當(dāng)你站在海邊，面對(duì)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(fēng)浪。潛入水中或許安全，但你可能錯(cuò)過乘風(fēng)破浪的快感；而站上浪頭，需要勇氣、技巧和對(duì)時(shí)機(jī)的精準(zhǔn)把握，卻能讓你在浪潮中脫穎而出。

當(dāng)下，AI浪潮正以同樣的氣勢(shì)席卷而來。生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型技術(shù)如同巨浪，席卷各行各業(yè)。企業(yè)和個(gè)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(dòng)擁抱AI，借助其力量實(shí)現(xiàn)突破？

潛入其中意味著謹(jǐn)慎觀望，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。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(shì)再行動(dòng)。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(cuò)失先機(jī)，在快速變化的市場(chǎng)中被甩在后面。

駕馭潮頭則需要主動(dòng)出擊。你需要學(xué)習(xí)AI的基礎(chǔ)知識(shí)，了解其在行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景，投資于技術(shù)、人才和基礎(chǔ)設(shè)施。就像沖浪者需要掌握平衡和時(shí)機(jī)，駕馭AI浪潮需要敏銳的洞察力、快速的適應(yīng)能力以及對(duì)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(yàn)上占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

如何選擇？關(guān)鍵在于你的目標(biāo)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(huì)是幫助企業(yè)站上AI浪頭好幫手，助力其駕馭時(shí)代機(jī)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(huì)如期而至。亞馬遜云科技全球技術(shù)總經(jīng)理Shaown Nandi進(jìn)行了主題分享?！拔覀冋幱谏墒紸I超級(jí)浪潮之中。不要被甩在后面?！盨haown表示，“現(xiàn)在是原型化、動(dòng)員和邁出這一步的時(shí)候。我堅(jiān)信我們?cè)谖磥硪荒晁龅氖虑閷Q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(xì)流匯聚成“30米”巨浪

Shaown以一段跨越大洋的個(gè)人故事開場(chǎng)，回憶從飛機(jī)俯瞰浩瀚海洋時(shí)，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(dòng)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(diǎn)，回望生成式AI的演進(jìn)，仿佛目睹了一場(chǎng)從涓涎細(xì)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(shí)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(zhǔn)點(diǎn)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(jì)算的無限擴(kuò)展，共同催生了一場(chǎng)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(yàn)證”階段，企業(yè)對(duì)其長(zhǎng)期價(jià)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(zhǔn)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(jì)性、強(qiáng)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(jìn)步尤為顯著，其輸入token上限是第一方解決方案的兩倍，擴(kuò)展了應(yīng)用場(chǎng)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(fù)雜推理、多模態(tài)任務(wù)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(chǎng)浪潮的意義遠(yuǎn)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(yīng)鏈到提升客戶體驗(yàn)，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(duì)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(lì)企業(yè)精準(zhǔn)把握時(shí)機(jī)，掌控AI浪潮的方向。他強(qiáng)調(diào)，生成式AI能創(chuàng)造非凡體驗(yàn)，例如優(yōu)化開發(fā)流程、革新客戶服務(wù)、開發(fā)突破性產(chǎn)品。

全球趨勢(shì)進(jìn)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(yàn)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(yīng)用已進(jìn)入規(guī)?；A段。中國市場(chǎng)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(diǎn)，但通過自動(dòng)化推理等技術(shù)突破，這一風(fēng)險(xiǎn)已顯著降低。而這意味著，AI的成熟不僅是性能提升，更是對(duì)信任的構(gòu)建。

生成式AI的社會(huì)影響同樣深遠(yuǎn)。Shaown分享了一個(gè)例子：用手機(jī)通過城市、日期或人臉識(shí)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(fù)雜性：企業(yè)擁有數(shù)十甚至數(shù)百個(gè)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(zhǔn)地挖掘價(jià)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(shí)，必須平衡創(chuàng)新與責(zé)任，確保技術(shù)符合價(jià)值觀。亞馬遜云科技在安全性和隱私保護(hù)上的投入讓我們看到，技術(shù)進(jìn)步與社會(huì)責(zé)任可以并行。企業(yè)必須迅速行動(dòng)，實(shí)驗(yàn)、迭代，抓住AI機(jī)遇。這是一個(gè)不容錯(cuò)過的歷史節(jié)點(diǎn)。

