亚马逊云科技全面阐述生成式AI新机遇,宣布多项举措助力企业加速创新、可持续发展。
【全球云观察 | 热点关注】当前,全球公有云整体规模已经发展到足够大了,来自专业分析机构的数据统计显示,包括了laaS、PaaS、SaaS在内的全球公有云市场规模总计已经突破4000亿美元。
虽然全球公有云市场整体规模的蛋糕已经足够大了,但是,云厂商之间的竞争却愈演愈烈。在TOP5的云厂商中,不乏悄然布局生成式AI战略,努力打造云上更强大、更全面的AI能力。
毕竟从全球经济发展角度来看,生成式AI有望推动全球GDP增长7%,将近7万亿美元。从全球企业的发展层面分析,生成式AI可以被应用到16个业务部门的60多个场景,并应对具体的业务挑战,为全球企业带来2.6万亿美元到4.4万亿美元的价值。
很显然,每一次技术迭代的创新,都将推动行业向前发展,然而,现在的生成式AI凭借前所未有的创新力,正在重塑每一个行业,带来的变革甚至超乎我们现在的想象。
于是,业内有朋友发问:面向全球,业内各个公有云厂商以及科技大佬都投入大模型,并付诸行业实践,甚至国内科技公司还推出了行业大模型。如此情况下,亚马逊云科技还可以在生成式AI时代引领潮流吗?
全球云观察分析认为,不仅会继续引领潮流,而且亚马逊云科技正在帮助全球以及中国企业充分释放生成式AI潜力,引导企业激发他们的创新力,提升核心竞争力,再次彰显了它在全球公有云行业中的影响力和地位。
战略前瞻
赋能企业数字化创新
作为全球公有云领域的引领者,亚马逊云科技的技术创新与战略发展对整个云计算行业有着举足轻重的影响力。十年前,亚马逊云科技将全球先进的公有云技术带入中国,助力企业数字化创新,并对中国整个云计算技术进步与产业创新发展发挥着积极的推动作用。
2023年,亚马逊云科技迎来了品牌进入中国市场的第十个年头。从十年前将全球先进的公有云技术引入中国市场,到现在将生成式AI的前沿创新技术赋能中国企业,十年行路,不忘初心,携手伙伴,同行共建,亚马逊云科技的中国新格局已经全面展开。
很有趣的是,亚马逊云科技中国峰会时隔两年,2023年重回上海·世博中心,虽然这次和之前的峰会似乎还是不一样,有了新变化,带来多维前瞻视角分享,但是帮助“中国企业深耕本地业务、海外全球企业植根中国市场、中国企业出海走向世界”的发展道路依然不变。
赋能中国企业数字化创新绝对不能成为一句空话,要将生成式AI创新技术落到实处。对此,为了帮助中国企业生成式AI应用更快上手,更快落地,亚马逊云科技给出了企业生成式AI落地五大建议。
其一,找到合适应用场景以及适合该应用场景的基础模型,实际上不会存在能够通吃天下的某一个基础模型,企业必须要根据自身实际应用场景选择合适基础模型,基础模型选择上需要实现灵活性。
其二,构建企业自己的定制化模型,需要企业采用自己的私有数据,并结合基础模型进行训练,保障自己私有数据安全性,不会被基础模型所“吸收”。
其三,针对通用场景,在基础模型上,打造行业企业“开箱即用”的生成式AI应用。
其四,发挥出云平台的优势,随着越来越多的企业在基础模型上构建自己定制化模型,并投入生产,但想要生成式AI的应用普世化,就必须借助超大规模和高性价比的云平台来支持其持续的模型训练和推理训练。
其五,融入生成式AI大生态,借助生态资源,弥补企业生成式AI人才缺乏的短板。
亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊表示:“应对生成式AI行业应用落地的最后三公里工程化的挑战,扶上马送一程,亚马逊云科技携手合作伙伴一起转型快速培养技能,帮助更多企业生成式AI应用从PUC走向生产,带来业务价值的创新。”
目前来看,凭借在机器学习、人工智能、大数据等领域的先进技术能力,亚马逊云科技与多个行业企业联合投入资源,共同进行创新项目的调研、设计、研发、交流、实施支持,已经分别与安克创新、携程、中科创达成立了联合创新实验室。
