作者：老胡說科技
“生成式AI”已然成為科技領域的熱詞，甚至在今年兩會政府工作報告中明確指出，要開展“人工智能(AI)+”行動。這意味著，“人工智能+”已經成為國策。
到了今年年末，全球云計算的頭號玩家——亞馬遜云科技也甩出AI領域的硬核王炸！生成式 AI的“卷王”正式襲來。
1、AI全家桶來了，差距開始拉開
作為全球云計算領域的年度風向標活動，12月5日，亞馬遜云科技2024 re:Invent已經進行到第3天。大會上，干貨滿滿，亞馬遜云科技一口氣發布6款大模型、預告2款大模型，還推出3nm第三代AI訓練芯片Trainium3及迄今最強AI服務器Trn2 UltraServer。
一直以來，歷屆亞馬遜云科技re:Invent大會，都是計算、安全、存儲系統和AI基礎設施等的大型創新秀場。
到了2024 re:Invent大會，全新自研大模型Amazon Nova系列登場，Trainium2實例全面推出，并發布第三代自研AI訓練芯片Trainium3、最強AI服務器Trainium2 UltraServer，亞馬遜云科技生成式AI平臺Amazon Bedrock服務也迎來了三大更新升級：自動推理檢查、多Agent協同、模型蒸餾（速度最高提升500%）。
其中，亞馬遜云科技全面推出由Trainium2芯片驅動的Amazon EC2 Trn2實例，相比當前基于GPU的EC2實例，性價比高出30%~40%。新一代AI訓練芯片Trainium3是首款采用3nm工藝節點制造的亞馬遜云科技芯片，能效提高40%、性能翻倍提升。最強AI服務器 Trainium2 UltraServer，能支撐萬億參數AI模型的實時推理性能。
亞馬遜云科技早在re:Invent 2023宣布推出企業級生成式 AI 助手——Amazon Q，專門用于滿足辦公場景需要，可以根據客戶業務進行定制。今年4月30日，亞馬遜云科技宣布Amazon Q正式可用，如今Amazon Q持續創新，發揮威力。
新發布從大模型到芯片，從存儲到數據庫，覆蓋了生成式AI全棧架構——基礎架構層、中間層和應用層?？梢哉f，這次亞馬遜云科技是祭出了AI領域的全家桶，打造一個生態體系。
在早期的AI發展階段，AI應用主要集中在少數幾個領域，如語音識別、圖像處理等。這些領域的研究和開發工作往往由少數幾家公司或研究機構即可獨立完成，猶如“獨奏”一般?，F如今，AI技術的應用范圍迅速擴展，從智能汽車、智能家居、智能穿戴，到政務、金融、教育等千行百業，并加速滲透融合出新業態、新模式，促使整個產業生態進入多領域、多主體協同發展的“大合奏”階段。這就到了AI玩家角逐綜合實力的階段了。
IDC在《2024 AI原生應用生態白皮書》指出，為促進AI技術與實體經濟深度融合與聯動發展，行業正在積極倡導從單一的AI原生應用轉向建設全面的AI原生應用生態體系。其中，這一轉型的核心戰略在于搭建跨行業、跨領域的完整生態系統。
隨著此番亞馬遜云科技打出了一套生態系統組合拳，自此，AI王者亞馬遜云科技與追逐者的差距也開始進一步拉大。
2、開放平臺的威力：自研+第三方模型的接入
值得關注的是，亞馬遜云科技在2024 re:Invent 大會上祭出AI“全家桶”中，大模型是其中最靚麗的一道風景線。我們將「大模型」，作為觀察今年亞馬遜云科技re:Invent大會的重要切入點。
2024 re:Invent大會上發布了其自研的全新大模型系列——Amazon Nova！堪稱為“非常6+2”。這也是Amazon Nova系列基礎模型首次亮相。
Amazon Nova基礎模型有6款自研基礎模型，提供領先性能與高性價比。
（1）Nova Micro：文生文模型，低延遲低成本；
（2）Nova Lite：系列中最低成本快速處理圖片、視頻、文字輸入的多模態模型；
（3）Nova Pro：性能和成本達到平衡的多模態模型；
（4）Nova Premier：系列中最強大的多模態模型，適用于復雜推理任務，模型蒸餾的最佳教師模型；
