當你站在海邊，面對一波波洶涌而來的海浪。有兩種選擇：潛入浪底，避開洶涌的波濤，等待平靜；或者手持沖浪板，迎向浪頭，借助浪潮的力量滑翔，駕馭風浪。潛入水中或許安全，但你可能錯過乘風破浪的快感；而站上浪頭，需要勇氣、技巧和對時機的精準把握，卻能讓你在浪潮中脫穎而出。

當下，AI浪潮正以同樣的氣勢席卷而來。生成式AI、機器學習、大模型技術(shù)如同巨浪，席卷各行各業(yè)。企業(yè)和個人面臨相似的抉擇：是潛入其中，保持觀望，等待技術(shù)成熟？還是勇敢站上浪頭，主動擁抱AI，借助其力量實現(xiàn)突破？

潛入其中意味著謹慎觀望，規(guī)避風險。你可能選擇等待AI技術(shù)更穩(wěn)定、成本更低，或者看清行業(yè)趨勢再行動。這種策略適合資源有限或?qū)I需求不迫切的情況，但也可能讓你錯失先機，在快速變化的市場中被甩在后面。

駕馭潮頭則需要主動出擊。你需要學習AI的基礎知識，了解其在行業(yè)中的應用場景，投資于技術(shù)、人才和基礎設施。就像沖浪者需要掌握平衡和時機，駕馭AI浪潮需要敏銳的洞察力、快速的適應能力以及對創(chuàng)新的持續(xù)投入。成功者將在效率提升、產(chǎn)品創(chuàng)新和客戶體驗上占據(jù)優(yōu)勢。

如何選擇？關(guān)鍵在于你的目標和資源。如果你有能力迎接挑戰(zhàn)，駕馭AI浪潮將是更明智的選擇。而亞馬遜云科技，將會是幫助企業(yè)站上AI浪頭好幫手，助力其駕馭時代機遇的好伙伴。

2025年6月19日，上海，第十二屆亞馬遜云科技（AWS）中國峰會如期而至。亞馬遜云科技全球技術(shù)總經(jīng)理Shaown Nandi進行了主題分享。“我們正處于生成式AI超級浪潮之中。不要被甩在后面?！盨haown表示，“現(xiàn)在是原型化、動員和邁出這一步的時候。我堅信我們在未來一年所做的事情將決定我們未來多年的軌跡?！?nbsp;

（“we’re in the middle of a generative AI super wave. Don’t get left behind. ” “Now is the time to act. Now is the time to prototype, mobilize, and make that leap. I firmly believe what we do in the next year will determine our trajectory for years to come.”）

生成式AI浪潮：從涓涓細流匯聚成“30米”巨浪

Shaown以一段跨越大洋的個人故事開場，回憶從飛機俯瞰浩瀚海洋時，聯(lián)想到“巨浪”——由小波浪在洋流與海底地形作用下疊加而成的 30 米高“瘋狗浪”。這一隱喻生動詮釋了生成式 AI 的崛起：看似微小的技術(shù)突破，最終匯聚成席卷全球的變革力量。

站在2025年的節(jié)點，回望生成式AI的演進，仿佛目睹了一場從涓涎細流到滔天巨浪的壯麗蛻變。過去，AI的突破如同零星火花——算法優(yōu)化、模型迭代，每一步都看似微小。然而，近年來的技術(shù)融合讓AI實現(xiàn)了從量變到質(zhì)變的飛躍。Shaown提到：“The combination of new transformer models, huge quantities of available data, and almost unlimited cloud compute capabilities created the conditions for something truly special.” 這句話精準點明了AI浪潮的根源：Transformer模型的突破、海量數(shù)據(jù)的積累、云計算的無限擴展，共同催生了一場技術(shù)革命。

AI發(fā)展的早期充滿挑戰(zhàn)。幾年前，生成式AI尚處“未經(jīng)驗證”階段，企業(yè)對其長期價值充滿疑慮。高昂的推理成本、安全與隱私隱患、“幻覺”問題（AI生成不準確或虛構(gòu)內(nèi)容）讓許多客戶持觀望態(tài)度?？蛻羝鸪踔皇恰霸囁?，通過小規(guī)模實驗驗證AI的可行性。然而，亞馬遜云科技等創(chuàng)新者的持續(xù)努力改變了局面。通過提升模型能力、優(yōu)化經(jīng)濟性、強化安全性，生成式AI逐漸成為企業(yè)可信賴的工具。