值得一提是,亚马逊云科技积极建立初创企业和大企业之间的连接,面向生成式AI领域的发展,大企业有着丰富的应用场景和海量的数据,初创企业有着通用技术模型甚至为提高大规模训练和部署效率提供工具,就此,双方在亚马逊云科技的协助下非常容易完成具体场景的升级换代。
事实上,企业生成式AI落地的这五大建议,也是企业发展生成式AI应用的具体战略举措,也再次彰显了亚马逊云科技的行业引领价值。
不仅如此,依托全球化的技术资源,亚马逊云科技以前瞻眼光,长期不懈的坚持和努力,积极推动千行百业数字化转型与升级,前十年在中国的发展,赋能企业数字化创新,对中国云计算做出了不可磨灭的贡献。下一个十年,也将继续潮流引领,借助前瞻战略,持续赋能企业数字化创新。
技术引领
全方位推动行业进步
当然,每一次亚马逊云科技的峰会都将推出系列技术创新内容,这次峰会也不例外。
亚马逊云科技不仅给出了企业生成式AI落地五大建议,同时从AI、大模型到数据库等多个方面,在智能化新时代,在生成式AI领域继续发力,并将云技术更深入应用到企业生成式AI落地中。在这里,不得不提一下Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、PersentsLess、Recognition、Amazon CodeWhisperer、Trename和Inflince。
其实,在实现生成式AI的企业应用落地过程中,最头疼的问题还是先如何灵活选择适合自己的模型。为此,亚马逊云科技推出Amazon Bedrock,企业不仅可以灵活选择适合自己的模型,更容易地构建应用,而且更能保证数据安全和隐私。Amazon Bedrock拥有一个强大特性,可以让任何企业的私有数据不被用于训练底层的模型,且不会离开企业的VPC虚拟私有网络,从而为定制化模型开发提供技术保障。
此外,更令人惊讶的是,在过去的六年时间里,亚马逊云科技为Amazon SageMaker增加了超过290项新的功能和特性。可见其专注与专业,以及坚持不懈的创新精神。作为亚马逊云科技的一款机器学习服务拳头产品,Amazon SageMaker将客户丰富数据集、训练地理空间模型并将结果可视化的时间从数月缩短到数小时。
或许看到这里,你会说业界也不少云厂商推出了机器学习的相关云服务。就云服务产品定位而言,只要是云厂商都可以根据自己的技术能力推出,然而,一项云服务到底好不好用呢,又另当别论。当然,这里更不能让亚马逊云科技自己评价自己,可以从两个角度出发来分析这个问题。
一是,看业界分析机构如何评价。在IDC发布的《2022年亚太地区(不含日本)AI生命周期软件工具和平台供应商评估》报告中,Amazon SageMaker凭借强大功能、不断提升的交付能力以及在保持开源方面的领先优势,被IDC列入领导者阵营,且位于图中最佳有利位置,并与谷歌、IBM、微软等拉开了明显的距离。
二是,看用户如何评价。据潞晨科技创始人兼董事长尤洋表示,Amazon SageMaker极大地帮助用户降低了成本,潞晨科技的深度学习系统Colossal-AI与Amazon SageMaker做了深度兼容,可以把现在世界上最好的几个大模型实现训练成本的大幅度降低,同时提升训练速度。在全球,Colossal-AI+SageMaker方案已经收获了数十家客户,比如阿拉伯语的70亿参数大模型就是通过Colossal-AI+SageMaker方案训练出来,目前已经部署到了阿拉伯世界许多设备上。
