云計(jì)算行業(yè)很久沒有這么熱鬧了，這一次，行業(yè)集體看到了誘人的新果實(shí)，垂涎欲滴。

毋庸置疑，AIGC是云計(jì)算的Game changer，將從根本上改變?cè)朴?jì)算乃至整個(gè)科技行業(yè)的游戲規(guī)則，作為云計(jì)算行業(yè)的Game Rulemaker，亞馬遜云科技也展露出新的崢嶸。

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4月13日，亞馬遜云科技宣布推出生成式 AI 新工具，包括Amazon Bedrock和Amazon Titan模型，也涵蓋極具性價(jià)比的Amazon EC2 Trn1n和Amazon EC2 Inf2實(shí)例，AI編程助手Amazon CodeWhisperer同時(shí)發(fā)布。

“大多數(shù)公司都想使用這些大型語(yǔ)言模型，但真正好的大型語(yǔ)言模型需要花費(fèi)數(shù)十億美元來訓(xùn)練很多年，大多數(shù)公司都不想經(jīng)歷這些，”亞馬遜首席執(zhí)行官安迪·賈西表示?！耙虼耍麄兿胍氖?，希望從一個(gè)已經(jīng)非常大的基礎(chǔ)模型中脫穎而出，然后能夠根據(jù)自己的目的對(duì)其進(jìn)行定制”。

于內(nèi)于外，云廠商都有意愿和動(dòng)力參與這次盛宴，開展大模型業(yè)務(wù)所需要的算力、算法和數(shù)據(jù)，云廠商都有一定的優(yōu)勢(shì)，并且，若論面向客戶的產(chǎn)品工程化輸出能力，云廠商顯然更合適。

AI，是云產(chǎn)業(yè)高枝上的果實(shí)

經(jīng)濟(jì)學(xué)中有一個(gè)名詞，叫做“低垂的果實(shí)”，一棵果樹上總有一些果子結(jié)在較低的位置，樹下的人們伸手可得，套用在云計(jì)算領(lǐng)域十分應(yīng)景。

過去十年，是云計(jì)算行業(yè)高速發(fā)展的十年，亞馬遜云科技將云計(jì)算的技術(shù)和商業(yè)模式厘清之后，云廠商們只需要踮踮腳，就能摘下低垂又飽滿的果實(shí)，然而，這種增長(zhǎng)不可能無(wú)限持續(xù)。

“突飛猛進(jìn)的‘低垂的果子’時(shí)代已經(jīng)結(jié)束了，大家都要開始有跑馬拉松的耐心?！保晃辉朴?jì)算行業(yè)高管在數(shù)年前就做出該論斷，隨后一步步被時(shí)間驗(yàn)證。

從云計(jì)算應(yīng)用程度最高的美國(guó)，傳遞到數(shù)字化相對(duì)滯后的全球其他地區(qū)，從最先采用云計(jì)算的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，到遷移改造上云的大型政企部門，以收入全局觀測(cè)，云廠商始終能夠摘到低垂的果實(shí)，直至低垂果實(shí)逐漸被摘盡。

頭部云廠商在財(cái)報(bào)中披露的業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)，是云市場(chǎng)最直觀的晴雨表。在最新一季的云廠商財(cái)報(bào)中，大家都不可避免地遭遇了增速下滑，盡管有宏觀經(jīng)濟(jì)的影響、后疫情時(shí)代企業(yè)IT支出恢復(fù)不及預(yù)期等因素，但是結(jié)合一段時(shí)間內(nèi)的增速變化，云廠商增長(zhǎng)持續(xù)放緩，且創(chuàng)下增速新低，已經(jīng)是云計(jì)算行業(yè)面臨的共性難題。

與此同時(shí)，一些廠商早已走上馬拉松的賽道，他們向下投資硬件，向上拓展應(yīng)用場(chǎng)景，希望用更低的成本撬動(dòng)更高價(jià)值的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，亞馬遜云科技就是典型代表，其很早就在數(shù)據(jù)與AI產(chǎn)品方面持續(xù)投入，積累了深厚的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)與豐富的客戶案例，也引得不少云廠商效仿。

知其然，更要知其所以然，在云環(huán)境中，基于機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法的 AI 軟件，可以為客戶和用戶提供直觀且互聯(lián)的體驗(yàn)，但是亞馬遜云科技的投入要追溯到此前的足跡。

