摘要：自从2006年推出Simple Storage Service（S3）和Elastic Compute Cloud（EC2）云计算服务以来，亚马逊云科技在过去的18年中，一直都是全球云计算技术的开创者和引领者。而随着人工智能技术的飞速发展和生成式AI时代的来临
自从2006年推出Simple Storage Service（S3）和Elastic Compute Cloud（EC2）云计算服务以来，亚马逊云科技在过去的18年中，一直都是全球云计算技术的开创者和引领者。而随着人工智能技术的飞速发展和生成式AI时代的来临，亚马逊云科技也将越来越多的资源投入到了生成式AI领域。
作为全球云计算以及人工智能行业一年一度的顶级盛宴，亚⻢逊云科技re:Invent全球大会已经连续举办了13年，每年都会吸引全球数以万计的技术精英、企业高管和合作伙伴参会。2024年的亚马逊云科技re:Invent全球大会更是吸引了6万现场观众，以及超40万人在线观看，规模可谓盛况空前。而本届大会上与生成式AI有关的发布内容，更是成为了业界万众瞩目的焦点。
近日，在亚马逊云科技2024 re:Invent中国行北京站上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，生成式AI时代为企业开启了巨大的机遇，2025年将会迎来新的变化，很多客户将从原型验证阶段转化为生产阶段。
计算服务：远超其他服务商的丰富选择
陈晓建指出，亚马逊云科技认为，几乎所有的应用程序都可以分解成为几个核心的构建单元，亚马逊云科技所做的就是构建出非常优秀的服务，让用户可以轻松自由地搭建这些核心单元，满足其在特定场景下不同的业务需求。
在计算服务领域，亚马逊云科技提供的计算实例类型远超其他云服务提供商。Amazon EC2为用户提供了丰富的选择，助力客户为应用和工作负载找到更具性价比的解决方案；Amazon Nitro System采用自研芯片，实现了网络、计算和存储的虚拟化，提供裸机性能、高安全性和灵活性，为计算领域创新奠定基础；强大的自研芯片Amazon Graviton4单核计算性能提升30%，虚拟CPU数量和内存容量均为上一代3倍，目前Graviton在数据中心新增处理器中占比超50%，前1000大EC2客户中超90%已使用Graviton。Pinterest迁移到Graviton平台后，性能提升，计算成本降低47%，碳排放量减少62%；搭载NVIDIA Blackwell芯片的Amazon EC2 P6实例系列，计算性能是当前GPU的2.5倍。
基于新发布的自研AI芯片Amazon Trainium2的Amazon EC2 Trn2实例性价比提升30-40%，单个实例计算性能高达20.8 Petaflops，Adobe、Poolside和Databricks等企业已在Trainium2上取得初步成果。
除此以外，亚马逊云科技还推出了Amazon EC2 Trn2 UltraServer，通过NeuronLink互连技术连接4个Trn2实例，单个计算节点峰值计算性能超过83.2 Petaflops。与Anthropic合作打造的Rainier项目Trn2 UltraServer集群将使用数十万个Trainium2芯片。2025年推出的Amazon Trainium3将采用3纳米制程工艺，计算速度提升2倍，能效提升40%，助力客户以更低成本构建更大规模、更强性能的应用。
存储服务：持续进化的Amazon S3
Amazon S3自2006年推出以来，彻底变革了数据管理方式。十年前，在Amazon S3中存储容量达到1PB的客户还不到一百家，如今已经有数千家客户达到此规模，存储对象数量突破400万亿，甚至有客户的存储量已经突破1EB，Amazon S3强大的扩展能力令人叹为观止。
凭借出色的扩展性、性能、成本效益和易用性，Amazon S3已经成为企业构建数据湖的首选平台，可以为不同领域的分析、金融建模、实时广告投放、AI等各类工作负载提供支持。
虽然Amazon S3已经备受客户好评，但是亚马逊云科技仍然在不断探索改进。今年re:Invent上新发布的Amazon S3 Tables专为Iceberg表设计，查询速度提升3倍，每秒处理事务数量提升至10倍。与之同时推出的Amazon S3 Metadata元数据服务，能够帮助客户即时发现和理解S3中的数据，自动创建可查询的元数据，并几乎实时更新。这些创新将进一步增强Amazon S3在数据分析和AI应用场景中的支持能力。