近年来开箱即用似乎成为了所有云厂商的口头禅,然而,亚马逊云科技为了进一步降低企业的生成式AI应用门槛,在机器学习领域提供了一系列“开箱即用”的云服务。比如可以构建个性化推荐系统的PersentsLess,实现了图像的对比和识别的Recognition等。在生成式AI的领域,作为一款AI编程助手,Amazon CodeWhisperer通过内嵌的基础模型,可以根据开发者的自然语言指令实时生成代码建议,大大减少开发人员繁重的工作,提升工作生产的效率,在这个产品的预览期间我们进行了生产力的测试,使用Amazon CodeWhisperer的参与者完成任务的速度平均快了57%,成功率高了27%。
此外,在自研的Trename训练芯片和Inflince推理芯片方面,亚马逊云科技已经积累了超过五年的经验,Trename芯片可以为客户节省训练成本高达50%,Inflince芯片可以提供芯片间超高速的连接,将推理的性价比提高40%。
不仅如此,面向生成式AI领域,亚马逊云科技坚持全方位技术引领,在赋能行业数字化,推动行业进步的同时,也一直专注安全合规,夯实行业健康有序发展的有力后盾。美的国际全球服务部长赵发义表示,美的集团在全球拥有约200家子公司、35个研发中心和35个主要生产基地,业务覆盖200多个国家和地区。为了快速提升海外客服水平,提升客户满意度,2022年正式启动全球客户联络中心建设项目。美的云呼叫中心依托Amazon云安全工具,满足了各国的数据安全管理合规要求,且保证终端用户的隐私和安全。采用Amazon Connect后,美的集团的云呼叫中心实施时间从数月减少为数周。与此同时,呼叫中心实现云化后,坐席不受职场限制,大幅降低呼叫中心运营费用,截至2023年5月已经在全球9个国家和地区10个分公司完成了部署。
飞书总裁张楠也表示,飞书和亚马逊云科技之间合作也非常多,互为客户。作为服务全球企业先进协作与管理平台,飞书将稳定安全合规视为生命,飞书海外版Lark全部部署在了亚马逊云上,特别是在合规性上,亚马逊云提供了143项安全标准与合规认证,以及超过300项的安全、合规服务及功能,为Lark合规性给予了有力的支持,合规认证的周期也极大缩减。
目前,亚马逊云科技的基础设施在全球各地区获得了安全和合规的认证,定期更新迭代数千个全球的合规性第三方验证。亚马逊云科技与全球合作伙伴构建了安全与合规解决方案的大生态,包括从咨询服务到基础设施、应用、数据安全、合规到最近的跨境数据访问等解决方案。
由此可见,在亚马逊云科技持续技术创新与发展引领,强调推动行业进步同时对安全合规的策略与重视,也是业界少有的云厂商之一,赋能企业数字化创新,特别是针对企业出海发展带来了非常重要的行业价值。
同道同行
共建数字化成功的未来
毋庸置疑,无论是在全球,还是在中国市场,作为公有云领域的领导者,亚马逊云科技面临的竞争非常明显。排名在第二、第三、第四、第五的云厂商,谁不想抢夺头把交椅来坐坐?
为此,在面临日益激烈的云厂商竞争中,亚马逊云科技一直坚持与合作伙伴携手的开放生态伙伴关系,助力合作伙伴成功的同时,亚马逊云科技亦得成功。
在实数融合的当下,亚马逊云科技更为重视业务韧性,助力用户与合作伙伴成功。为此,亚马逊云科技同时发布了四大面向用户与合作伙伴的新举措。
一是,为了全面助力初创企业加速发展,亚马逊云科技发布了创业加速器。
二是,携手合作伙伴助力制造企业高效构建跨境电商渠道,开拓海外业务,亚马逊云科技推出智荟出海计划。
三是,联合产业链上、中、下游的各类合作伙伴,助力智能视觉企业的网联化和智能化升级之旅,亚马逊云科技推出了智能视觉创新加速计划。
四是,联合合作伙伴给企业提供更多构建可持续发展所需的应用和工具,助力企业全面实现可持续发展,亚马逊云科技推出可持续发展伙伴计划。
就此,亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊提出了从云生、云治和云创三个方面帮助客户不断构建可持续发展的能力。这个思路非常值得业界借鉴与学习。
在数字技术赋能千行百业转型升级的今天,企业都在思考数字技术如何助力可持续发展成为行业的焦点。那么,亚马逊云科技如何从云上帮助企业构建可持续发展的能力?