今天，AI浪潮的特征令人振奮。首先，創(chuàng)新速度空前加快，尤其在中國，突破頻發(fā)。DeepSeek模型的進步尤為顯著，其輸入token上限是第一方解決方案的兩倍，擴展了應用場景，從文本生成到視頻、語音處理，AI能力顯著提升。其次，AI在圖像生成、復雜推理、多模態(tài)任務等領(lǐng)域已超越人類。最后，成本的快速下降讓AI更具可及性。某AI搜索引擎通過優(yōu)化降低40%延遲，不僅提升性能，還大幅降低了開發(fā)成本。

這場浪潮的意義遠超技術(shù)本身。生成式AI正在重塑商業(yè)邏輯，從優(yōu)化供應鏈到提升客戶體驗，再到創(chuàng)造全新產(chǎn)品與商業(yè)模式，其潛力無處不在。企業(yè)面臨的關(guān)鍵選擇如同沖浪者面對巨浪：是潛入水下，維持現(xiàn)狀，還是乘上浪頭，探索未知？Shaown以沖浪為例，鼓勵企業(yè)精準把握時機，掌控AI浪潮的方向。他強調(diào)，生成式AI能創(chuàng)造非凡體驗，例如優(yōu)化開發(fā)流程、革新客戶服務、開發(fā)突破性產(chǎn)品。

全球趨勢進一步印證了AI的成熟度。80%的亞馬遜云科技中國客戶已從概念驗證轉(zhuǎn)向生產(chǎn)，全球超半數(shù)客戶亦如此。這讓我們確信，AI應用已進入規(guī)?；A段。中國市場的活躍尤為突出，頻繁的創(chuàng)新讓我感受到本地企業(yè)的技術(shù)雄心。AI的“幻覺”問題曾是阻礙采用的痛點，但通過自動化推理等技術(shù)突破，這一風險已顯著降低。而這意味著，AI的成熟不僅是性能提升，更是對信任的構(gòu)建。

生成式AI的社會影響同樣深遠。Shaown分享了一個例子：用手機通過城市、日期或人臉識別搜索照片，輕松找到所需內(nèi)容。他將此類比為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的復雜性：企業(yè)擁有數(shù)十甚至數(shù)百個元數(shù)據(jù)屬性，數(shù)據(jù)量龐大，透明化管理至關(guān)重要。AI不僅提升效率，還在重塑數(shù)據(jù)交互方式，讓企業(yè)更精準地挖掘價值。

此外，AI浪潮還帶來了倫理與治理的思考。企業(yè)在擁抱AI時，必須平衡創(chuàng)新與責任，確保技術(shù)符合價值觀。亞馬遜云科技在安全性和隱私保護上的投入讓我們看到，技術(shù)進步與社會責任可以并行。企業(yè)必須迅速行動，實驗、迭代，抓住AI機遇。這是一個不容錯過的歷史節(jié)點。

技術(shù)賦能：為企業(yè)插上AI之翼

要乘上生成式 AI 巨浪，企業(yè)需要強有力的技術(shù)支持。亞馬遜云科技 作為云計算與 AI 的領(lǐng)軍者，提供了從模型開發(fā)到應用落地的全棧解決方案，展現(xiàn)了賦能企業(yè)的深厚實力。Shaown 以 1992 年沖浪者借助噴氣滑水艇追趕巨浪的例子，形象說明 亞馬遜云科技 如何成為企業(yè)創(chuàng)新的“加速器”。他指出：“AWS has those tools to help you move forward.” 這句話概括了 亞馬遜云科技 的核心價值——提供多樣化、易用的技術(shù)支持，助力企業(yè)在 AI 浪潮中快速創(chuàng)新。

亞馬遜云科技 的生成式 AI 和機器學習生態(tài)由四大核心服務組成：Amazon Bedrock、Amazon Q Developer、Amazon Transform 和 Amazon SageMaker。這些服務覆蓋生成式 AI 應用開發(fā)、開發(fā)者生產(chǎn)力、應用遷移和機器學習全生命周期，協(xié)同支持企業(yè)從原型到生產(chǎn)的創(chuàng)新需求。以下深入剖析各服務的功能及其在 AI 浪潮中的作用。

