(duì)齊，具備多模索引、模型選擇、模型算力調(diào)度和模型推理的能力。企業(yè)也要根據(jù)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，以及不同技術(shù)支撐能力，選擇適合的智能化架構(gòu)升級(jí)路線。

AI交互的用戶友好性、大模型開源及API價(jià)格的降低、插件服務(wù)帶來的應(yīng)用生態(tài)繁榮等，都使得AI技術(shù)或?qū)⒊蔀橄袼㈦姟?a target="_blank">網(wǎng)絡(luò)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施，滲透并改變千行萬(wàn)業(yè)。

根據(jù)《2024年AIGC發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告》顯示，在醫(yī)療領(lǐng)域，AI應(yīng)用已能夠精準(zhǔn)輔助診斷，例如Google Health的深度學(xué)習(xí)模型，在乳腺癌篩查中的準(zhǔn)確率已超越人類專家。利用強(qiáng)大的圖像識(shí)別和模式分析能力，這些模型可以從成千上萬(wàn)的X光片中識(shí)別出極易被人眼忽視的細(xì)微變化。

金融領(lǐng)域也經(jīng)歷了由AI推動(dòng)的變革。金融機(jī)構(gòu)利用復(fù)雜的算法來預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、管理風(fēng)險(xiǎn)，甚至自動(dòng)執(zhí)行交易。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠分析大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別出人類難以察覺的模式。例如，通過深度學(xué)習(xí)，AI可以在高頻交易中捕捉到微小的市場(chǎng)變化，并在毫秒級(jí)做出反應(yīng)，這是任何人類交易者所無(wú)法比擬的。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的AI應(yīng)用，展示了AI能夠在高度復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)的能力。特斯拉Autopilot、谷歌Waymo，這些自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用了先進(jìn)的傳感器陣列和AI算法，實(shí)現(xiàn)了車輛的自主導(dǎo)航和決策。它們的表現(xiàn)日益接近人類駕駛者，甚至在某些情境下超越了人類。

如何解鎖生成式AI價(jià)值？

生成式AI的發(fā)展就像一場(chǎng)馬拉松，現(xiàn)在還處于非常早期的階段，不僅是一場(chǎng)長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)，更成為全球企業(yè)開展技術(shù)合作、攜手探索未來科技世界的橋梁。

但具體到應(yīng)用實(shí)踐，在這場(chǎng)時(shí)代洪流中，企業(yè)應(yīng)該怎么做？作為全球領(lǐng)先的云服務(wù)商，亞馬遜云科技給出了自己的答案。

亞馬遜云科技不僅在云的核心服務(wù)層面持續(xù)創(chuàng)新，更在從芯片到模型，再到應(yīng)用的每一個(gè)技術(shù)堆棧取得突破，讓不同層級(jí)的創(chuàng)新相互賦能、協(xié)同進(jìn)化。只有這樣全棧聯(lián)動(dòng)的大規(guī)模創(chuàng)新才能真正滿足當(dāng)今企業(yè)的發(fā)展需求，加速前沿技術(shù)的價(jià)值釋放，助力各行各業(yè)重塑未來。

在近日舉行的2024 re:Invent中國(guó)行北京站活動(dòng)中，亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建表示，幾乎所有的應(yīng)用程序都可以分解成為幾個(gè)核心的構(gòu)建單元，亞馬遜云科技所做的就是構(gòu)建出非常優(yōu)秀的核心單元，用戶可以通過自由搭建這些核心單元，滿足他們?cè)谔囟▓?chǎng)景下不同的業(yè)務(wù)需求。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建

陳曉建認(rèn)為，2025年肯定會(huì)發(fā)生一個(gè)變化，很多企業(yè)將從原型驗(yàn)證階段轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)階段，這是必經(jīng)之路。屆時(shí)企業(yè)需求將更加復(fù)雜，不僅是選擇模型，還需要各種技術(shù)支持。

今年，亞馬遜云科技在生成式AI技術(shù)、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及云服務(wù)三方面進(jìn)行全面升級(jí)。生成式AI技術(shù)方面，亞馬遜云科技全面強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施、模型工具和應(yīng)用三層技術(shù)棧，推出Amazon Nova系列基礎(chǔ)模型，包括Nova Micro、Lite、Pro、Premier，以及專注于高質(zhì)量圖像生成的Nova Canvas和視頻生成的Nova Reel，這些模型性能卓越且應(yīng)用成本相比Amazon Bedrock中的頂尖模型降低至少75%。

去年4月，亞馬遜云科技推出了第一代大模型Titan，只有語(yǔ)言單一模態(tài)。如果說Titan只是小試牛刀，那今天的Amazon Nova系列模型，是亞馬遜的真本事和大動(dòng)作。在這背后，亞馬遜云科技有著怎樣的考慮？

陳曉建表示，亞馬遜云科技今年推出了包括六個(gè)不同定位模型的Nova系列，未來還會(huì)推出speech to speech和any to any等模型。推出這些模型的重點(diǎn)是為用戶提供更好的選擇，使其能與產(chǎn)品更好地結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更好的集成。模型的推出基于逆向工作法，通過了解客戶需求來確定，比如根據(jù)用戶在Micro、Lite、Pro、Premier 等不同層面的訴求來構(gòu)建模型，未來也會(huì)推出更多不同能力和定位的模型。

