普惠生成式AI，亞馬遜云科技有想法也有辦法

去年底，OpenAI掀起的生成式AI浪潮席卷全球。

如今，生成式AI賽道依然火爆，越來越多行業(yè)用戶也意識(shí)到生成式AI將對(duì)于其業(yè)務(wù)帶來巨大影響。但生成式AI應(yīng)用的打造，除了大語言模型之外，其實(shí)更像是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及到計(jì)算、數(shù)據(jù)、模型調(diào)優(yōu)、應(yīng)用開發(fā)等一系列復(fù)雜的工作。

因此，“入局”大模型依然是一件很高門檻的事情。如何讓生成式AI門檻降低、惠及行業(yè)用戶？近日，在亞馬遜云科技生成式AI構(gòu)建者大會(huì)上，亞馬遜云科技帶來了它的答案。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建介紹，亞馬遜云科技正從應(yīng)用場(chǎng)景、工具和基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)基座、AI原生應(yīng)用構(gòu)建和生成式AI服務(wù)五個(gè)層面幫助企業(yè)降低生成式AI應(yīng)用開發(fā)門檻，加速實(shí)現(xiàn)生成式AI潛力的全面釋放。

賦能創(chuàng)新，亞馬遜云科技打造生成式AI全棧服務(wù)

麥肯錫《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，分析當(dāng)前63種生成式AI應(yīng)用于各行各業(yè)，將為全球經(jīng)濟(jì)每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長(zhǎng)。

可以說，生成式AI已經(jīng)初具產(chǎn)業(yè)魅力，吸引了越來越多企業(yè)的目光。與此同時(shí)，生成式AI賽道也涌入了大批公司，中國(guó)市場(chǎng)更是上演了“百模大戰(zhàn)”。對(duì)于亞馬遜云科技等云服務(wù)商而言，生成式AI也是市場(chǎng)中必須爭(zhēng)奪的一個(gè)戰(zhàn)略制高點(diǎn)。

從今年4月起，亞馬遜云科技推出包括Amazon Bedrock、Amazon Titan基礎(chǔ)模型、Amazon CodeWhisperer AI編程工具等多款生成式AI產(chǎn)品和服務(wù)。

其中Amazon Bedrock是一項(xiàng)全托管生成式AI服務(wù)，它允許用戶通過API訪問亞馬遜云科技和第三方基礎(chǔ)模型提供商的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。目前，Amazon Bedrock支持Meta、Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Cohere等第三方開發(fā)商的主流大模型。

毫無疑問，Amazon Bedrock代表了云服務(wù)商在大模型服務(wù)上的一個(gè)重要方向，即利用云服務(wù)商自身的基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)，通過大模型服務(wù)來屏蔽基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性，降低大模型使用的門檻。陳曉建介紹，Amazon Bedrock是無服務(wù)器化的云服務(wù)，并且提供廣泛的模型選擇和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，用戶可以輕松構(gòu)建和擴(kuò)展生成式AI應(yīng)用程序。

以金山辦公為例，其在年初將大語言模型能力引入到辦公產(chǎn)品之中時(shí)，就遇到了基礎(chǔ)模型性能有限、數(shù)據(jù)安全難保障、高額投入等一系列挑戰(zhàn)。為此，金山辦公成為Amazon Bedrock國(guó)內(nèi)第一批預(yù)覽版用戶，利用Amazon Bedrock支持大模型在金山辦公軟件多個(gè)場(chǎng)景中的需求。

此外，Amazon CodeWhisperer是一款A(yù)I編程工具。眾所周知，編程是生成式AI技術(shù)快速應(yīng)用的領(lǐng)域之一，眾多開發(fā)者開始嘗試?yán)肁I編程工具來提升開發(fā)效率。Amazon CodeWhisperer在基礎(chǔ)模型高級(jí)選項(xiàng)中使用，可以實(shí)時(shí)生成代碼建議，使用Amazon CodeWhisperer的開發(fā)者完成任務(wù)的速度平均快57%，成功率高27%。

在數(shù)據(jù)處理層面，亞馬遜云科技推出了，Amazon DataZone數(shù)據(jù)治理服務(wù)，可以跨組織邊界發(fā)現(xiàn)、訪問、共享和治理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并減少企業(yè)內(nèi)部成員訪問數(shù)據(jù)和使用分析工具時(shí)繁重的工作量。針對(duì)檢索增強(qiáng)生成（RAG,Retrieval Augment GenerationRAG）需要處理的向量數(shù)據(jù)，亞馬遜云科技為Amazon OpenSearch Service、Amazon Aurora PostgreSQL和 Amazon RDS for PostgreSQL加入向量數(shù)據(jù)庫(kù)功能。

在基礎(chǔ)設(shè)施層面，亞馬遜云科技提供客戶最為廣泛的GPU和AI加速器服務(wù)，包括英偉達(dá)最新GPU H100的計(jì)算實(shí)例Amazon EC2 P5，基于自研機(jī)器學(xué)習(xí)推理芯片Amazon Inferentia2的Amazon EC2 Inf2實(shí)例、基于自研機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練芯片Amazon Trainium的Amazon EC2 Trn1實(shí)例等，用戶可以根據(jù)需求來靈活選擇不同的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

