雲端運算協助新創快速搶灘生成式AI新風口

原標題：從基礎模型、應用到工具鏈，雲端運算輔助新創快速搶灘生成式AI新風口

10月12日消息，近日麥肯錫發布的《生成式人工智慧的經濟潛力》報告指出，「生成式AI可以被用到16個業務部門的63個場景，解決具體的業務挑戰，為企業帶來2.6到4.4兆美元的價值。」

在亞馬遜雲端科技大中華區策略業務發展部總經理顧凡看來，未來每一個To C或To B的應用，都可以透過生成式人工智慧去重新建構。一方面，各行各業的應用場景都有可能由大模型帶來更新升級，另一方面，生成式人工智慧也將帶來許多全新的應用場景。這些都為新創企業帶來巨大的發展機會

顧凡指出，生成式AI熱潮下新創企業的機會主要體現在三個方面，基礎模型、生成式AI的應用以及產業上下游對工具鏈的需求。

重寫後的內容：首先，基礎模型是生成式AI底層的重要平台，許多新創公司已經加入到基礎模型創業的浪潮中。亞馬遜雲端科技的CEO Adam Selipsky在多個場合強調，「沒有一個生成式AI基礎模型適用於所有業務場景。」同樣地，顧凡也表示，「企業既需要通用性更廣的大模型，也需要在專屬領域能力更深入的模型。不會一直是百模大戰，但也不會有一個大模型獨佔市場。基礎模型領域最終會有幾個或一些贏家，為構建生成式AI應用的企業提供多樣化性的選擇。」

其次，應用為王，無論是To C或To B，內嵌生成式AI能力的應用才是至關重要的。新創企業應該能夠開發出自己的獨特應用。顧凡指出，「真正改變未來『遊戲規則』的是對基礎模型進行調優和客製化，以適應企業和產業的特定場景和領域。」企業的私人資料在生成式AI應用中扮演著非常重要的角色。新創公司既要充分利用這些私有資料來幫助各行各業建立客製化模型，解決特定產業應用的問題，同時還要具備妥善保護這些私有資料安全的能力

最後，生成式AI工具鏈需求爆發，也是新創企業的機會所在。伴隨著基礎模型的演化，公共資料和私有資料的交替使用，需要各種工具鏈將他們串接起來。例如，從資料的清洗、儲存、處理，再到形成客製化的模型，以及模型的蒸餾、效能調優等，這些新工具新實踐的出現，都為生成式AI新創公司帶來了新機會。

顧凡強調，「在生成式AI領域，大企業有業務場景、有數據，新創企業有模型、有工具。亞馬遜雲科技能夠很好的將大企業和新創企業連結起來，並幫助雙方完成具體應用場景的升級換代。」例如，新創公司透過加入亞馬遜雲端科技合作夥伴網路（APN），或把自己的模型或應用程式上架亞馬遜雲科技Marketplace，可以獲得各行各業的大企業使用並部署其方案的機會，促進生成式AI在企業應用場景中的落地。目前，一群優秀的新創公司正在將模型或應用程式上架亞馬遜雲端科技Marketplace，例如，大模型新創公司百川智慧、聚焦人工智慧和設計創意交叉領域的企業運算美學等等。

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