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(qiáng)有力的技術(shù)支持。亞馬遜云科技 作為云計(jì)算與 AI 的領(lǐng)軍者，提供了從模型開發(fā)到應(yīng)用落地的全棧解決方案，展現(xiàn)了賦能企業(yè)的深厚實(shí)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(jià)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(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)由四大核心服務(wù)組成：Amazon Bedrock、Amazon Q Developer、Amazon Transform 和 Amazon SageMaker。這些服務(wù)覆蓋生成式 AI 應(yīng)用開發(fā)、開發(fā)者生產(chǎn)力、應(yīng)用遷移和機(jī)器學(xué)習(xí)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(wù)的功能及其在 AI 浪潮中的作用。

Amazon Bedrock：生成式 AI 應(yīng)用的基石

Amazon Bedrock 是一個(gè)全托管服務(wù)，通過統(tǒng)一 API 提供多種高性能基礎(chǔ)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(chǔ)設(shè)施即可構(gòu)建生成式 AI 應(yīng)用。Bedrock 支持模型選擇、數(shù)據(jù)定制（如檢索增強(qiáng)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(duì)話系統(tǒng)等場(chǎng)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(fù)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(zhǔn)測(cè)試中超越 OpenAI GPT-4o，性價(jià)比領(lǐng)先，支持 300K Token上下文長(zhǎng)度，優(yōu)化了 RAG 和 AI 代理工作流。Nova Premier 計(jì)劃支持 100 萬Token，專為復(fù)雜推理和模型蒸餾設(shè)計(jì)。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(zhǔn)確性，提升 20%，同時(shí)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(dòng)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(shí)時(shí)客戶支持，響應(yīng)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(zhǎng)文檔分析和多模態(tài)任務(wù)。

Bedrock 還支持 AI 代理開發(fā)，通過內(nèi)置的 Bedrock Agents 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化，如多步驟工作流和函數(shù)調(diào)用。Strands Agent, 一個(gè)開源 Python SDK，補(bǔ)充了 Bedrock 的代理功能，允許開發(fā)者通過簡(jiǎn)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(yīng)時(shí)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(shì)。Guardrails 功能阻止有害輸出，確保響應(yīng)符合品牌價(jià)值觀。自動(dòng)化推理技術(shù)通過數(shù)學(xué)證明降低“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)，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(shè)計(jì)，Shaown 分享了他用 Willow 預(yù)覽版尋找稀缺產(chǎn)品的經(jīng)歷，凸顯了 AI 的實(shí)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(dòng)的開發(fā)助手，集成于 IDE 和 CLI，覆蓋代碼生成、測(cè)試、安全掃描和架構(gòu)設(shè)計(jì)。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(dá) 30%。荷蘭 Rabobank 銀行利用 Q Developer 優(yōu)化支付系統(tǒng)，減少 40% 編碼時(shí)間，提升了系統(tǒng)可靠性。

Q Developer 的自動(dòng)化能力尤為突出。它掃描代碼漏洞并自動(dòng)生成修復(fù)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(fù)效率低下，Q Developer 通過自動(dòng)化修復(fù)解決了這一痛點(diǎn)。它還能生成測(cè)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(cè)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(dòng)的遷移與現(xiàn)代化服務(wù)，專注于 .NET 和大型機(jī)應(yīng)用的云遷移和重構(gòu)。Amazon 內(nèi)部團(tuán)隊(duì)通過 Transform 在兩天內(nèi)將 1000 個(gè)生產(chǎn)應(yīng)用從 Java 8 升級(jí)到 Java 17，平均每應(yīng)用耗時(shí) 10 分鐘，節(jié)省 4500 年開發(fā)時(shí)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(jì)劃快四倍，釋放 75% 開發(fā)時(shí)間用于創(chuàng)新。Shaown 指出，遷移應(yīng)用可能是“multi-month or even multi-year effort”，Transform 是解決這一痛點(diǎn)的利器。

70% 的負(fù)載仍運(yùn)行在本地，財(cái)富 500 強(qiáng)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(dòng)重構(gòu)復(fù)雜系統(tǒng)。例如，保險(xiǎn)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(yīng)用的部署奠定了現(xiàn)代化基礎(chǔ)。