一是云生,创新基石,生生不息,谓之云生。数字化驱动企业革命与发展,但发展要可持续化,其根基还是得要坚实的基础设施支撑。亚马逊云科技构建可持续的云基础设施,不断地打造高可用的基础架构,不断地创新服务器设备,改善冷却数据中心的方案,以及降低能源和水资源的使用。
二是云治,云化持续,量化治理,谓之云治。数字成功的关键需要看企业数字治理水平如何,这样才能构建数字化的可持续性。为此,亚马逊云科技为客户提供工具和最佳实践,帮助客户实现云上应用的可持续性,比如用碳足迹工具,帮助客户了解自己云上应用的碳排放现状,量化应用整个生命周期中的碳排放变化,然后用最佳实践来优化应用架构,最大限度地减少云上应用的碳排放。
三是云创,节能减排,云数创新,谓之云创。数据是驱动企业节能减排的核心,无论是在碳排放管理、清洁能源替换、能源利用的优化还是企业ESG报告生成等场景,云具有提供大规模数据的采集、整合、分析的能力,可以为企业节能减排提供依据,帮助企业定制节能减排计划。亚马逊云科技提供数字化解决方案,赋能行业实现双碳的目标。
纵观公有云行业,被集成开放生态等策略多见于媒体,然而,亚马逊云科技更重视业务发展的韧性,以未雨绸缪的前瞻策略,携手合作伙伴,同道同行,实现企业用户数字化发展过程的业务快速落地,从而,共建数字化成功的未来,彰显亚马逊云科技的生态引领的价值。
小结:
引领潮流,未来可见
从行业引领、技术引领、生态引领的分析来看,亚马逊云科技一直处于全球公有云行业的潮流前端,凭借长期的积累与持续的创新,加上全球化云技术实践的积累,亚马逊云科技正在携手全球生态合作伙伴与用户,以及中国的伙伴用户,共同构建一个基于云上的新格局,让大家深切感受到“数字化未来可见”。
一方面,继续给予云计算业界足够的信心,亚马逊云科技保持着稳健的发展步伐。无论是云基础设施的技术迭代,还是面向用户安全合规的业务发展,亚马逊云科技带来的云气息总是充满了信心,从而让更多的合作伙伴、用户感受到了云的安稳。到目前为止,亚马逊云科技也是全球公有云行业中营收与利润表现勇立潮头的云厂商,一直被模仿无法被超越。
另一方面,亚马逊云科技以开放的胸怀,继续夯实三大战略的在中国落地,即“中国客户深耕本地业务、海外全球客户植根中国市场、中国客户出海走向世界”。面向AIGC的发展大潮,亚马逊云科技依然借助自身技术、产品、方案与服务的优势,依然坚守着自己的创新阵地,引领全球云技术发展趋势,构建AI与云的新蓝图。
在引领潮流,预示AIGC未来可见的同时,亚马逊云科技带给业界AIGC可落地的动力,这股力量也将加快亚马逊云科技在中国市场开启靓丽的新篇章。
– END-
你
怎
么
看
?
欢迎文末评论补充!
【全球云观察 | 全球存储观察 |阿明观察 |科技明说】专注科技公司分析,用数据说话,带你看懂科技。本文和作者回复仅代表个人观点,不构成任何投资建议。
服务器托管,北京服务器托管,服务器租用 http://www.fwqtg.net
机房租用,北京机房租用,IDC机房托管, http://www.fwqtg.net
本次实验项目,开发完整网站,以前只开发过前端界面,本次记录一下完整的开发过程。文末有完整源码地址。 实验过程(包括调试方法描述、实验数据记录,实验现象记录,实验过程发现的问题等) (一)、项目背景、需求分析及系统功能描述 项目背景: 网络在我们日常生活中的地位…