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如果說這是AI大模型的時代，不如說是生成式AI的時代。

在AI大模型、生成式AI、ChatGPT這三者中，生成式AI是最廣泛的概念，涵蓋了所有使用AI生成新內(nèi)容的應(yīng)用。

大模型是實現(xiàn)生成式AI的一種方式，而ChatGPT則是大模型和生成式AI在實踐中的一個特定應(yīng)用。

在ChatGPT表現(xiàn)震驚全球之時，國內(nèi)外科技巨頭們將目光放在了ChatGPT背后所使用的大模型上，紛紛下場實踐。

與走大模型路線的科技巨頭不同的是，亞馬遜云科技從一開始視野就放到了生成式AI上。

最近，在2023年亞馬遜云科技中國峰會上，亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)執(zhí)行董事張文翊表示，大模型并不是生成式AI的全部，而是生成式AI生態(tài)系統(tǒng)的一個底層基礎(chǔ)平臺。

亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)執(zhí)行董事 張文翊

“平臺的使命是讓人們可以更容易地在上面構(gòu)建機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，用好生成式AI去解決自己的特定領(lǐng)域或行業(yè)場景的問題，這才是真正在To B領(lǐng)域改變行業(yè)的關(guān)鍵因素”，張文翊如是說道。

生成式AI帶來的機遇

生成式AI是一種使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)（尤其是深度學(xué)習(xí)）來生成以前未見過的內(nèi)容的AI，它包括但不限于以下幾種類型：

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）：這是一種特別的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括兩個子網(wǎng)絡(luò)，一個是生成器，另一個是判別器。

生成器試圖生成假數(shù)據(jù)，而判別器試圖分辨這些數(shù)據(jù)是否真實。通過這種對抗過程，生成器能夠?qū)W習(xí)生成越來越逼真的數(shù)據(jù)。

變分自編碼器（VAEs）：這是一種生成模型，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將輸入數(shù)據(jù)（如圖像）編碼成一個潛在空間，然后從這個空間解碼出新的、原始的數(shù)據(jù)。

VAEs是一種很好的方法來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，并能生成新的數(shù)據(jù)。

自回歸模型：這種模型預(yù)測下一個數(shù)據(jù)點基于前面的數(shù)據(jù)點，可以用于生成連續(xù)的數(shù)據(jù)序列，如文本、音樂等。

變換器模型（Transformer Models）：如OpenAI的GPT-3，利用自注意力機制和變換器架構(gòu)生成文本，是現(xiàn)代自然語言處理中非常重要的一類模型。

這些生成式AI模型在各種應(yīng)用中都有廣泛的使用，包括藝術(shù)生成（如DeepArt或DeepDream）、文本生成（如聊天機器人和新聞生成器）、音樂生成，以及更復(fù)雜的任務(wù)，如視頻生成和虛擬現(xiàn)實環(huán)境生成。

具體來看，在游戲行業(yè)，生成式AI可以創(chuàng)造新的游戲環(huán)境和角色，從而帶來更豐富的游戲體驗。例如，AI可以生成無盡的地圖，讓游戲世界更加龐大且多樣化。

此外，生命科學(xué)行業(yè)也有望因生成式AI的進步而實現(xiàn)突破。生成式AI可以幫助科學(xué)家更快發(fā)現(xiàn)與疾病相關(guān)的蛋白質(zhì)，進一步加速藥物研發(fā)的過程。

不僅如此，利用專門的基礎(chǔ)模型來預(yù)測分子特性，引導(dǎo)生成具有更好生理功能的、新的蛋白質(zhì)，發(fā)現(xiàn)治療疾病的新藥物。

在生成式AI的助力下，更多目前不可治愈的疾病有望被治愈，人類的壽命也將得到進一步延長。

在制造業(yè)，生成式AI可以通過已有的設(shè)計訓(xùn)練模型，自動化生成新的設(shè)計，設(shè)計師們在這些設(shè)計的基礎(chǔ)上，再進行提升和改善，從而降低設(shè)計的人力成本，提升產(chǎn)出效率。

在產(chǎn)線上，未來每一個機械臂、每一臺設(shè)備、每一條產(chǎn)線，都有機會通過生成式AI去控制，提高自動化水平，進一步推動制造業(yè)的智能化發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，到2027 年，30%的制造商將使用生成式AI提高產(chǎn)品研發(fā)的效率。

除此之外，生成式AI在教育、社會和公益、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)都有不小的想象空間。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，它未來可能會帶來更多我們今天無法想象的機遇。

據(jù)高盛預(yù)測，生成式AI可以推動全球GDP增長7%，達到近7萬億美元。麥肯錫也預(yù)計，這種技術(shù)可以提升全球850個職業(yè)的2100個具體工作的生產(chǎn)效率，生產(chǎn)成本降低可以高達6.1到7.9萬億美元。

我們可以感知到的是，生成式AI正在重塑我們的生活，其可能引發(fā)的改變的規(guī)模、深度和廣度，可能只有互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)能與之相提并論。

如何解鎖生成式AI價值？

生成式AI正是科技改革中涌動的洪流，它帶來了前所未有的歷史機遇，為企業(yè)提供了無限的想象空間，使產(chǎn)品和服務(wù)的研發(fā)過程更加高效、有趣。