Amazon SageMaker：機(jī)器學(xué)習(xí)的全棧平臺(tái)

Amazon SageMaker 是一個(gè)全托管機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，支持?jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、訓(xùn)練、部署和監(jiān)控。SageMaker 與 Bedrock 互補(bǔ)，用戶可在 SageMaker 訓(xùn)練模型后導(dǎo)入 Bedrock，或在 Bedrock 使用 *Nova* 模型進(jìn)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(qiáng)了分布式訓(xùn)練能力，JumpStart 提供預(yù)訓(xùn)練模型，加速生成式 AI 開發(fā)。

SageMaker 的分布式訓(xùn)練結(jié)合 Trainium 和 GPU 集群，縮短大型模型訓(xùn)練時(shí)間。例如，某企業(yè)通過 SageMaker 訓(xùn)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(yùn)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(cè)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)控交易風(fēng)險(xiǎn)。

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(tuán)隊(duì)，助力 80% 中國客戶從概念驗(yàn)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(wù)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(chǔ)設(shè)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(shí)？亞馬遜云科技 的客戶案例提供了答案。這些真實(shí)故事展現(xiàn)了 AI 如何在咨詢、電商、能源、客戶服務(wù)、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(píng)估到代碼生成、測(cè)試、文檔編寫、安全改進(jìn)的全生命周期。Q Developer 借助 Nova Pro 模型，將開發(fā)速度提升 40%，測(cè)試時(shí)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(xiàng)目交付。

Mercado Libre，拉美最大的電商平臺(tái)，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(jiǎn)化賣家流程。瀏覽量增加 45%，點(diǎn)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(tái)銷售增長(zhǎng)。

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(duì)商業(yè)房地產(chǎn)行業(yè)影響深遠(yuǎn)。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(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，將欺詐檢測(cè)模型部署時(shí)間從 6 個(gè)月縮短至 3 天。Itaú 利用 SageMaker 訓(xùn)練模型，通過 Nova Pro 的 RAG 功能優(yōu)化實(shí)時(shí)交易分析，顯著提高準(zhǔn)確性。

某科技公司通過 Nova Pro 和 Bedrock Agents 構(gòu)建智能客戶服務(wù)代理，利用 RAG 和函數(shù)調(diào)用優(yōu)化復(fù)雜查詢，響應(yīng)時(shí)間縮短 35%，客戶滿意度提升 20%。結(jié)合 SageMaker 訓(xùn)練的定制模型，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了個(gè)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(zhǔn)的搜索結(jié)果，增強(qiáng)了用戶粘性。湯森路透通過 Amazon Transform 加速 .NET 應(yīng)用現(xiàn)代化，遷移速度比計(jì)劃快四倍，釋放 75% 開發(fā)時(shí)間用于創(chuàng)新。

奧迪通過 EC2 優(yōu)化汽車配置器，啟動(dòng)速度加快，成本節(jié)約超 60%，通過實(shí)時(shí) 3D 模型渲染優(yōu)化購車體驗(yàn)。Genesys 利用 Amazon S3 Tables 優(yōu)化數(shù)據(jù)流，提升客戶交互實(shí)時(shí)性。ZS Health 通過 S3 Tables 處理動(dòng)態(tài)患者數(shù)據(jù)，改善醫(yī)療服務(wù)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(chǔ)設(shè)施與創(chuàng)新支持：AI 浪潮的堅(jiān)實(shí)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(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施作為支撐。亞馬遜云科技 在計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新，為企業(yè)提供了乘浪所需的堅(jiān)實(shí)后盾。從高性能計(jì)算到海量數(shù)據(jù)管理，再到全球低延遲網(wǎng)絡(luò)，亞馬遜云科技 的基礎(chǔ)設(shè)施確保生成式 AI 應(yīng)用從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)的高效運(yùn)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(chǔ)。

