16家頭部大模型公司上海神秘碰頭，現(xiàn)場人擠人人人

擠爆了，簡直要被大模型公司們給擠爆了。

來感受一下這個feel：

毫不夸張地說，國內(nèi)外叫得上來的大模型公司基本上都來了——

Anthropic、Meta、Mistral.AI、Stability.ai、月之暗面、智譜AI、百川、MiniMax……

到底是什么樣的事情能讓它們紛紛聚集到了一起？

不賣關子，這正是“云計算一哥”亞馬遜云科技所舉辦的中國峰會，整場活動的關鍵詞就是大熱的生成式AI。

不過有一說一，自打AIGC大戰(zhàn)開局以來，全球科技巨頭如谷歌、微軟、OpenAI等一直呈現(xiàn)出你追我趕的態(tài)勢。

而亞馬遜云科技的“出鏡率”似乎并沒有它們那么高，但這場活動又為何會引來如此多的廠商和圍觀群眾？

其實在深入了解和體驗一番之后，我們不難發(fā)現(xiàn)，亞馬遜云科技在AIGC這件事上已然是“全棧+全能”的狀態(tài)了。

已經(jīng)可以上崗的AIGC應用

之所以說是全棧，是因為亞馬遜云科技的能力已經(jīng)覆蓋到了生成式AI最為關鍵的三大層面，即：

算力層：用于基礎模型訓練和推理的基礎設施

模型層：使用基礎模型加速生成式AI應用構(gòu)建

應用層：開箱即用的生成式AI應用

至于能力如何，我們直接來看下最為直觀的效果。

在生成式AI應用方面，亞馬遜云科技面向企業(yè)和開發(fā)人員所推出的是生成式AI助手——Amazon Q。

它相當于給企業(yè)配備了一個量身定制的AI專家，可以根據(jù)企業(yè)既有的人員、角色和權限對每個用戶交互進行個性化的定制。

例如用上Amazon Q Developer(開發(fā)者版)，編程這件事就只需簡單的“點點點”和“提要求”。

以功能開發(fā)和代碼轉(zhuǎn)換為例，開發(fā)者只需要向Amazon Q描述想要的新功能即可，然后它就能自己進行規(guī)劃、執(zhí)行和迭代：

而且Amazon Q還會根據(jù)任務的內(nèi)容，動態(tài)地分配最合適的大模型，讓性能做到Pro Max。

再如Amazon Q Business(企業(yè)版)，同樣也是只需要簡單的語言輸入，就能幫助員工簡化任務、加速決策。

例如員工可以根據(jù)公司已有但分散的數(shù)據(jù)信息，讓Amazon Q來做整理和分析的工作，從而給員工答疑解惑、增加工作效率：

諸如整合分析、撰寫報告和制作PPT文稿等工作也是不在話下：

除此之外，亞馬遜云科技為了讓提高效率這事更上一層樓，還推出了Amazon Q Apps，它是Amazon Q Business中的一項功能，可以讓員工能夠迅速且安全的基于企業(yè)信息創(chuàng)建、分享應用程序。

而且Amazon Q Apps是無需任何編程經(jīng)驗、可以基于歷史對話、自動化的那種。

例如一個HR如果要創(chuàng)建一個新人的入職30天計劃，就只需要向Amazon Q Apps“喂”員工姓名和工號即可。

而整個過程，也只需要短短幾秒鐘的時間！

在數(shù)據(jù)分析處理方面，亞馬遜云科技則是將Amazon Q集成到了QuickSight中。

以往生成一個商業(yè)智能儀表盤可能需要數(shù)個小時的時間，但現(xiàn)在，幾分鐘就可以搞定了。

而且所有員工都可以根據(jù)這樣可視化的數(shù)據(jù)內(nèi)容，向Amazon Q提出自己的問題，讓復雜的數(shù)據(jù)分析任務變得簡單且高效。