数据库服务：为不同场景专门构建
针对不同行业的不同应用场景，亚马逊云科技也为客户提供了关系型数据库、图数据库、文档数据库等专门构建的数据库服务，让企业在每一种使用场景下都能找到最适合的数据库工具。
2024年适逢数据库服务Amazon Aurora发布10周年，该数据库完全兼容MySQL和PostgreSQL，既能提供商业数据库级别的可靠性，又具备开源数据库那样的可移植性，性能更是比自托管开源数据库提升至3-5倍，成本却仅为商业数据库的十分之一。
本届re:Invent大会新发布的Amazon Aurora DSQL无服务器分布式SQL数据库，结合了Amazon Time Sync服务，可在多区域实现近乎无限扩展，可用性高达99.999%，支持强一致性，具备低延迟的读写性能，完全兼容PostgreSQL。较其他流行分布式SQL数据库读写速度提升了4倍。而新发布的Amazon DynamoDB global tables可支持多区域强一致性，⽆论客户选择SQL还是NoSQL数据库，都可以支持主动-主动的多区域部署，同时具备强一致性、低延迟和高可用性。
数据分析服务：全面深⼊的专用服务组合
数据是现代企业的重要资产，为此亚马逊云科技提供了数据仓库Amazon Redshift、大数据处理Amazon EMR、搜索分析Amazon Opensearch、流数据分析Amazon Kinesis/Amazon MSK、数据集成Amazon Glue、交互查询Amazon Athene、BI工具Amazon Quicksight等涵盖多个领域、专业全面的产品服务组合。
本届re:Invent发布的新一代Amazon SageMaker整合了数据、分析和AI工具集，成为满足所有数据需求的统一平台，涵盖分析、数据处理、搜索、AI模型开发和训练等功能。Amazon SageMaker Unified Studio作为一站式开发平台，现已开放预览，支持协同工作并内置数据目录和治理功能。Amazon SageMaker Lakehouse提供简单统一的访问方式，兼容Apache Iceberg，便于数据处理和访问。全新Zero-ETL与SaaS应用程序的集成，使客户无需复杂数据管道即可访问第三方数据。
之前大家熟悉的Amazon SageMaker如今更名为Amazon SageMaker AI并推出多项更新，包括Amazon SageMaker HyperPod新训练配方功能、灵活训练计划及任务治理功能，简化入门过程，节省训练时间，最多可降低40%的成本。此外它还整合了亚马逊云科技合作伙伴的热门AI应用，加速模型开发生命周期，提供无缝的全托管体验，确保数据安全与隐私。
Amazon Nova：新一代基础模型
在生成式AI推理方面，亚马逊云科技推出了新一代基础模型Amazon Nova。该系列包括多种类型的模型，如Amazon Nova Micro、Amazon Nova Lite、Amazon Nova Pro和即将推出的Amazon Nova Premier。这些模型能够满足不同场景下的需求，从低成本的文本到文本响应到功能强大的多模态模型，Amazon Nova系列都能够提供卓越的性能和准确性。
作为新一代图像生成模型，Amazon Nova Canvas能够帮助客户生成高质量图像并且支持图像编辑功能，用户还可通过Canvas模型进行微调；新一代视频生成模型Amazon Nova Reel能够提供先进的视频生成质量和低延迟，用户仅需简单描述即可从文本生成视频，极大地推动了视频制作的普惠化。
为了支持用户更好地使用Amazon Nova系列模型，亚马逊云科技还推出了多项新特性。譬如Amazon Bedrock Marketplace平台使得用户能够使用领先供应商提供的一百多个新兴和专业基础模型。通过统一界面，用户可以方便地发现、测试和部署这些模型。同时，Amazon Bedrock还提供了统一API、知识库、安全防护和Agent等工具，来支持用户更好地管理和使用这些模型。
Amazon Bedrock：AI推理构建工具
在AI推理构建工具方面，亚马逊云科技也在不断推陈出新。Amazon Bedrock是构建和扩展生成式AI应用的关键平台。为了提升用户的投资回报，亚马逊云科技推出了多项新特性来强化这个平台的功能和性能。