同時(shí)，亞馬遜云科技還對(duì)Amazon SageMaker、Amazon Bedrock及Amazon Q等核心服務(wù)進(jìn)行了強(qiáng)化，并提供更多樣化的模型選項(xiàng)，深化應(yīng)用場(chǎng)景的融合，降低訓(xùn)練與推理成本，致力于讓企業(yè)更便捷、經(jīng)濟(jì)地將生成式AI技術(shù)融入業(yè)務(wù)實(shí)踐，全面推動(dòng)企業(yè)加快生成式AI的創(chuàng)新步伐。

Amazon Bedrock平臺(tái)新增Luma AI和poolside模型，更新Stability AI的最新模型，并通過Bedrock Marketplace提供超過100個(gè)熱門、新興及專業(yè)模型的選擇。此外，Bedrock還引入低延遲優(yōu)化推理、模型蒸餾、提示詞緩存等功能，顯著提升推理效率，并通過GraphRAG等知識(shí)庫(kù)功能增強(qiáng)數(shù)據(jù)利用能力，同時(shí)，自動(dòng)推理檢查功能和多智能體協(xié)作等創(chuàng)新也進(jìn)一步增強(qiáng)AI的安全性和智能體的發(fā)展。

在底層模型訓(xùn)練方面，Amazon SageMaker AI的四項(xiàng)創(chuàng)新功能尤為引人注目，包括Amazon SageMaker HyperPod的新訓(xùn)練配方功能、靈活訓(xùn)練計(jì)劃和任務(wù)治理功能，以及引入亞馬遜云科技合作伙伴的熱門AI應(yīng)用。這些功能不僅幫助客戶更快開始訓(xùn)練流行模型，還通過靈活的訓(xùn)練計(jì)劃節(jié)省數(shù)周的時(shí)間，并將成本降低高達(dá)40%，為企業(yè)在生成式AI領(lǐng)域的探索提供強(qiáng)有力的支持。

針對(duì)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，亞馬遜云科技推出一系列創(chuàng)新舉措，其中新一代Amazon SageMaker整合了數(shù)據(jù)、分析與AI功能，提供一站式解決方案，配備統(tǒng)一工作室，促進(jìn)數(shù)據(jù)洞察與AI項(xiàng)目的協(xié)作。這些舉措順應(yīng)客戶將分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式AI融合以獲取深度洞察的趨勢(shì)，助力客戶在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代中占據(jù)先機(jī)。

在云服務(wù)領(lǐng)域，亞馬遜云科技在計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)等核心領(lǐng)域不斷突破。計(jì)算方面，推出搭載Trainium2和新型計(jì)算實(shí)例Amazon EC2 Trn2，以及專為萬(wàn)億參數(shù)模型設(shè)計(jì)的實(shí)時(shí)推理超級(jí)服務(wù)器Amazon EC2 Trn2 UltraServers。存儲(chǔ)服務(wù)方面，Amazon S3新增元數(shù)據(jù)功能，推出優(yōu)化的S3 Tables存儲(chǔ)類型，大幅提升查詢和事務(wù)處理能力。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)方面，推出無(wú)服務(wù)器分布式SQL數(shù)據(jù)庫(kù)Amazon Aurora DSQL以滿足客戶跨多區(qū)域運(yùn)行工作負(fù)載的高要求，并確保在多個(gè)區(qū)域間實(shí)現(xiàn)強(qiáng)一致性。這些更新，將為用戶提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和更高效、更可靠的云服務(wù)體驗(yàn)，進(jìn)一步鞏固亞馬遜云科技在云計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

生成式AI時(shí)代下的“底層架構(gòu)師”

云服務(wù)是支持?jǐn)?shù)字創(chuàng)新的關(guān)鍵生產(chǎn)力。不難發(fā)現(xiàn)，每一次技術(shù)進(jìn)步的背后，云廠商都扮演著重要角色。

這一次AI浪潮背后，我們可以看見的是，云廠商為AI研發(fā)提供了基礎(chǔ)設(shè)施、AI服務(wù)和應(yīng)用工具，還在推動(dòng)AI研究和實(shí)際應(yīng)用方面發(fā)揮了積極作用。

亞馬遜云科技即是如此。除了AI服務(wù)和應(yīng)用工具，亞馬遜云科技還為市場(chǎng)提供了豐富的計(jì)算資源和功能強(qiáng)大的云服務(wù)。

面對(duì)生成式AI時(shí)代帶來的井噴式算力需求，亞馬遜云科技通過自研芯片提供更好的性價(jià)比，通過各種豐富的計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等各種產(chǎn)品的組合優(yōu)化算力成本，全面滿足用戶的多樣化的算力需求。

云廠商不僅要扮演生成式AI時(shí)代的“底層架構(gòu)師”，還必須克服數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)，為用戶提供安全、便捷的服務(wù)，使得生成式AI的應(yīng)用能夠更廣泛、更深入地滲透到每一個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。

面對(duì)未來，我們期待云廠商能夠持續(xù)發(fā)揮“底層架構(gòu)師”的角色，引領(lǐng)生成式AI技術(shù)的發(fā)展，助力全社會(huì)發(fā)揮AI的巨大潛力。

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審核編輯 黃宇