亚马逊云科技切入生成式AI镜鉴：降低基础大模型使用门槛

本报记者 曲忠芳 李正豪 北京报道

当微软及OpenAI、谷歌以及国内众多玩家在AI大模型赛道比拼之际，全球云服务巨头亚马逊云科技同样不甘人后，但它采取的路径并不是自己构建AI大模型，而是提供基础模型构建和扩展生成式应用的完全托管服务。

近日，《中国经营报》记者了解到，亚马逊云科技一口气上线了关于生成式AI的四项技术创新，包括Bedrock及Titan基础模型，提供成本效益的自研芯片计算实例，以及AI编程助手CodeWhisperer。据Grand View Research的预估，Bedrock是亚马逊迄今在生成式AI市场最有力的举措，而到2030年生成式AI的市场价值可能接近1100亿美元。

就在4月24日，亚马逊CEO安迪·贾西在写给股东的信中表示，未来几十年将在大型语言模型和生成式AI投入巨资。几十年来，机器学习一直是一项前景广阔的技术，但直到最近5~10年里，才开始被广泛使用。亚马逊已使用机器学习25年，并且在所有业务领域中使用。随着最近生成式AI出现，亚马逊致力于使新技术普惠化，帮助各种规模的公司都可以利用生成式AI技术。

“云的目标是实现生成式AI的普惠化”

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，我们正处于一个技术的转折点，相信生成式AI或AIGC会带来许多的新机会，重塑现有流程并推动创新。陈晓建表示：“人工智能经历了几十年的发展与应用，亚马逊云科技一直在利用人工智能和机器学习赋能千行百业。在生成式AI领域，亚马逊云科技的思路同样在于推动技术的普惠化。我们希望将生成式AI技术从研究和实验领域释放出来，不只让少数初创公司和资金雄厚的大型科技公司受益，也要让更多公司都能从中受益，让各种技能水平的开发人员和各种规模的组织都有机会使用生成式AI。”

基于此，亚马逊云科技重点推出了四项新服务。其中，Bedrock支持API接口调用，用户可以访问亚马逊云科技和第三方基础模型提供商的预训练基础模型。Bedrock降低了开发者的使用门槛，陈晓建总结，其优势主要表现在四个方面：第一，作为全托管的服务，用户无须担心后端所使用的各种基础资源的申请、管理和各种运营的服务，可以完全把这些工作交给Bedrock来执行；第二，基于亚马逊云服务提供的大模型及第三方模型，用户可以为其场景选择最适合自己应用场景的模型；第三，Bedrock中特意加强了数据训练的隐私和安全性，在确保数据安全和隐私保护的前提下，用户可以使用自身的数据来对模型进行定制；第四，在安全加密方面，所有用户的环境都基于其自身的私有网络环境，与其他客户完全隔离，同时所有数据都进行加密。

众所周知，算力支持等昂贵的成本投入是掣肘AI大模型落地的主要挑战。亚马逊云科技方面介绍说，其自研的第二代推理芯片Trainium、Inferentia2所支持的计算实例——EC2 Trn1n、Inf2已正式可用。前者能够用于大型的网络密集型的模型训练，后者作为自研推理芯片的第二代，相比前代吞吐量提升了4倍，延迟大大降低，实现了超高速网络连接。此外，亚马逊云科技还推出了面向个人开发者完全免费的AI编程助手，能够实时生成代码建议，大幅提升开发效率。

针对当下层出不穷的各种大模型以及愈发激烈的市场竞争，陈晓建回应称，AIGC的应用不会只依赖一个大模型，可能会有多个大模型来支撑各行各业的应用。企业在选择合适的场景和技术时，要首先想清楚最需要解决的是什么问题，在此基础上制定一个最适合业务方向的路线和计划。“人工智能三个最重要因素是算力、算法和数据，如果算力和算法是通用性，数据则是与行业相关的，数据的丰富度、准确性对模型的实际效果会起到非常直接的作用。”

大模型未来的热点以及发展格局

陈晓建进一步指出，“现在去判断未来大模型的格局可能还太早。生成式AI的浪潮才刚刚开始，许多技术尚处于非常早期的阶段。不过，有一些趋势可能是比较明确的。”第一，多模态的大模型肯定是未来的热点。现在推出的大模型更多地是文生文、文生图等应用，未来大模型会朝着多模态方向发展，不仅仅是文本和静止图片、视频等，还会有更多元化的应用出现。第二，大模型能否最终活下来、能够直正使用，取决于市场化的情况。亚马逊云科技基于多年技术积累和服务客户的经验基础上推出Bedrock、Titan大模型，以及整合第三方模型，用户可以通过这些通用的模型发展适合自己场景的细分行业模型，这可能会成为新的常态，也会是大模型未来的发展格局。

“云服务的目标一直是为了实现生成式AI的普惠化。”陈晓建强调，无论是生成式AI的创新服务，还是自研芯片，都是为了实现这一目标。“大模型这一火热的词未必是一个非常科学的术语，亚马逊云科技提供的模型是适用用户的场景需求，因此基础模型可能是更适合的表述。”

艾瑞咨询AI首席分析师王紫萌认为，亚马逊云科技此次新品发布，涵盖底层基础大模型、基础模型全托管服务Bedrock、AI编程助手应用产品等，以及通过Inf2实例对模型的推理成本和性能进行优化，为客户提供了从模型定制化训练到应用落地管理的全链条生成式AI应用开发工具能力，帮助降低开发者的使用门槛。此轮生成式AI浪潮对数字经济产业的“变革”与“创新”不只是将AI能力融入现有应用中，更将带来系统层面的再塑造：基于人机交互方式改变所带来的生产力革命、各领域各模态的AI-first应用诞生以及基于大模型开发的AI通用与泛化进程，AI能力的辐射圈和需求圈将不断扩大。