发布日期：2025-01-03 01:43 点击次数：151
【环球网科技报谈 记者 李文瑶】生成式AI是否能为云磋议带来新的发展机遇？算作众人头部企业，亚马逊云科技也在想考这一问题。
在本年年底的亚马逊云科技年度大会re:Invent 2024上，这家公司发布了一整套面向AI期间的新产物，包括自研大模子Amazon Nova系列、新一代AI闇练芯片Trainium 3、新一代Amazon SageMaker（数据分析和AI的一站式平台）、AI助手Amazon Q新功能等。
畴昔一年，亚马逊云科技通过自研、投资、生态打造等多种样子夯实AI护城河，重塑IaaS（基础设施）、PaaS（平台软件）、SaaS（应用软件）、MaaS（模子处事）层的产物，以期在众人AI本事竞争中抢得先发上风。到年底，亚马逊云科技对外展示了其AI加抓的磋议、存储、数据库等基础云产物。
“就生成式AI通盘行业而言，当今的冲破点在于怎样快速从本事原型走向出产。”在袭取记者采访时，亚马逊云科技大中华区产物部总司理陈晓建觉得，在生成式AI的发展上，企业正在从想考阶段转向实际阶段，进行大批场景检会，瞻望2025年将有更多的客户从原型考据阶段飘荡为出产阶段。
而云磋议不仅是提供产物和本事，更伏击的是匡助企业获得业务上的得胜。
加码生成式AI 新品密集发布
2023年，亚马逊云科技推出了镶嵌式模子Amazon Titan，而本年则进一步丰富了产物组合，发布了Amazon Nova系列——一套包含六个针对不同应用场景优化的模子。此外，亚马逊还经营在异日推出speech to speech和any to any等新式模子。
陈晓建先容，这些新模子的建设罢黜了“逆向使命法”的原则，即起初潜入了解客户的骨子需求，然后凭据这些需求定制相应的处治决策。举例，针对用户在Micro、Lite、Pro以及行将推出的Premier等不同级别上的具体条目，亚马逊联想了各有侧重的模子，以确保它们大致无缝集成到客户现存的产物和处事中，并提供最好性能。
通过这种样子，亚马逊不仅为客户提供了一个凡俗的选拔范围，况兼保证了每个模子皆能精准地称心特定业务场景的需求。
而在芯片方面，亚马逊云科技的自研芯片政策不仅强调本事先进性和性能优化，同期也暖和能效和环境影响，旨在为客户提供高效且可抓续的处治决策。
当今，Amazon Trainium（闇练芯片）专注于提供极致的磋议性能，复古大范围差异式磋议任务，适用于复杂的模子闇练。
Amazon Inferentia（推理芯片）主要针对推理任务，比较闇练芯片，多机协同的需求较低，在联想过程中充分接洽了能效和碳排放等要素，确保高性能的同期也驻守环保。
陈晓建线路，亚马逊云科技与Anthropic协调，正在构建名为Project Rainier的EC2 UltraCluster。该集群包含数十万颗Trainium2芯片，大致提供比现时一代起初AI模子闇练所需算力跳跃5倍以上的超等算力。
此外，亚马逊云科技大中华区数据分析与生成式AI产物总监崔玮强调，公司的全体政策所以客户需求为导向，哄骗Amazon Bedrock平台部署第一方（里面建设）和第三方（外部协调）的模子，从而为客户提供愈加千般化的选拔和复古。
事实上，在这次新推出的模子中，为了完毕低延时和低资本的计划，亚马逊云科技在其逆向使命过程中不仅专注于模子本人的优化，还在多个本事层级进行了转换。举例，致密推出的Trainium2自研芯片是要津组件之一，旨在升迁性能同期缩小资本；基于Trainium2芯片构建的这两款实例和处事器提供了雄壮的磋议才能，特别适用于闇练大型谈话模子等任务；Amazon Bedrock层包含了“优化的低延伸推理选项”等功能，有益联想用来加快生成式AI应用的部署，并确保高效的开动成果。
