摘要：作为全球云计算扛把子的亚马逊，在AI上积淀已久，比如早在20多年前就将基于机器学习的个性化推荐系统应用于商品推荐，根据用户的浏览和购买历史，为用户提供个性化的商品推荐，提升用户购物体验。但在此轮生成式AI浪潮中，亚马逊一直给人不温不火的印象。
自2022年底ChatGPT现世宣布生成式AI时代到来以来，OpenAI、Meta、Google等基本被认为是生成式AI的核心玩家。
作为全球云计算扛把子的亚马逊，在AI上积淀已久，比如早在20多年前就将基于机器学习的个性化推荐系统应用于商品推荐，根据用户的浏览和购买历史，为用户提供个性化的商品推荐，提升用户购物体验。但在此轮生成式AI浪潮中，亚马逊一直给人不温不火的印象。
这种印象，于2024年12月2-6日举行的AWS re:Invent 2024一举打破——亚马逊在会议期间发布了几十项生成式AI相关的产品与服务，俨然蜕变为生成式AI核心玩家。
看发布：超能打的亚马逊生成式AI
要说此次亚马逊生成式AI最震撼的发布，莫过于是前AWS CEO、现亚马逊CEO Andy Jassy时隔四年重返re:Invent舞台，带来的亚马逊新一代基础模型家族——Amazon Nova的全新亮相。这其中，既有超快速文本生成模型Amazon Nova Micro、图像生成模型Amazon Nova Canvas、视频生产模型Amazon Nova Reel等单项选手，又有主打成本效益的Amazon Nova Lite、强调功能的Amazon Nova Pro、专为复杂推理任务而生的Amazon Nova Premier等多模态模型，更有面向未来而推出的语音到语音模型、多模态到多模态模型。据悉，亚马逊计划在2025年第一季度推出的语音到语音模型，将通过理解自然语言的流式语音输入，解释语言和非语言信号（如语调和节奏），提供流畅的类人交互，彻底改变对话式AI应用，确保低延迟的双向交流；而计划在2025年中旬推出的多模态到多模态模型，则能接受文本、图像、音频和视频作为输入，并以任意模态生成输出，从而进一步简化应用开发，使同一模型能够执行多种任务，如内容模态转换、内容编辑，以及驱动能够理解和生成所有模态的智能体。
独乐乐不如众乐乐。在拓展模型服务能力方面，Amazon Bedrock Marketplace的发布无疑是一项具有里程碑意义的举措，它如同一座连接开发者与众多模型的桥梁，将亚马逊的模型服务能力提升到了一个全新的高度。通过这一平台，开发者只需借助亚马逊统一的API，即可轻松访问和使用业界多达100余种的各类模型，涵盖从基础语言模型到专业领域模型。这使得Amazon Bedrock真正成为了一个名副其实的模型“超级市场”，开发者们可以在这里自由挑选、组合和使用各种模型，极大地激发了创新的活力和可能性。
随着数据分析与AI技术的深度融合成为行业发展的大势所趋，亚马逊推出了新一代模型开发平台——Amazon SageMaker Unified Studio。这个平台可谓是一个“科技工具箱”，将客户在模型开发过程中所需的各项关键功能集成在一起，不仅提供了快速SQL分析功能，帮助用户迅速从海量数据中提取有价值的信息，还具备PB级大数据处理能力，轻松应对数据规模带来的挑战；在数据探索和集成方面，提供了丰富的工具和接口，方便用户对数据进行深入挖掘和整合；而在模型开发和训练环节，其高效的算法和优化策略则能显著缩短模型开发周期，提高模型质量。更为重要的是，它还将生成式AI功能融入其中，为客户提供了一站式的解决方案，无论是从数据准备到模型构建，还是从模型训练到部署应用，用户都可以在这个平台上一气呵成地完成所有操作，大大提高了工作效率和创新速度。
在模型应用层，Amazon Q Developer也迎来了重大升级，在软件开发的征程中不断进化。智能体功能堪称一大亮点，能够自动执行单元测试、文档生成和代码审查等繁琐而重要的流程。在单元测试方面，智能体可以快速生成全面的测试用例，对代码的各个功能模块进行细致入微的测试，确保代码的准确性和稳定性；在文档生成过程中，可以根据代码逻辑和功能自动生成清晰、详细的技术文档，为后续的维护和协作提供极大便利；而在代码审查环节，智能体能及时发现代码中的潜在问题和风险，并提供专业的优化建议。这一系列功能的实现，不仅大幅提升了开发者的工作效率，还降低了人为错误的发生概率。
Amazon Q Developer的进化不止于此，它还进一步拓展了自身的应用范围和服务能力，实现了帮助不同经验水平的用户进行运营排错的功能。对于经验丰富的开发者而言，它可以作为一个智能助手，在复杂的系统故障排查中提供快速准确的解决方案；对于新手开发者来说，它更是一位耐心的导师，能够引导他们逐步理解和解决运营过程中遇到的问题，确保企业应用程序的正常运行。此外，此次Amazon Q Developer与GitLab以及各类IDE的广泛集成，使得开发人员几乎可以在所有需要的地方自由使用这一强大工具——无论是在代码编写、版本控制还是项目协作的过程中，都能随时随地调用Amazon Q Developer的功能，实现无缝对接和高效协作，进一步提升了整个开发流程的流畅性和效率。