（5）Nova Canvas：圖片生成模型，支持生成和編輯圖像，提供配色方案和布局控件，并內置有安全控件，用于可追溯性的水印和用于限制有害內容生成的內容審核；
（6）Nova Reel：視頻生成模型，可根據關鍵詞或可選的參考圖像生成6秒視頻，支持用戶調整攝像機運動以生成具有平移、360度旋轉和縮放的視頻。后續可支持生成2分鐘視頻。
據了解，亞馬遜云科技還將在明年發布2款自研大模型。（1）Amazon Nova Speech-to-Speech：語音輸入與生成模型；（2）Amazon Nova Any-to-Any：任意模態輸入，任意模態輸出。
如果說，自研大模型是亞馬遜云科技的大模型的基本色，那么此番亞馬遜云科技的大模型開放之路則是最大的亮色。
除了自研大模型之外，此次2024 re:Invent 大會上亞馬遜云科技宣布推出Amazon Bedrock Marketplace，這類似于一個大模型的開放平臺。除了亞馬遜云科技自研的大模型，還有三大第三方大模型正式登陸這個平臺。
其一、專為軟件開發設計的代碼生成工具Poolside；其二、最新的文本轉圖像大模型Stable Diffusion 3.5；其三、視頻生成模型Luma Al。這樣，就讓亞馬遜云科技的大模型十分豐富，目前Amazon Bedrock Marketplace上能為客戶提供的大模型達到了100多個。
這100多款領先的大模型為客戶提供廣泛的自研的大模型選擇，不留“木桶短板”。畢竟，沒有一個大模型可以一統天下，大多數客戶會為特定應用使用多個模型。所謂，選擇決定一切！需要用模型的時候，最關鍵的是，有很多可選的自由！
這是亞馬遜云科技以開放心態將大模型向外開放的一步大棋，就和騰訊當年以微信為依托推出開放平臺一樣。
隨著越來越多的關系著各行各業的大模型的介入，亞馬遜云科技的AI大模型有望重構市場生態。本質上，大模型就是處理數據的更高階能力，有了這條數據處理能力高速公路，不同規模的企業都能在在這條高速公路上飛速前進。自此，亞馬遜云科技也可在這個這條公路上迅速做大、做強。
3、To B端大模型可期 什么是真正AI大模型？
為什么各行各業的客戶都選擇了亞馬遜云科技的大模型？
在近日召開的re:Invent2024上， 亞馬遜云科技人工智能和數據部門副總裁Swami發表了長達數小時的演講，揭曉了上述問題的答案。
這個人工智能創新的新時代匯集了從第一個人工神經網絡開始的幾十年的研究和科學進步，即感知器模型。而反向傳播使得多層模型的有效訓練成為可能，也揭示了無監督預訓練的巨大潛力。Swami指出，通過云提供的海量數據集和專業計算的融合為人工智能的蓬勃發展創造了完美的條件。
“現在我們到達了生成人工智能的另一個引爆點。新的工具和用戶界面正以前所未有的速度實現廣泛采用，推動效率并釋放我們所有人的創造力。你看客戶服務代表正在使用人工智能在幾秒鐘內起草個性化的客戶響應，銷售人員正在大規模生成引人注目的廣告副本和圖像，開發人員正在利用真正的幫助來消除端到端軟件開發過程中的繁重工作。”
在Swami看來，隨著越來越多的客戶希望在多個使用案例中利用這些類似的數據集，他們不想在多個服務之間跳轉來完成工作。這其中有巨大的機會，可以利用大數據分析、機器學習和現在真正的融合來創造一種新的統一體驗，這將加速他們的工作流程并增強協作。“從根本上說，我們正在重新設想您將通過最大限度地提高培訓效率和降低成本來構建和擴展基礎模型的方式。”
亞馬遜云科技的Amazon SageMaker AI代表了數據和世界的另一個創新融合。它是建立在幾十年的神經網絡研究之上的，使深度學習首次變得更容易訪問和可擴展，它是分布式系統和用戶體驗設計的突破和計算能力的頂峰。Amazon SageMaker AI為客戶提供了工具和工作流程，消除了機器學習和分析生命周期中的繁重工作，從數據準備到修改模型，再到進行訓練以增加人類觀察能力的所有這些事情，它提供了所有的工具，并將它們集中在一個地方。
這就是為什么成千上萬的客戶正在使用Amazon SageMaker AI，用數據來訓練和部署他們的基礎模型。