Amazon Bedrock：生成式 AI 應用的基石

Amazon Bedrock 是一個全托管服務，通過統(tǒng)一 API 提供多種高性能基礎模型（FMs），包括 亞馬遜云科技 自研的 *Amazon Nova* 系列和 Titan 系列，以及第三方模型（如 Anthropic Claude、Cohere），讓企業(yè)無需管理基礎設施即可構(gòu)建生成式 AI 應用。Bedrock 支持模型選擇、數(shù)據(jù)定制（如檢索增強生成，RAG）、安全保障（Guardrails）、AI 代理（Bedrock Agents）以及成本優(yōu)化，適用于文本生成、圖像生成、對話系統(tǒng)等場景。

Amazon Nova* 系列是 Bedrock 的核心模型組件，于 2024 年 re:Invent 發(fā)布，包括 Nova Micro（文本、低延遲）、Lite（多模態(tài)、低成本）、Pro（高性能）、Premier（復雜推理，2025 年 Q1 發(fā)布）、Canvas（圖像生成）和 Reel（視頻生成）。Nova Pro 在視覺問答（TextVQA）和視頻推理（VATEX）等基準測試中超越 OpenAI GPT-4o，性價比領(lǐng)先，支持 300K Token上下文長度，優(yōu)化了 RAG 和 AI 代理工作流。Nova Premier 計劃支持 100 萬Token，專為復雜推理和模型蒸餾設計。例如，某金融企業(yè)通過 Nova Pro 和模型蒸餾優(yōu)化了 API 調(diào)用準確性，提升 20%，同時降低成本。

Bedrock 的模型蒸餾功能通過 *Nova Premier* 等大型模型生成高效小型模型（如 *Nova Micro*），速度提升 500%，成本降低 70%。智能提示詞路由通過 Bedrock JumpStart 自動選擇最優(yōu)模型，降低 30% 成本。例如，某電商企業(yè)利用智能提示詞路由優(yōu)化實時客戶支持，響應效率提升 20%。Bedrock 的 RAG 功能通過整合 Amazon OpenSearch 和 Aurora PostgreSQL，優(yōu)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，適用于長文檔分析和多模態(tài)任務。

Bedrock 還支持 AI 代理開發(fā)，通過內(nèi)置的 Bedrock Agents 實現(xiàn)復雜任務自動化，如多步驟工作流和函數(shù)調(diào)用。Strands Agent, 一個開源 Python SDK，補充了 Bedrock 的代理功能，允許開發(fā)者通過簡單代碼構(gòu)建 AI 代理，支持規(guī)劃、工具調(diào)用和反思。Strands Agent 可與 Nova 模型或其他模型（如 Ollama）集成，靈活性高。例如，某企業(yè)利用 Strands Agent 和 Nova Lite 開發(fā)了多渠道客戶支持代理，響應時間縮短 35%。Strands Agent 的開源特性使其成為 DIY 開發(fā)者的理想選擇。

安全保障是 Bedrock 的關(guān)鍵優(yōu)勢。Guardrails 功能阻止有害輸出，確保響應符合品牌價值觀。自動化推理技術(shù)通過數(shù)學證明降低“幻覺”風險，為企業(yè)構(gòu)建信任。即將推出的 Amazon Willow 模型專為多步驟瀏覽器操作設計，Shaown 分享了他用 Willow 預覽版尋找稀缺產(chǎn)品的經(jīng)歷，凸顯了 AI 的實用性。

Amazon Q Developer：開發(fā)者的全能伙伴

Amazon Q Developer 是生成式 AI 驅(qū)動的開發(fā)助手，集成于 IDE 和 CLI，覆蓋代碼生成、測試、安全掃描和架構(gòu)設計。借助 Bedrock 的模型（如 Nova Pro），Q Developer 提供上下文感知的代碼建議，代碼接受率達 30%。荷蘭 Rabobank 銀行利用 Q Developer 優(yōu)化支付系統(tǒng)，減少 40% 編碼時間，提升了系統(tǒng)可靠性。

Q Developer 的自動化能力尤為突出。它掃描代碼漏洞并自動生成修復方案，無需繁瑣的工單流程。Amazon 內(nèi)部開發(fā)者曾因漏洞修復效率低下，Q Developer 通過自動化修復解決了這一痛點。它還能生成測試覆蓋率，讓開發(fā)者專注于創(chuàng)新。例如，制造業(yè)企業(yè)利用 Q Developer 生成測試用例，縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。