亞馬遜云科技 的計(jì)算能力是生成式 AI 的核心驅(qū)動(dòng)力。Amazon EC2 提供超過 850 種實(shí)例類型，適配從科學(xué)建模到機(jī)器學(xué)習(xí)的多樣化需求。生成式 AI 模型的訓(xùn)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(shí)例實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) 3D 模型渲染，啟動(dòng)時(shí)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(shí)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(shí)例價(jià)格高達(dá) 45%，通過規(guī)模效益降低企業(yè)實(shí)驗(yàn)成本。EC2 Capacity Blocks 進(jìn)一步提供短期 GPU 容量，適合模型微調(diào)和短期訓(xùn)練。例如，某零售企業(yè)通過 Capacity Blocks 快速測(cè)試生成式 AI 推薦模型，縮短了上市時(shí)間。

亞馬遜云科技 的定制ASIC技術(shù)為生成式 AI 提供了獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。Trainium2 實(shí)例專為 AI 訓(xùn)練設(shè)計(jì)，速度比前代快 4 倍，能效高 3 倍，顯著降低訓(xùn)練成本。Anthropic 的 Project Revere 集群依賴 Trainium，實(shí)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(yùn)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(jì)性保障。

從計(jì)算到存儲(chǔ)，亞馬遜云科技 的數(shù)據(jù)庫和存儲(chǔ)創(chuàng)新為生成式 AI 的數(shù)據(jù)密集型任務(wù)提供了支持。生成式 AI 依賴海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)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(wù)器分布式 SQL 數(shù)據(jù)庫，提供超快讀寫和無限擴(kuò)展能力，慶祝十周年之際，其價(jià)值愈發(fā)凸顯。Shaown 分享了作為 CIO 時(shí)使用 Aurora 的經(jīng)歷，稱其顯著提升了業(yè)務(wù)速度。例如，金融客戶通過 Aurora 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交易處理，優(yōu)化了客戶體驗(yàn)。Amazon DynamoDB 的高吞吐量和低延遲特性，適合生成式 AI 的實(shí)時(shí)應(yīng)用，如個(gè)性化推薦系統(tǒng)。某電商企業(yè)通過 DynamoDB 支持其 AI 驅(qū)動(dòng)的推薦引擎，響應(yīng)時(shí)間縮短 30%。

Amazon S3 作為 亞馬遜云科技 的核心存儲(chǔ)服務(wù)，通過 S3 Tables 支持 Apache Iceberg，簡(jiǎn)化了大規(guī)模數(shù)據(jù)管理。生成式 AI 應(yīng)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(dòng)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(shí)時(shí)性；ZS Health 通過 S3 Tables 處理動(dòng)態(tài)患者數(shù)據(jù)，改善了醫(yī)療服務(wù)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(chǔ)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(xùn)練和推理的無縫運(yùn)行。

網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施是 亞馬遜云科技 支持生成式 AI 的另一支柱。生成式 AI 應(yīng)用對(duì)低延遲和高可用性有極高要求，尤其在多區(qū)域部署和實(shí)時(shí)推理場(chǎng)景中。亞馬遜云科技 擁有全球最大的私有網(wǎng)絡(luò)，覆蓋 600 萬公里光纖，去年容量增長(zhǎng) 80%，支持 37 個(gè)區(qū)域的 114 個(gè)可用區(qū)，并計(jì)劃新增 5 個(gè)區(qū)域。2025 年，亞馬遜云科技 資本支出達(dá) 1000 億美元，聚焦 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，確保網(wǎng)絡(luò)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(luò)部署 AI 驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容推薦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了跨區(qū)域的低延遲響應(yīng)，增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)。亞馬遜云科技 的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化還支持分布式訓(xùn)練，某企業(yè)通過全球集群同步訓(xùn)練生成式 AI 模型，縮短了 40% 訓(xùn)練時(shí)間。

亞馬遜云科技 的基礎(chǔ)設(shè)施不僅體現(xiàn)在技術(shù)能力，還通過生態(tài)支持推動(dòng) 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(yàn)證到生產(chǎn)的指導(dǎo)，80% 的中國客戶已進(jìn)入生產(chǎn)階段。本地化團(tuán)隊(duì)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(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用場(chǎng)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(dòng)的設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)系統(tǒng)，降低了 30% 維護(hù)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(wù)為企業(yè)提供了乘浪的“噴氣滑水艇”。生成式 AI 的機(jī)遇已然來臨，而企業(yè)需立即行動(dòng)，乘上浪潮。