例如亞馬遜的電商推薦引擎、運(yùn)營(yíng)中心撿貨機(jī)器人的路徑選擇，以及供應(yīng)鏈、預(yù)測(cè)和產(chǎn)能規(guī)劃，再如Prime Air（亞馬遜無(wú)人機(jī)）和Amazon Go中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，Alexa每周與客戶的數(shù)十億次回答。

不過，讓人沮喪的是，人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)走過六十余年，三起三落之間，始終沒有一個(gè)“殺手級(jí)應(yīng)用”，這也就導(dǎo)致人工智能的規(guī)?；瘍r(jià)值很分散，數(shù)據(jù)密集型負(fù)載以往在云上的效果也不佳，AI云的發(fā)展亦步亦趨。

如今，大模型被視為人工智能產(chǎn)業(yè)的一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，包括亞馬遜在內(nèi)的廠商們，在以往為自己積累的籌碼，開始兌現(xiàn)價(jià)值，成為云廠商向上摘取高價(jià)值果實(shí)的階梯。

云與大模型，廣且深的護(hù)城河

行業(yè)公認(rèn)的是，大模型是巨頭的游戲，正如安迪·賈西所言，能夠有足夠資金和資源自建大模型的廠商，絕對(duì)不會(huì)太多。從另一個(gè)維度來看，大模型也不是巨頭的獨(dú)角戲，云和人工智能的發(fā)展，都高度依賴產(chǎn)業(yè)生態(tài)的構(gòu)建。

云計(jì)算的本質(zhì)是云廠商將自己的儲(chǔ)備內(nèi)生外化，以工程化產(chǎn)品輸出給客戶，在大模型領(lǐng)域又得到了加強(qiáng)，大模型時(shí)代，企業(yè)用戶既看重大模型本身的效用，也在意自己能否獲得簡(jiǎn)單易用的體驗(yàn)。

云是AI的承載，AI將成為云的核心抓手，開展大模型所需要的算法、算力和數(shù)據(jù)等能力，以及覆蓋IaaS、PaaS、MaaS的解決方案，都考較著云廠商本身的技術(shù)儲(chǔ)備。

以亞馬遜云科技本次推出的生成式AI新工具而言，最讓人印象深刻的是Amazon Bedrock，用戶通過API可以訪問來自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亞馬遜云科技的基礎(chǔ)模型，從文本到圖像均有，其中也包括Amazon Titan的兩個(gè)基礎(chǔ)模型(Amazon Titan Text and Amazon Titan Embeddings）。

這就解決了一些行業(yè)客戶擔(dān)心的綁定問題，亞馬遜云科技集合了更多的大模型，客戶可以自由選擇亞馬遜基礎(chǔ)模型或者其他公司的大模型，既做到針對(duì)性調(diào)優(yōu)，又提供更多選擇，使之不必?fù)?dān)心被一個(gè)大模型或者云廠商綁定。

Bedrock最突出的特性之一是足夠低的門檻，客戶甚至只需向Bedrock展示Amazon S3中的幾個(gè)標(biāo)注好的數(shù)據(jù)示例，Bedrock就可以針對(duì)特定任務(wù)微調(diào)模型，最少僅需20個(gè)示例，就能訓(xùn)練出一個(gè)客戶自己的場(chǎng)景化產(chǎn)品。

Bedrock的打磨顯然不是一蹴而就，向上向下觀測(cè)，亞馬遜云科技的在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧的三個(gè)層級(jí)，都建立了深且廣的護(hù)城河。

算力也是Bedrock低門檻的表現(xiàn)之一，大模型考驗(yàn)的不僅是大模型本身，算力是企業(yè)要面臨的第一重難關(guān)。公開資料顯示，訓(xùn)練成本以數(shù)百萬(wàn)美元計(jì)算，未來大模型普遍應(yīng)用之后，推理成本可能比訓(xùn)練還要高出一個(gè)數(shù)量級(jí)，具備自研芯片的云廠商能夠以更低的成本，提供更大的算力，相比其他云廠商有天然的競(jìng)爭(zhēng)力。

亞馬遜云科技自研的Trainium和Inferentia芯片，就構(gòu)成了對(duì)其他廠商的碾壓性優(yōu)勢(shì)，根據(jù)亞馬遜云科技公布的數(shù)據(jù)，由Trainium支持的Trn1計(jì)算實(shí)例與其他任何EC2實(shí)例相比，都可以節(jié)省高達(dá)50%的訓(xùn)練成本，在同一可用區(qū)中支持3萬(wàn)個(gè)Trainium芯片互聯(lián)，相當(dāng)于超過6 exaflops的計(jì)算能力，并具有PB級(jí)網(wǎng)絡(luò)。