總而言之，縱觀Amazon Q的效果和能力，亞馬遜云科技主打的就是用生成式AI的力量把繁瑣復雜的工作任務變得簡單，簡單，再簡單。

但Amazon Q之所以能在企業(yè)場景做到如此方方面面且絲滑，離不開背后大模型的能力。

不會有一個大模型一統(tǒng)天下

亞馬遜云科技的大模型能力對外輸出，主要依靠處于模型層的Amazon Bedrock。

它是亞馬遜云科技正式加入大模型浪潮競爭的標志，也是亞馬遜云科技和微軟OpenAI正面硬剛的關鍵。

基于Bedrock打造的生成式AI應用，已經(jīng)多達數(shù)十種，讓人看得眼花繚亂。

簡單理解，Bedrock是一個集成了多種先進AI大模型的平臺，只需單個API，就可以提供包括Claude、Mistral、Llama、Stable Diffusion、自研Titan系列在內(nèi)30個模型的能力。通過提供預訓練、微調(diào)、知識庫、RAG、模型評估等功能，能夠靈活定制大模型或應用。

亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)總裁儲瑞松在峰會上表示，亞馬遜云科技一直認為“不會有一個模型一統(tǒng)天下”，企業(yè)有從多個大模型中做選擇的權力。

因此，在Bedrock上被放置了數(shù)十個業(yè)界領先的大模型供企業(yè)選擇。包括和GPT-4并駕齊驅(qū)的Claude 3、主打開源的Llama系列和Mistral AI、以及圖像生成方面的Stable Diffusion。

同時還包括亞馬遜云科技自研的Titan系列，目前已陸續(xù)推出7個模型，能力范圍包括文本摘要檢索生成、圖像生成、RAG、思維鏈、問答、搜索、個性化、推薦等。

具體能力上，Bedrock重點關注4個方面：

豐富靈活的模型選擇

輕松定制模型

簡化AI應用集成

保障隱私安全

最首要的，構(gòu)建生成式AI應用關鍵的一步是找到合適的模型。

Bedrock提供了業(yè)內(nèi)最廣泛的模型選擇，并推出Model Evaluation功能，支持企業(yè)快速分析和比較不同模型。

一般需要企業(yè)先給出評估標準，比如對準確性、魯棒性的要求，并上傳自有數(shù)據(jù)集/提示詞庫，或者從Bedrock內(nèi)置的、公開可用的資源中選擇。一些主觀或需要細致判斷的的評判內(nèi)容，平臺會引入人工審核，根據(jù)特定應用場景的指標進行評估。

完成設置后，Bedrock便可開始評估并生成報告，最短僅需幾個小時，企業(yè)就能找到適合自己的模型。

在選擇好模型后，企業(yè)可利用專有數(shù)據(jù)，通過RAG、提示詞工程或微調(diào)來定制對應大模型功能，以創(chuàng)建私有模型。

比如針對Command R、Llama 3、Titan Text Lite等模型，只需簡單幾步即可進行微調(diào)。如果選擇了Titan Text模型，還能對未標記的數(shù)據(jù)持續(xù)預訓練，以更適應對應行業(yè)和領域。

Bedrock知識庫可自動執(zhí)行完整的RAG工作流程，包括攝取、檢索、提示詞增強和引用。

同時，Bedrock還推出了自定義模型導入（Custom Model Import）功能。企業(yè)現(xiàn)在能將自己定制模型導入到Bedrock中，以完全托管的API形式進行訪問。由此，自定義模型可以方便地被集成到現(xiàn)有應用程序和工作流中，并同樣得到隱私安全保護。

目前Bedrock專有模型導入功能已推出預覽版并支持Flan-T5、Llama和Mistral三種開放模型架構(gòu)。

模型推理方面，Bedrock Batch支持有效執(zhí)行大量數(shù)據(jù)的模型推理任務，可在大規(guī)模推理任務中避免限流問題，無需編寫代碼即可處理故障并重啟，適用于基礎模型及用戶自定義模型。

AI應用層面，Bedrock Agents功能支持構(gòu)建基于企業(yè)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)來執(zhí)行任務的Agent。使生成式AI應用能夠使用自然語言來執(zhí)行多步驟的業(yè)務任務。

包括利用LLM使用自然語言進行交互和相應；任務拆分和編排；通過動態(tài)調(diào)用API完成任務執(zhí)行；追蹤基礎大模型思維鏈流程并優(yōu)化底層Agent的提示工程。