事實(shí)上，開發(fā)生成式AI應(yīng)用就像一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的系統(tǒng)工程，不是簡(jiǎn)單的產(chǎn)品、服務(wù)堆疊。陳曉建總結(jié)道：“生成式AI應(yīng)用就像海面上的冰山，大模型是被大多數(shù)人看到的冰山一角，底部則需要數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全等一系列服務(wù)。亞馬遜云科技提供完整的端到端生成式AI技術(shù)棧，來加速用戶最終的商業(yè)化落地?！?/p>

構(gòu)建生成式AI都應(yīng)該注意什么

毫無疑問，生成式AI正處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展起步階段，對(duì)絕大多數(shù)企業(yè)而言都是陌生的，很多企業(yè)對(duì)于生成式AI是“想入局卻不知道怎么操作”的狀態(tài)。

亞馬遜云科技通過對(duì)大量企業(yè)服務(wù)的積累，逐步給出了“端到端的構(gòu)建生成式AI應(yīng)用”的關(guān)鍵路徑五步走的方法論。

首先，亞馬遜云科技建議用戶在嘗試生成式AI時(shí)需要選擇合適的場(chǎng)景入手，尤其是典型、經(jīng)過 驗(yàn)證的場(chǎng)景進(jìn)行嘗試。當(dāng)前，生成式AI對(duì)營(yíng)銷與銷售、產(chǎn)品與研發(fā)、軟件工程和客戶運(yùn)營(yíng)等工作能夠帶來顯著收益，企業(yè)選擇這些場(chǎng)景入手既能降低門檻和風(fēng)險(xiǎn)，也能夠提升業(yè)務(wù)效率。

其次，亞馬遜云科技建議認(rèn)為用戶需要通過專門構(gòu)建的生成式AI工具和基礎(chǔ)設(shè)施來快速搭建生成式AI應(yīng)用。目前看，沒有一個(gè)基礎(chǔ)模型可以適用于所有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，用戶需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求特點(diǎn)去選擇最合適的模型。此時(shí)，大模型云服務(wù)的優(yōu)勢(shì)就得到凸顯；類似Amazon Bedrock這樣的大模型云服務(wù)可以快速讓用戶搭建生成式AI應(yīng)用。

第三，生成式AI離不開強(qiáng)大的的數(shù)據(jù)基座，需要融合企業(yè)私有化數(shù)據(jù)。眾所周知，大模型的背后是海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、匯聚、打通、安全管理等一系列的數(shù)據(jù)工程化工作。為此，亞馬遜云科技認(rèn)為端到端的數(shù)據(jù)服務(wù)，有效集成和治理數(shù)據(jù)、安全策略，通過Zero ETL策略可以讓數(shù)據(jù)在生成式AI應(yīng)用開發(fā)中充分發(fā)揮作用。

以西門子中國(guó)為例，面對(duì)企業(yè)內(nèi)部信息分散、數(shù)據(jù)信息傳遞能力不足、知識(shí)運(yùn)營(yíng)能力缺乏等情況，西門子與亞馬遜云科技一起合作，利用堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座，成功在三個(gè)月上線一款生成式AI應(yīng)用--“小禹”助手。

第四，生成式AI應(yīng)該是AI原生應(yīng)用構(gòu)建。亞馬遜云科技認(rèn)為微服務(wù)化、Serverless First、數(shù)據(jù)洞察、數(shù)據(jù)全等可以幫助企業(yè)減少重復(fù)造輪子的工作。例如，微服務(wù)化可以讓應(yīng)用在不斷變化需求之際，還能保持快速進(jìn)化和迭代；Serverless First則可以幫助用戶從繁重的基礎(chǔ)架構(gòu)運(yùn)維、部署中解脫出來。

最后，亞馬遜云科技建議使用生成式AI服務(wù)來降低工作的復(fù)雜性。亞馬遜云科技認(rèn)為開箱即用的生成式AI服務(wù)、工具可以大幅提升效率。

總體來看，生成式AI正處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的早期，大模型、工具鏈當(dāng)前正是百花齊放的狀態(tài)，行業(yè)用戶也在探尋生成式AI的落地場(chǎng)景，這無疑注定了生成式AI落地式一個(gè)復(fù)雜的過程。根據(jù)當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界面臨的問題，亞馬遜云科技的端到端全棧技術(shù)服務(wù)以及清晰的方法論路徑，無疑為當(dāng)前生成式AI普惠提供了重要的參考價(jià)值。

“生成式AI長(zhǎng)期發(fā)展離不開強(qiáng)大的合作伙伴生態(tài)，需要大家一起努力去解決生成式AI引用構(gòu)建中遇到的各種技術(shù)問題。面向未來，亞馬遜云科技將繼續(xù)攜手生態(tài)伙伴逐步持續(xù)完善生成式AI的體系，助力生成式AI真正走向普惠?！标悤越ㄗ詈蟊硎镜馈?/p>

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