Amazon Transform：現(xiàn)代化遷移的利器

Amazon Transform 是 AI 驅(qū)動的遷移與現(xiàn)代化服務，專注于 .NET 和大型機應用的云遷移和重構(gòu)。Amazon 內(nèi)部團隊通過 Transform 在兩天內(nèi)將 1000 個生產(chǎn)應用從 Java 8 升級到 Java 17，平均每應用耗時 10 分鐘，節(jié)省 4500 年開發(fā)時間和 2.6 億美元成本。湯森路透的案例顯示，從 Windows 到 Linux 的遷移速度比計劃快四倍，釋放 75% 開發(fā)時間用于創(chuàng)新。Shaown 指出，遷移應用可能是“multi-month or even multi-year effort”，Transform 是解決這一痛點的利器。

70% 的負載仍運行在本地，財富 500 強企業(yè)的 70% 傳統(tǒng) IT 系統(tǒng)近 20 年未更新。Transform 通過 AI 分析代碼上下文，自動重構(gòu)復雜系統(tǒng)。例如，保險行業(yè)客戶通過 Transform 將遺留系統(tǒng)遷移到云端，優(yōu)化了理賠處理效率。Transform 為 Bedrock 或 SageMaker 應用的部署奠定了現(xiàn)代化基礎。

Amazon SageMaker：機器學習的全棧平臺

Amazon SageMaker 是一個全托管機器學習平臺，支持數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建、訓練、部署和監(jiān)控。SageMaker 與 Bedrock 互補，用戶可在 SageMaker 訓練模型后導入 Bedrock，或在 Bedrock 使用 *Nova* 模型進行推理。SageMaker Studio 提供統(tǒng)一界面，支持 Jupyter Notebook 和可視化工具。HyperPod 增強了分布式訓練能力，JumpStart 提供預訓練模型，加速生成式 AI 開發(fā)。

SageMaker 的分布式訓練結(jié)合 Trainium 和 GPU 集群，縮短大型模型訓練時間。例如，某企業(yè)通過 SageMaker 訓練多模態(tài)模型，成本降低 50%。推理優(yōu)化功能（如彈性推理）確保高效運行。SageMaker 支持 *Nova* 模型的微調(diào)，例如金融企業(yè)通過 SageMaker 優(yōu)化 *Nova Pro* 的欺詐檢測模型，實時監(jiān)控交易風險。

亞馬遜云科技 的生態(tài)支持通過生成式 AI 創(chuàng)新中心和本地化團隊，助力 80% 中國客戶從概念驗證到生產(chǎn)。與客戶協(xié)作開發(fā)的 Jet Ads 優(yōu)化了電商廣告生成流程。這些服務和工具的協(xié)同作用，讓企業(yè)能快速擁抱 AI，專注于創(chuàng)新而非基礎設施管理。

客戶案例與技術(shù)成果：生成式 AI 的商業(yè)重塑

生成式 AI 如何從概念走向現(xiàn)實？亞馬遜云科技 的客戶案例提供了答案。這些真實故事展現(xiàn)了 AI 如何在咨詢、電商、能源、客戶服務、金融等領(lǐng)域重塑格局，彰顯了技術(shù)的普適性與變革力。Shaown 指出：“Generative AI can help you invent new products and services, even new business models, regardless of what type of company you’re at.” 這句話揭示了 AI 的潛力，不僅優(yōu)化流程，還催生全新的商業(yè)可能性。

全球咨詢巨頭德勤通過 Amazon Q Developer 優(yōu)化開發(fā)流程，覆蓋從架構(gòu)評估到代碼生成、測試、文檔編寫、安全改進的全生命周期。Q Developer 借助 Nova Pro 模型，將開發(fā)速度提升 40%，測試時間縮短 70%，顯著提高了代碼質(zhì)量。例如，德勤優(yōu)化了內(nèi)部咨詢工具，加速了客戶項目交付。

Mercado Libre，拉美最大的電商平臺，與 亞馬遜云科技 共同開發(fā)了 Jet Ads 解決方案，利用 Nova Reel 生成高質(zhì)量產(chǎn)品視頻，簡化賣家流程。瀏覽量增加 45%，點擊率提高 25%。該方案為小型賣家提供了高效營銷工具，助力平臺銷售增長。

全球能源公司 Carrier 利用 Amazon Bedrock 和 Nova Lite 分析公用事業(yè)賬單，生成建筑能源足跡洞察，降低 40% 碳排放，對商業(yè)房地產(chǎn)行業(yè)影響深遠。Bedrock 的多語言支持處理本地語言賬單，為客戶提供定制化能源優(yōu)化建議。

拉美最大的銀行 Itaú 通過 Amazon SageMaker 和 Bedrock 革新了機器學習基礎設施，將欺詐檢測模型部署時間從 6 個月縮短至 3 天。Itaú 利用 SageMaker 訓練模型，通過 Nova Pro 的 RAG 功能優(yōu)化實時交易分析，顯著提高準確性。