据崔玮线路，通过上述各层级的本事转换，亚马逊云科技巧够显耀缩小客户在部署生成式AI应用或Nova系列模子时的资本，与同品级别的其他模子比较，资本可缩小约70%。
从尝试到出产 本事落地潜入应用场景
跟着生成式AI的发展，ag百家乐大平台越来越多的客户正将其业务从尝试阶段股东到出产阶段。这一行变带来了多种任务需求，包括建设、闇练和推理等不同类型的功课。濒临这些千般化的需求，怎样选拔合适的集群和资源不断样子以完毕最高效的资源哄骗成为了要津问题，尤其是在GPU资本腾贵的情况下。
“当干预到出产阶段时，就不行幸免地要接洽怎样将数据和AI一体化不断。”崔玮说谈，这亦然亚马逊云科技在新产物应用升级方面接洽的主要问题。
据崔玮先容，SageMaker 奋发于于匡助客户充分哄骗还是预订的云资源，确保每个GPU和其他磋议资源皆能得到最猛进度的应用。这是通过优化资源建树和更动来达成的，从而获胜助力客户的出产过程，减少糟践并缩小资本。
在前期探索阶段，客户持续专注于评估模子和本事是否合适其业务需求。关连词，当干预出产阶段时，就需要接洽更复杂的问题，如怎样将数据不断和AI建设整合起来，确保数据流、数据治理及安全性等方面的一体化不断。
为此，亚马逊云科技推出了Amazon SageMaker Unified Studio（和洽使命室）和Amazon SageMaker Lakehouse（数据湖仓）。这两个用具旨在为客户提供一个和洽的使命环境，使他们大致在灭亡平台上完成从数据准备到模子部署的总共设施，简化使命过程，升迁成果，并确保数据的安全性和合规性。
“新一代Amazon SageMaker提供数据和AI的和洽，去应答闇练、推理、MLOps等场景。同期，Amazon SageMaker AI也有好多新的功能来加强用户的体验。”崔玮说谈。
出海仍是伏击场景需求
骨子上，从生成式AI的应用场景选拔来看，不同业业的客户需乞降痛点互异，难以找到一个和洽的应用最先。在陈晓建看来，“算作中国区的生成式AI团队，短处任务是与客户协调，识别最合适的应用场景。”
而代表性的应用场景，包括，哄骗常识库、代码生成用具等升迁职工使命成果；通过集成常识库和其他AI才能，显耀改善客服反应速率和处事质料；匡助中国企业出海时处治多谈话翻译辛苦，特别是小语种的复古问题，而这在畴昔是一个终点大的挑战。
当今，出海是中国市集的伏击需求之一。据陈晓建不雅察，生成式AI兴起后，出现了生成式AI原生转换企业，它们借助生成式AI开展之前无法从事的业务，发展速率迅猛，且好多在出海时选拔亚马逊云科技算作承载云平台。“咱们预测，跟着生成式AI才能逐步完善，这类生成式AI原生企业创造的应用会越来越多。从国际榜单来看，在训导、陪同等诸多规模，好多头部企业皆是中国企业，这是一个咱们看到的趋势。”
而从2024年来看，许多企业从想考阶段干预实际阶段，进行了大批场景检会。陈晓建预测，2025年确定会发生变化，好多客户有望从原型考据阶段飘荡为出产阶段，“这是必经之路。”在这一过程中，企业的需求将愈加复杂，不仅是选拔模子，还需要千般本事复古。这亦然亚马逊云科技在建设Amazon Bedrock等产物时，不仅提供模子市集，更伏击的是提供能让模子推理开动时所需的千般出产力用具和出产环境用具。
“中国有好多优秀的初创企业还是得胜应用生成式AIAG真人百家乐官方，这在不同的行业了了可见。相对而言，传统企业施展较慢，但也执政着应用生成式AI于出产的意见稳步迈进，咱们期待来岁能看到更多传统企业在这方面获得施展。”陈晓建说谈。