亞馬遜雲端科技：圍繞五大層面釋放生成式AI潛力

近日，在亞馬遜雲端科技生成式AI建構者大會上，亞馬遜雲端科技大中華區產品部總經理陳曉建提到，亞馬遜雲端科技正在圍繞應用場景、工具和基礎設施、資料基座、AI原生應用建構和生成式AI服務這五個層面，不斷協助企業和開發者全面釋放生成式AI的潛力。

隨著數據的大規模激增，豐富的高度可擴展的計算能力和機器學習模型能力的不斷提升，生成式AI已經成為各行業關注的熱點，企業都在思考如何借助生成式AI技術創新業務，快速贏得競爭優勢。

「生成式AI不只是大模型，今天，當我們談論生成式AI時，大多數人都在談論基礎模型，而整個生成式AI應用就像是浮在海面的冰山，露在海面上方能被大多數人看到的冰山一角就像是基礎模型，而在冰川的底部，同樣需要大量的基礎模型以外的服務來支撐，如加速晶片，數據庫，數據分析，數據安全服務等等。亞馬遜雲端科技提供了完整的端到端的生成式AI技術堆疊，從底層的加速層如加速晶片，存儲優化，到中間層模型構建工具和服務，再到最上層的生成式AI相關應用，每一層都在針對客戶的不同需求持續創新。」陳曉建說。

根據麥肯錫諮詢2023年6月發布的生成式AI生產力前沿技術報告，在生成式AI技術帶來的經濟效益中，大約3/4來自四類主要的職能：行銷與銷售、產品與研發、軟體工程和客戶運營，而這四類職能，也是目前生成式AI應用使用的主力軍。亞馬遜雲端科技認為，其在典型的應用場景帶給企業的業務價值主要包含三個面向：增強顧客體驗，提升員工生產力與創造力，優化業務流程。

在眾多的基礎模型中，應該如何便捷安全的選擇最適合自己業務場景的基礎模型，是每一家企業在構建生成式AI應用時面臨的挑戰。

對此，亞馬遜雲端科技正式推出了Amazon Bedrock，該服務與Amazon SageMaker Jumpstart結合，協助對基礎模型有著不同需求的企業可以輕鬆、安全地選擇基礎模型。

對企業而言，數據是將通用人工智慧轉變為了解業務和客戶的人工智慧生成模型的關鍵。在資料底座方面，亞馬遜雲科技針對生成式AI領域的使用者個人資訊、會話資訊管理、私域知識庫等應用場景都提供了專門建構的資料庫。針對檢索增強生成（RAG,Retrieval Augment GenerationRAG）需要處理的向量數據，亞馬遜雲端科技為Amazon OpenSearch Service、Amazon Aurora PostgreSQL和Amazon RDS for PostgreSQL加入了向量資料庫功能，企業可以使用這些功能來儲存和搜尋其機器翻譯和生成式AI應用中使用的嵌入，可以將向量與資料同地放置。此外，亞馬遜雲端科技提供的Amazon DataZone數據治理服務能夠跨組織邊界發現、存取、共享和治理大規模數據，並減少企業內部成員存取數據和使用分析工具時繁重的工作量。

亞馬遜雲端科技認為，程式設計將是生成式AI技術快速應用的領域之一。對此，亞馬遜推出了Amazon CodeWhisperer，可以在基礎模型高級選項中使用，即時生成程式碼建議，從根本上提高開發人員的生產力。近期，亞馬遜也推出Amazon Whisperer自訂功能，能夠產生優於先前的程式碼建議，允許使用私有程式碼庫安全地自訂CodeWhisperer程式碼建議，這些私人程式碼庫可涵蓋內部API、資料庫、最佳實踐和架構模式等。

據悉，目前，亞馬遜雲端科技透過開箱即用的生成式AI服務及工具，已幫助1000 中小企業和新創公司快速實現生成式AI創新，賦能10W 的中國開發者。

陳曉建提到，「開發生成式AI應用是一個充滿挑戰的系統工程，並不是單純的產品和服務拼接，因此，如何加速客戶最終應用的商業化落地，除了亞馬遜本身的資源以外，我們同樣需要建構強大的合作夥伴生態，與它們一起協助解決生成式AI應用建置中的各種技術問題，加速應用落地。除了雲端服務之外，我們還提供解決方案架構師、產品技術專家、人工智慧實驗、資料實驗室、快速原型團隊、專業服務團隊、培訓與認證部門等多個資源共同協助客戶成功，同時我們也攜手生態合作夥伴與新創圈建構生成式AI的完整體系，進一步協助生成式AI技術的落地。」

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