某科技公司通過 Nova Pro 和 Bedrock Agents 構(gòu)建智能客戶服務代理，利用 RAG 和函數(shù)調(diào)用優(yōu)化復雜查詢，響應時間縮短 35%，客戶滿意度提升 20%。結(jié)合 SageMaker 訓練的定制模型，該系統(tǒng)實現(xiàn)了個性化推薦。

某 AI 搜索引擎通過 SageMaker 降低 40% 延遲，加速了生成式 AI 模型開發(fā)，提供更精準的搜索結(jié)果，增強了用戶粘性。湯森路透通過 Amazon Transform 加速 .NET 應用現(xiàn)代化，遷移速度比計劃快四倍，釋放 75% 開發(fā)時間用于創(chuàng)新。

奧迪通過 EC2 優(yōu)化汽車配置器，啟動速度加快，成本節(jié)約超 60%，通過實時 3D 模型渲染優(yōu)化購車體驗。Genesys 利用 Amazon S3 Tables 優(yōu)化數(shù)據(jù)流，提升客戶交互實時性。ZS Health 通過 S3 Tables 處理動態(tài)患者數(shù)據(jù)，改善醫(yī)療服務效率。

Anthropic 通過 Project Revere 集群，利用 Trainium 提升 5 倍算力，加速了 AI 研究。這些案例證明，生成式 AI 正在各行各業(yè)開花結(jié)果，亞馬遜云科技 成為客戶成功的關(guān)鍵推手。

基礎設施與創(chuàng)新支持：AI 浪潮的堅實后盾

生成式 AI 的浪潮如 Shaown 所述的“巨浪”，不僅依賴于算法和模型的突破，更需要強大的基礎設施作為支撐。亞馬遜云科技 在計算、存儲、數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新，為企業(yè)提供了乘浪所需的堅實后盾。從高性能計算到海量數(shù)據(jù)管理，再到全球低延遲網(wǎng)絡，亞馬遜云科技 的基礎設施確保生成式 AI 應用從實驗到生產(chǎn)的高效運行。Shaown 指出：“We’re not slowing down in building the infrastructure to power this AI revolution.” 這句話彰顯了 亞馬遜云科技 的雄心——通過規(guī)模化投資和技術(shù)創(chuàng)新，為企業(yè)提供支持生成式 AI 的全球基礎。

亞馬遜云科技 的計算能力是生成式 AI 的核心驅(qū)動力。Amazon EC2 提供超過 850 種實例類型，適配從科學建模到機器學習的多樣化需求。生成式 AI 模型的訓練和推理需要高算力支持，EC2 的靈活配置滿足了這一需求。例如，奧迪通過 EC2 優(yōu)化其汽車配置器，利用高性能實例實現(xiàn)實時 3D 模型渲染，啟動時間加快，延遲降低，成本節(jié)約超 60%。亞馬遜云科技 與 NVIDIA 合作 14 年，推出了搭載 Blackwell GPU 的 G6 實例，支持高性能 AI 集群，如 NVIDIA 的 Project Sigma。亞馬遜云科技 近期下調(diào)部分 GPU 實例價格高達 45%，通過規(guī)模效益降低企業(yè)實驗成本。EC2 Capacity Blocks 進一步提供短期 GPU 容量，適合模型微調(diào)和短期訓練。例如，某零售企業(yè)通過 Capacity Blocks 快速測試生成式 AI 推薦模型，縮短了上市時間。

亞馬遜云科技 的定制ASIC技術(shù)為生成式 AI 提供了獨特優(yōu)勢。Trainium2 實例專為 AI 訓練設計，速度比前代快 4 倍，能效高 3 倍，顯著降低訓練成本。Anthropic 的 Project Revere 集群依賴 Trainium，實現(xiàn)了數(shù)百億億次算力的突破，加速了生成式 AI 模型開發(fā)。第四代 Graviton 芯片性能提升 45%，能耗降低 60%，成為數(shù)據(jù)中心主力。零售企業(yè)通過 Graviton 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢，降低了 50% 運營成本。這些定制硅不僅提升了性能，還通過能效優(yōu)化支持可持續(xù) AI 發(fā)展，為生成式 AI 的規(guī)?；渴鹛峁┝私?jīng)濟性保障。