由Amazon Inferentia2提供支持的Inf2實(shí)例也對(duì)外正式可用，與上一代相比，Inf2實(shí)例吞吐量提高了4倍，延遲降低了10倍，還可實(shí)現(xiàn)加速器之間的超高速連接以支持大規(guī)模分布式推理。與同類Amazon EC2實(shí)例相比，推理性價(jià)比提高了40%。

Amazon SageMaker一直是亞馬遜云科技的明星產(chǎn)品，IT 工程師可以輕松地構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，然后直接將模型部署到生產(chǎn)就緒托管環(huán)境中，本次亞馬遜云科技更進(jìn)一步，推出了大量服務(wù)，使客戶通過簡(jiǎn)單的API調(diào)用就可添加AI功能到應(yīng)用程序中，如圖像識(shí)別、預(yù)測(cè)和智能搜索。

AI云，跨過奇點(diǎn)時(shí)刻

美國(guó)作家盧克·多梅爾在《人工智能》一書中提出了“奇點(diǎn)”的概念，奇點(diǎn)指的是機(jī)器在智能方面超過人類的那個(gè)點(diǎn)，現(xiàn)在雖然不能說人工智能已經(jīng)比人類更聰明，但是它在很多場(chǎng)景已經(jīng)能夠替代部分人類工作，在商業(yè)化方面具備巨大的想象空間。

而在人工智能改變各行各業(yè)之前，先改變了云計(jì)算，云計(jì)算和人工智能成為強(qiáng)綁定的關(guān)系，未來無(wú)限的人工智能場(chǎng)景，意味著相同規(guī)模的云計(jì)算消耗。

有觀點(diǎn)認(rèn)為，云計(jì)算幾乎完成了對(duì)技術(shù)的統(tǒng)治，云解決方案變得普遍，相對(duì)于其他技術(shù)方案，云的成本效應(yīng)突出，并且可選擇的能力變得更多，沒有公司會(huì)拒絕成本更低且選擇更多的解決方案，人工智能自然而然生長(zhǎng)在云之上。

云客戶對(duì)大模型的需求是熱烈且現(xiàn)實(shí)的，亞馬遜云科技綜合了客戶在云上的大模型需求，首先，他們需要能直接找到并訪問高性能基礎(chǔ)模型，這些模型需要能夠給出最匹配業(yè)務(wù)場(chǎng)景的優(yōu)秀反饋結(jié)果。

其次，客戶希望無(wú)縫與應(yīng)用程序集成，且無(wú)需管理大量基礎(chǔ)設(shè)施集群，也不會(huì)增加過高的成本。

最后，客戶希望能夠輕松上手，基于基礎(chǔ)模型，利用自己的數(shù)據(jù)（可多可少）構(gòu)建差異化的應(yīng)用程序。由于客戶進(jìn)行定制化的數(shù)據(jù)是非常有價(jià)值的 IP，因此需要在處理過程中確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。同時(shí)，客戶還希望能控制數(shù)據(jù)共享和使用。

綜合這些需求，亞馬遜云科技才有了一系列的生成式AI工具，可以清晰地看出，亞馬遜云科技目前的兩個(gè)方向，一是把價(jià)格打下來，現(xiàn)在的訓(xùn)練以及未來的推理，成本低到客戶能夠接受，大模型才有規(guī)模應(yīng)用的空間；二是價(jià)值足夠突出，只有客戶在自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中提質(zhì)增效，簡(jiǎn)單低門檻的使用大模型，人工智能的價(jià)值才會(huì)被認(rèn)可。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在預(yù)估AI的技術(shù)影響時(shí)，僅通過將AI集成到在線工作中，每年就可以在 19 個(gè)國(guó)家/地區(qū)產(chǎn)生 3.5 萬(wàn)億至 5.8 萬(wàn)億美元的價(jià)值。

大模型時(shí)代轟轟烈烈，企業(yè)要么主動(dòng)轉(zhuǎn)型，要么被動(dòng)擁抱，通過亞馬遜云科技的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，企業(yè)、合作伙伴可以輕松地構(gòu)建和部署行業(yè)模型，讓業(yè)務(wù)朝向人工智能做奮力一躍。

* 據(jù)了解，5月25日將舉辦亞馬遜云科技大模型及生成式AI發(fā)布深度解讀大會(huì)，助力探索企業(yè)業(yè)務(wù)與新技術(shù)結(jié)合的更多可能。

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