從整個AI行業來看，AI大模型火了快一年了。大模型廠商們都還在不斷完善大模型開發流程，推行零代碼開發，想來這個新生態的蛋糕還能做得更大。目前，這一階段屬于大模型行業的產業導入期，大模型的垂直領域應用是主線，更側重于To B端。
對于To B業務而言，很多行業內的大模型，只是性感的概念，實質上改變不大。雖然有各種參數鼓吹，很多都是企業宣傳的噱頭。特別是在今年早期大模型剛火的階段，本土云計算廠商對自家大模型的展示往往會采用很讓人匪夷所思的能力，比如作詩、作圖、回答腦筋急轉彎等等。
到底什么才是真正的大模型王者？其行業標準又是怎樣的？經過近一年的迭代，大模型廠商們更應該聚焦產業To B落地做實事。此種情況下，實用才是大模型真正的檢驗標準。
總體看來，亞馬遜云科技的大模型有兩大殺手锏：極致的性價比+過硬的產品力，不比參數，重在易用、好用，一句話：實用至上，發力to B端。
對于當代企業客戶要而言，使用生成式AI不再是顧慮，而是必選項。但是，如何選擇適合的自己，卻依舊困擾著大多數企業，其背后所考慮的是一系列圍繞“經濟賬”所展開的綜合性問題。
Micro、Lite和Pro的價格比Amazon Bedrock中各自智能類別中性能最佳的模型便宜75%。它們也是Amazon Bedrock中各自智能類別中速度最快的模型。
現實中，金山辦公海外版——WPS AI，就是基于Amazon Bedrock支持的Anthropic Claude 3系列模型，為用戶提供包括語義檢查、內容改寫、文檔潤色和一鍵生成PPT等功能。自WPS AI海外版開啟測試以來，通過亞馬遜云科技的大模型極大加快了WPS AI功能推出的進程，上線時間縮短至2個月，并有效為WPS節約35%的成本。
而店匠科技也是應用Claude 3模型構建智能AI客服，輔助商家的運營人員回答常規性與重復性問題。最終，店匠科技解決客戶問題的平均時間減少70%，客服成本下降了40%。此外，店匠科技還應用Amazon Bedrock來調用Claude 3模型運行推理，可以實現多語言搜索的統一處理，通過理解消費者行為和商品信息，提高搜索結果的匹配度以及智能商品排序效果，從而幫助商家提升商品點擊率和店鋪轉化率，增加了20%的搜索推薦收入。
生成式AI的發展就是一個數據處理的歷史，從最開始的收集、處理數據，到今天的構建各種AI大模型，只是處理的流程、過程發生了變化，不斷進階。
正如亞馬遜云科技人工智能和數據部門副總裁Swami在2024 re:Invent 大會上所言：“今天，我們站在一個類似的生成式人工智能的匯聚點上。我們發提供了超過100個新功能來幫助客戶更快、更高效地構建他們的模型。你需要一個新的工具和功能來支持所有這些模型的訓練和推理，建立和訓練這些大型基礎模型是復雜的，需要深入的機器學習專業知識。”
本質上，就是亞馬遜云科技不斷訓練大模型，提高資源利用率，為客戶釋放增量價值。因為，我們生活在一個計算機資源有限且昂貴的世界，很難最大限度地利用和有效地分配資源。
“我們目前在模型培訓方面面臨著一個關鍵的轉折點。隨著這些模型變得越來越復雜，我們正面臨著前所未有的計算機資源、能源消耗和數據質量的挑戰。”Swami Siva舉例，假設你有一千個加速器，白天有兩個被大量用于推理，但晚上，這些昂貴的資源中有很大一部分是閑置的，推理需求可能很低。為此，亞馬遜云科技開發了動態分配計算機資源的解決方案，還對計算分配和利用進行實時分析和洞察。從而幫助客戶將加速計算的利用率提高到90%以上。
可以說，如果不實用，各種胡里花哨的參數都是假把式。只有預置好“自研+開放式的第三方”大模型，才真正實用，才能提升效率，避免浪費，降低客戶使用門檻，真正解決客戶的痛點，也才對客戶有最大的俘獲力。
總之，云計算未來可期，亞馬遜云科技的大模型發展更可期。從這點來看，作為AI巨頭的亞馬遜云科技的2024 re:Invent或將掀起一股“做實事提供最豐富AI大模型”的新風，并引發別的玩家跟進。若果真如此，整個AI領域將是一番新景象。
不妨讓大模型的實用之風刮得更猛點，這樣于企業、于消費者、于整個產業都是一件幸事?。ㄍ辏?/p>