從計算到存儲，亞馬遜云科技 的數(shù)據(jù)庫和存儲創(chuàng)新為生成式 AI 的數(shù)據(jù)密集型任務提供了支持。生成式 AI 依賴海量數(shù)據(jù)進行訓練和推理，亞馬遜云科技 的數(shù)據(jù)庫解決方案確保了高效的數(shù)據(jù)訪問和處理。Aurora PostgreSQL 作為無服務器分布式 SQL 數(shù)據(jù)庫，提供超快讀寫和無限擴展能力，慶祝十周年之際，其價值愈發(fā)凸顯。Shaown 分享了作為 CIO 時使用 Aurora 的經(jīng)歷，稱其顯著提升了業(yè)務速度。例如，金融客戶通過 Aurora 實現(xiàn)實時交易處理，優(yōu)化了客戶體驗。Amazon DynamoDB 的高吞吐量和低延遲特性，適合生成式 AI 的實時應用，如個性化推薦系統(tǒng)。某電商企業(yè)通過 DynamoDB 支持其 AI 驅(qū)動的推薦引擎，響應時間縮短 30%。

Amazon S3 作為 亞馬遜云科技 的核心存儲服務，通過 S3 Tables 支持 Apache Iceberg，簡化了大規(guī)模數(shù)據(jù)管理。生成式 AI 應用通常涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像、視頻），Iceberg 的元數(shù)據(jù)和清單管理功能消除了壓縮文件和清理孤立文件的開銷。S3 Metadata 通過自動化元數(shù)據(jù)生成，便于 SQL 查詢，優(yōu)化了數(shù)據(jù)湖的透明性。Genesys 利用 S3 Tables 優(yōu)化數(shù)據(jù)流，提升了客戶交互的實時性；ZS Health 通過 S3 Tables 處理動態(tài)患者數(shù)據(jù)，改善了醫(yī)療服務效率。例如，ZS Health 的 AI 模型通過 S3 Tables 分析患者影像數(shù)據(jù)，加速了診斷流程。這些存儲創(chuàng)新為生成式 AI 提供了高效的數(shù)據(jù)管道，確保模型訓練和推理的無縫運行。

網(wǎng)絡基礎設施是 亞馬遜云科技 支持生成式 AI 的另一支柱。生成式 AI 應用對低延遲和高可用性有極高要求，尤其在多區(qū)域部署和實時推理場景中。亞馬遜云科技 擁有全球最大的私有網(wǎng)絡，覆蓋 600 萬公里光纖，去年容量增長 80%，支持 37 個區(qū)域的 114 個可用區(qū)，并計劃新增 5 個區(qū)域。2025 年，亞馬遜云科技 資本支出達 1000 億美元，聚焦 AI 基礎設施建設，確保網(wǎng)絡滿足生成式 AI 的帶寬需求。例如，某視頻流媒體公司通過 亞馬遜云科技 全球網(wǎng)絡部署 AI 驅(qū)動的內(nèi)容推薦系統(tǒng)，實現(xiàn)了跨區(qū)域的低延遲響應，增強了用戶體驗。亞馬遜云科技 的網(wǎng)絡優(yōu)化還支持分布式訓練，某企業(yè)通過全球集群同步訓練生成式 AI 模型，縮短了 40% 訓練時間。

亞馬遜云科技 的基礎設施不僅體現(xiàn)在技術(shù)能力，還通過生態(tài)支持推動 AI 創(chuàng)新。亞馬遜云科技 生成式 AI 創(chuàng)新中心為客戶提供從概念驗證到生產(chǎn)的指導，80% 的中國客戶已進入生產(chǎn)階段。本地化團隊為中國企業(yè)提供定制化支持，例如幫助初創(chuàng)公司優(yōu)化算力分配，加速模型開發(fā)。亞馬遜云科技 還通過開源社區(qū)和合作伙伴生態(tài)豐富了基礎設施的應用場景。例如，某制造業(yè)客戶與 亞馬遜云科技 合作，利用 Trainium 和 S3 Tables 開發(fā)了 AI 驅(qū)動的設備預測維護系統(tǒng)，降低了 30% 維護成本。

結(jié)語

生成式 AI 的浪潮正以驚人速度席卷全球。Shaown 引用“Think Big”原則，呼吁企業(yè)大膽思考。亞馬遜云科技 的 Bedrock、Q Developer、Transform、SageMaker 等服務為企業(yè)提供了乘浪的“噴氣滑水艇”。生成式 AI 的機遇已然來臨，而企業(yè)需立即行動，乘上浪潮。