但具體到應(yīng)用實踐，在這場時代洪流中，企業(yè)應(yīng)該怎么做？作為全球領(lǐng)先云服務(wù)商的亞馬遜云科技給出了自己的解題思路：

首先，幫助企業(yè)找到合適的場景以及合適這個場景的基礎(chǔ)模型，幫助企業(yè)用自己的私有數(shù)據(jù)結(jié)合基礎(chǔ)模型“更容易”地構(gòu)建自己的定制化模型，同時保證自己“私有數(shù)據(jù)的安全”，不會被基礎(chǔ)模型吸收。

對此，亞馬遜云科技推出Amazon Bedrock，企業(yè)可以靈活選擇適合自己的模型，更容易地構(gòu)建應(yīng)用，并在保證數(shù)據(jù)安全和隱私基礎(chǔ)上，進行定制化模型的開發(fā)，還無需大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

其次，幫助企業(yè)在一些通用場景獲得開箱即用的生成式AI應(yīng)用，進一步降低使用門檻。

亞馬遜云科技還推出一款A(yù)I編程助手Amazon CodeWhisperer，通過內(nèi)嵌的基礎(chǔ)模型，可以根據(jù)開發(fā)者的自然語言指令實時生成代碼建議，大大減少開發(fā)人員繁重的工作。

再次，隨著企業(yè)生成式AI應(yīng)用的普適化，和基礎(chǔ)模型的不斷迭代，必須有超大規(guī)模和高性價比的云平臺來支持持續(xù)的模型訓(xùn)練和應(yīng)用端大規(guī)模的推理。

亞馬遜云科技提供齊全的計算、高速聯(lián)網(wǎng)和高性能存儲選項。除了業(yè)內(nèi)通用的CPU、GPU選項，亞馬遜云科技還有超過5年自研芯片的經(jīng)驗。

此外，對于人才這一問題，亞馬遜云科技也給出了方案。

亞馬遜云科技還擁有豐富的專業(yè)技術(shù)支持資源，包括SA、產(chǎn)品專家、人工智能實驗室、數(shù)據(jù)實驗室、快速原型團隊、專業(yè)服務(wù)團隊，幫客戶打通應(yīng)用生成式AI的最后三公里的工程化挑戰(zhàn)。

在本次峰會上，亞馬遜云科技還針對初創(chuàng)企業(yè)推出“亞馬遜云科技創(chuàng)業(yè)加速器”，從基礎(chǔ)模型開發(fā)、全新消費應(yīng)用或行業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)造，再到工具鏈優(yōu)化，來助力更多企業(yè)快速擁抱生成式AI。

云廠商，生成式AI時代下的“底層架構(gòu)師”

云服務(wù)是支持?jǐn)?shù)字創(chuàng)新的關(guān)鍵生產(chǎn)力。

其實不難發(fā)現(xiàn)，每一次技術(shù)進步的背后，云廠商都扮演著重要角色。

這一次AI浪潮背后，我們可以看見的是，云廠商為AI研發(fā)提供了基礎(chǔ)設(shè)施、AI服務(wù)和應(yīng)用工具，還在推動AI研究、開發(fā)人才培養(yǎng)和實際應(yīng)用方面發(fā)揮了積極作用。

亞馬遜云科技即是如此。除了上述AI服務(wù)和應(yīng)用工具，亞馬遜云科技還為市場提供了豐富的計算資源和存儲服務(wù)，

面對生成式AI時代帶來的井噴式算力需求，亞馬遜云科技通過自研芯片提供更好的性價比，通過各種豐富的計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等各種產(chǎn)品的組合應(yīng)對突發(fā)的算力需求，通過Serverless有效降低運維的復(fù)雜性，從而簡化算力的使用，全面滿足用戶的多樣化的算力需求。

“對于全球布局，亞馬遜云科技提供從中心到邊緣的多種產(chǎn)品的解決方案，包括覆蓋全球的基礎(chǔ)架構(gòu)，以及快速部署穩(wěn)定系統(tǒng)的能力，還有全面支持全球各個國家和地區(qū)業(yè)務(wù)合規(guī)能力，這些都能夠成為用戶創(chuàng)造堅實底層架構(gòu)的基石?！眮嗰R遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建補充道。

如此來看，將云廠商比作生成式AI時代的“底層架構(gòu)師”也不為過。

云廠商不僅要扮演生成式AI時代的“底層架構(gòu)師”，與此同時，云廠商必須克服數(shù)據(jù)安全和隱私保護等挑戰(zhàn)，為用戶提供安全、便捷的服務(wù)，使得生成式AI的應(yīng)用能夠更廣泛、更深入地滲透到每一個行業(yè)和領(lǐng)域。

這意味著他們需要繼續(xù)提供有力的技術(shù)支持，同時也要承擔(dān)起社會責(zé)任，推動AI技術(shù)的健康發(fā)展，助力AI的普及和應(yīng)用。

作為“底層架構(gòu)師”的云廠商，需要在幾個重要方面發(fā)揮作用。首先，他們需要繼續(xù)研發(fā)和優(yōu)化AI技術(shù)，確保這些技術(shù)的可靠性和安全性，為廣大用戶和開發(fā)者提供更強大、更易用的工具。

其次，云廠商需要積極參與AI標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定，引導(dǎo)AI技術(shù)的健康發(fā)展。此外，他們還需要擔(dān)負起培養(yǎng)AI人才、推動AI普及和應(yīng)用的重任。

面對未來，我們期待云廠商能夠持續(xù)發(fā)揮其“底層架構(gòu)師”的角色，引領(lǐng)生成式AI技術(shù)的發(fā)展，助力全社會實現(xiàn)AI的巨大潛力。

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審核編輯 黃宇