品内幕：AWS常青大心脏
透过现象看本质，我们试图探寻亚马逊在生成式AI领域一年以来的蜕变之道。而这五个方面，可能透出了部分个中诀窍。
再塑创业心态：本届re:Invent大会甫一开场，AWS CEO Matt Garman便致敬创业者，重申AWS服务创业企业的宗旨，同时也分享了亚马逊的创业之路。当前，众多生成式AI创业企业脱颖而出，在某些技术、应用上甚至处于领跑者。作为服务全球创业企业的巨无霸，亚马逊在一定程度上也有可能重拾创业心态，服务创业公司，向创业公司学习，在这波生成式AI浪潮里，以更雄厚的家底为基础，进行二次创业，再次成为从前那个少年。
锚定客户为先：“We invent so you can reinvent.”Matt Garman对客户说的这句话振聋发聩，引发共鸣。当前，千行万业正在经历生成式AI的重构，软件开发范式也在进行变革，如何帮助客户赢得这场变革？亚马逊此次发布的模型、模型市场、应用等，皆以客户需求为中心进行的创新。比如，AWS与炙手可热的大模型公司Anthropic构建了全球最大的机器学习计算集群；同时，为苹果大模型研发提供了计算服务支持，特别是在大模型后训练、优化、适配等环节进行了深度合作。
扎实产业链条：2006年成立的AWS，如今已是成年，可以完整提供从底层硬件、云计算服务、产品应用，是全球很少的具备端到端解决问题能力的公司。值得一提的是在底层硬件层面，在Nitro+Graviton自研CPU处理器系统，并与NVIDIA合作推出13个计算实例的基础上，此次AWS又发布了基于NVIDIA Blackwell GPU芯片的P6计算实例。同时，去年发布的Trainium2自研芯片，如今计算实例已全面可用，并且经由NeuronLink互联的四个Trn2实例、64个Trainium2芯片、最高可达到83.2千万亿次浮点运算的Trn2 UltraServers已预览可用。而为下一代生成式AI工作负载而打造的3nm工艺、40%能效提升、2倍性能的Trainium3芯片也呼之欲出。
生态开放包容：Amazon Bedrock Marketplace的百余种模型入驻、re:Invent会场6万人的规模、展区百家量级的展位，分享和展示了来自全球各地合作伙伴的最新产品、解决方案和应用实践，无一不昭示着亚马逊生态繁荣盛况，这种繁荣程度，甚至远超众多第三方行业大会。亚马逊生态的开放包容、海纳百川，对合作伙伴、客户、开发者的虹吸效应日益明显。合作伙伴在这里能够找到广阔的市场空间、丰富的资源支持和公平的合作机会；客户则能够在这个生态系统中享受到多样化的产品和服务选择，根据自身需求定制最佳解决方案；开发者可以将自己的创意和技术在这里转化为实际的产品和应用，实现自身价值的最大化。这种开放包容、互利共赢的生态模式，不仅推动了亚马逊自身的发展壮大，也为整个生成式AI行业的繁荣发展注入了源源不断的活力。
社区健康朝气：在AWS的生态系统中，活跃着一群充满热情和创造力的社区成员。其中，那些一呼百应的社区领袖Heroes凭借其深厚的技术造诣、丰富的实践经验和卓越的领导才能，在社区中发挥着引领和榜样的作用，带动了整个社区的学习和创新氛围。而遍布全球120个国家和地区的600个用户组的数百万Builders则是社区的中坚力量，他们通过积极参与社区讨论、贡献代码、反馈问题等方式，为AWS的产品发展和推广提供了宝贵的第一手资料和建议。同时，社区成员之间的相互交流和合作也促进了知识的共享和技术的传播，激发了更多的创新灵感。这种扎根于用户的社区运营模式，已经成为AWS构筑产品核心竞争力的一道坚固护城河，它不仅增强了用户对品牌的忠诚度和归属感，还吸引了更多新用户加入AWS的大家庭。
憧未来：AWS自我正向循环
过去十八年，AWS凭借其卓越的技术创新、优质的服务品质和前瞻性的战略布局，树立了云计算领头羊的行业地位；而如今，AWS正以云计算为基石，进行生成式AI的二次创业。
但与此同时，我们也能深切感受到，云计算、生成式AI并非孤立的两个领域，而是紧密相连、相辅相成的有机整体。生成式AI技术的蓬勃发展离不开云计算强大的计算能力、海量的数据存储和高效的资源管理能力作为支撑；反之，生成式AI的广泛应用也对云计算提出了更高的要求，推动着云计算技术不断演进和创新。基于这种认知，AWS积极推动云计算与生成式AI融合演进，通过技术创新和业务拓展，形成了一个良性的业务正向循环。在这个循环中，生成式AI的发展促使AWS不断优化和升级其云计算基础设施，以提供更强大、更灵活的计算资源和服务；而云计算能力的提升又进一步加速了生成式AI技术的创新和应用推广。
最后，我想把Matt Garman对客户的这句“We invent so you can reinvent.”改成“We invent so we can reinvent.”，送给AWS自己，让我们共同期待reinvent的新一代AWS即刻到来。
来源：CSDN一点号