譬如Amazon Bedrock新推出的延迟优化选项，基于Amazon EC2 Trn2实例，利用最新硬件和软件优化，可在多模型上实现更好的推理性能。用户指定推理请求优先级后，平台会自动处理并优化性能。通过Amazon Bedrock模型蒸馏功能。用户只需提供示例提示，平台就会自动完成工作并通过蒸馏得到的模型运行速度提升到5倍、成本降低75%。
Amazon Bedrock知识库支持GraphRAG，可利用Amazon Neptune自动生成图谱建立数据源关联，用户无需专业知识即可开发更全面的生成式AI应用，清晰展示连接和信息来源，提升事实验证透明度。为了提升事实验证的透明度和准确性，Amazon Bedrock还推出了自动推理检查功能，可基于数学验证来检查模型事实性陈述的准确性并展示推理过程，在保险等领域确保回答的准确性并降低风险。此外，Amazon Bedrock还支持多智能体协作功能。用户能够创建多个Agent来协作处理复杂工作流程，从而提高工作效率和准确性。
Amazon Q：助力企业提升效率
针对近年来大获好评的生成式AI助手Amazon Q系列，亚马逊云科技也推出了多项新特性来助力企业提升效率。Amazon Q系列包括Amazon Q Developer和Amazon Q Business两个版本，可为不同场景提供生成式AI支持，并帮助企业提升内部工作效率。
Amazon Q Developer在SWE-bench测试中表现出色，已能解决54.8%的软件开发问题，并推出三款新自动化智能体，大幅提升开发效率。其新功能加速大规模传统工作负载转型，缩短转型时间并降低成本，同时还能轻松排查亚马逊云科技环境中的各类问题，提升运维效率。
Amazon Q Business则是一款功能强大的生成式AI助手，可连接多种业务系统，充分利用公司内部数据，加快任务处理速度，让用户在不同数据孤岛中搜索、总结信息，并展开对话。目前Amazon Q已集成到QuickSight中，即将实现与Q business数据的无缝整合，提供数据洞察。同时新API使独立软件供应商可访问Amazon Q Business索引功能，降低安全风险。即将推出的Amazon Q Business工作流程自动化功能将帮助企业实现跨团队、跨应用的任务自动化，只需几分钟就能完成工作流搭建。
2025年：新的变化即将发生
“亚马逊云科技是全球云计算的开创者和引领者，更是企业构建和应用生成式AI的首选，今年re:Invent全球大会的一系列重磅发布再次印证了这一点。我们不仅在云的核心服务层面持续创新，更在从芯片到模型，再到应用的每一个技术堆栈取得突破，让不同层级的创新相互赋能、协同进化。我相信，只有这样全栈联动的大规模创新才能真正满足当今客户的发展需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。”陈晓建表示，“我们非常关注生成式AI领域，并且生成式AI产品发布节奏已大幅加快。以前每年主要在re:Invent发布重大特性，现在re:Invent只是发布生成式AI特性的一个窗口，我们在其他时间也会密集发布新特性。以Amazon Bedrock为例，在re:Invent期间陆续发布了21个新特性。”
陈晓建指出，亚马逊云科技注意到，2024年许多客户都开始从思考阶段进入实践阶段，并进行了大量的场景试验。而2025年肯定还会发生新的变化，很多客户将从原型验证阶段转化为生产阶段，这也是生成式AI应用落地的必经之路。届时客户需求将会变得更加复杂，除了选择模型之外，还会需要各种技术支持。而亚马逊云科技开发Amazon Bedrock的目的，不仅是提供模型市场，更重要的是提供能让模型推理运行时所需的各种生产力工具和生产环境工具，这也是Amazon Bedrock的真正价值所在。
沙利文大中华区总监李庆表示：“本届re:Invent大会上的新发布更加侧重于产品的实际应用和工具优化，这表明过去一年中，全球用户正在积极使用亚马逊云科技进行生成式AI应用的探索和创新。本次更新有两个方面让我印象深刻：一是随着全球企业对生成式AI的深入应用，数据不仅实现跨区域的传输与协同，更实现跨地域、跨区域的深度连接；二是亚马逊云科技进一步优化生成式AI的应用，从数据存储、治理到管理的全流程提升，旨在简化AI对数据的使用，同时强化模型功能、增加AI agent管理和应对模型幻觉的功能。此外，新发布的Amazon Nova大模型家族备受期待，这一系列的模型和亚马逊云科技的开放选择理念将为用户带来更多创新机会，进一步推动AI的发展。”
来源：趣味科技
