过去两年，生成式AI虽还未在消费市场寻找到明晰的商用模式，但已在企业市场成为提升生产力的利器。著名科技投资公司Menlo Ventures日前发布的报告显示，72%的全球IT决策者计划在未来更广泛地采用生成式AI工具，进一步释放AI在商业生产力提升中的潜力。
但“潜力”一词，对于亟须需通过生成式AI看到实际价值的企业而言，仍然不够。如何发现更多具体的应用场景，令企业获得更切实的回报，成为摆在全球竞争AI基础设施的云计算巨头们面前的重要问题。
亚马逊云科技无疑是加强这一尝试的代表。日前在美国举行的re:Invent2024大会期间，亚马逊云科技推出了数十项生成式 AI 相关的新产品，涵盖了从最底层的 AI 算力芯片、模型训练和基础模型，到中间层的模型工具和智能体开发，再到最上层的AI应用，技术栈涉及各个领域。
12月18日，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在北京分享了此次系列发布的战略意图。在接受媒体专访期间，陈晓建向《中国经营报》表示，亚马逊云科技一直致力于通过创新来满足客户多样化的需求。从去年推出自研的大模型Titan，并在今年推出了Amazon Nova系列，后者包括六个不同定位的模型，旨在为不同规模和需求的客户提供更加灵活的选择。
多元战略定位不同需求
陈晓建指出，Amazon Nova系列模型的背后，是亚马逊云科技一直采用的“逆向工作法”，即通过深入了解客户的需求来开发产品。无论是Micro、Lite、Pro还是即将推出的Premier模型，这些不同层级的产品都能满足用户在性能、延迟、成本等方面的不同需求。
亚马逊云科技大中华区数据分析与生成式AI产品总监崔玮进一步补充道，亚马逊云科技的目标是为客户提供更多的选择，并通过Amazon Bedrock平台将一方和三方模型无缝集成，以满足客户的多样化需求。“亚马逊云科技的策略是以客户为中心，推动生成式AI的广泛应用，帮助各行业实现数字化转型。”
针对Nova系列模型如何实现低延时和低成本的问题，崔玮透露，亚马逊云科技通过多个技术创新来达成这一目标。首先，Nova模型使用了亚马逊云科技自研的Trainium 2芯片，并配备了Amazon EC2 Trn2实例和Amazon EC2 Trn2 UltraServers服务器。这些硬件创新与Amazon Bedrock平台的优化相结合，有效降低使用生成式AI模型时的成本并提升了性能。
崔玮进一步分享到，相较于同级别的其他模型，Nova模型的低成本优势在于能够降低约70%的成本。这一成本优势的实现，不仅依赖于芯片和服务器的升级，还包括网络能力和基础设施层的优化，从而实现更高的计算效率和更低的整体成本。
目前，随着技术的不断演进，生成式AI已经从简单的文本生成扩展到多模态（包括文本、图像、语音等）的处理能力。客户可以根据自己的具体业务需求，选择合适的模型来满足不同场景的要求。为了帮助客户更高效地实现这一目标，亚马逊云科技此次进一步强化了Amazon Bedrock平台，不仅提供了模型市场，还帮助客户集成多个生成式AI模型，进行多模型协同工作。
对于生成式AI的实际应用，陈晓建强调，亚马逊云科技在生成式AI领域的创新不仅是技术的研发，更重要的是将这些技术应用到实际场景中，帮助客户实现数字化转型。他举例指出，随着生成式AI的逐步成熟，越来越多的企业将其应用到生产中，尤其是在客户服务、内容生成、智能客服等场景中，生成式AI发挥了巨大的作用。
持续助力中国企业出海
在问及亚马逊云科技如何将全球技术与中国市场需求对接时，陈晓建表示，亚马逊云科技始终秉持本土化战略，致力于将最前沿的技术引入中国市场并根据本土需求进行调整。亚马逊云科技不仅提供云服务，还通过一系列本土化的技术支持，帮助中国企业在全球范围内拓展业务。
特别是在生成式AI的应用上，亚马逊云科技通过与中国初创企业和传统企业的合作，帮助其利用生成式AI提升工作效率、增强客户体验以及优化产品创新。中国企业尤其在出海过程中，借助亚马逊云科技的技术，成功打破语言壁垒和跨国运营的障碍，快速进入国际市场。
在这一过程中，崔玮介绍，亚马逊云科技首先面临的挑战是如何将服务在中国落地，同时，客户要真正使用起来还需要更多支持，这就凸显出本土团队的重要性，为此，亚马逊云科技在中国区建设了规模较大的解决方案架构师团队、产品架构师团队、企业级服务团队，并拥有AI实验室、生成式AI创新中心、快速原型团队等。
“中国客户在构建IT业务以支撑自身业务增长时，除产品本身外，还涉及大量工程化工作以及与现有流程的集成工作。可以说，亚马逊云科技在中国的庞大团队是帮助客户取得成功的关键因素之一。”崔玮表示。
展望2025年，陈晓建认为，生成式AI将迎来爆发式增长，许多企业将从大模型原型验证阶段转向正式的生产阶段。随着更多客户深入应用生成式AI，企业的需求将变得更加复杂，需要更多定制化的技术支持。
面对全球竞争日益激烈的背景，陈晓建表示，亚马逊云科技将继续在生成式AI的基础设施、模型优化、成本控制等方面进行持续创新，帮助客户解决生产中的实际问题。“亚马逊云科技的目标不仅是为客户提供先进的技术，还要为客户创造更大的业务价值。”陈晓建指出，在这一过程中，亚马逊云科技不仅关注技术的进步，更注重如何通过优化产品和服务，为客户创造更大的业务价值。