比如使用Bedrock構(gòu)建一個AI造型師，效果大概會是醬嬸兒的。

最后在安全隱私保障方面。Bedrock的Guardrails功能在基礎模型的原生能力之上提供了安全保護，可阻擋85%有害內(nèi)容。

企業(yè)只需通過自然語言來定義不予顯示的內(nèi)容，就能快速創(chuàng)建一個Guardrail。同時還可設置閾值以過濾帶有仇恨羞辱、暴力、攻擊性等內(nèi)容，并移除任何個人信息和敏感信息。

這一功能可用于Bedrock上的所有大模型，并且能與微調(diào)、Agent功能結(jié)合使用。

總結(jié)來看，Bedrock以企業(yè)定制大模型為出發(fā)點，提供模型選擇、定制、應用開發(fā)、安全保障等一系列功能，使各行各業(yè)能更加簡單方便用上大模型。

在正式推出1年之后，Bedrock為亞馬遜云科技帶來的增長和影響已經(jīng)在具體數(shù)據(jù)直觀體現(xiàn)：

亞馬遜2024年第一季度財報顯示，亞馬遜云科技收入連續(xù)兩季度加速增長，運營利潤率創(chuàng)下歷史新高，達到37.6%。

為啥能增長如此迅速？亞馬遜云科技的最強基本盤——算力基礎設施，為其提供了最關鍵的保障。

還有“云計算一哥”的看家本領

基礎設施一直都是亞馬遜云科技的強項。

2023年第四季度數(shù)據(jù)顯示，亞馬遜云科技依舊是“云市場一哥”，擁有全球31%市場份額。

全球1000家獨角獸中，超過80%都使用亞馬遜云。目前亞馬遜云科技的年化收入已經(jīng)超過1000億美元，并且還在以17%的增長率增長。

在前大模型時代，亞馬遜云科技構(gòu)建了服務全球245個國家和地區(qū)的基礎設施建設、超過200大類的云服務，過去十余年中已服務全球數(shù)百萬客戶。

其底層算力構(gòu)成主要由兩部分構(gòu)成，可以為企業(yè)提供高性能、高性價比、低功耗的算力選擇：

和英偉達密切合作

持續(xù)投入自研芯片

一方面，亞馬遜云科技和英偉達的合作已經(jīng)長達13年，二者保持長期的戰(zhàn)略合作關系，曾共同推出了世界上第一個GPU Cloud實例。

在披露的最新進展中，亞馬遜云科技將推出基于英偉達最新一代Blackwell架構(gòu)GPU的Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud)，以加速構(gòu)建及運行數(shù)萬億參數(shù)大模型的性能。

同時將提供首款搭載英偉達Grace Hopper超級芯片的云AI超級計算機，以及首款采用英偉達GH200 NVL32的NVIDIA DGX Cloud。

另一方面，在算力瓶頸愈加明顯的環(huán)境下，亞馬遜在很早期便開始自研芯片。

2019年亞馬遜云科技推出了高性能機器學習推理芯片Inferentia，2020年底又推出了定制機器學習訓練芯片Trainium。

目前最新一代用于AI訓練的Trainium 2可支持千億、萬億級參數(shù)大模型訓練。與上一代相比，其訓練性能提高4倍，能效功耗比提高2倍，內(nèi)存增加3倍。

一個Amazon EC2可部署多達16個Trainium 2，相較于部署同類芯片的EC2，部署Trainium 2的可節(jié)省50%訓練成本。

用于AI推理的Inferentia 2專門針對千億參數(shù)大模型進行優(yōu)化，與上一代相比，計算性能提高3倍，內(nèi)存擴大4倍，吞吐量提高了4倍，延遲降低至1/10，并可支持大模型分布推理。

Inferentia 2是Amazon EC2中首個推理優(yōu)化實例，可通過加速器之間的超高速鏈接支持橫向擴展分布式推理。

搭配SageMaker Hyperpod和SageMaker Jumpstart, 可進一步加速基礎模型推理與訓練。

前者可簡化大模型基礎訓練的過程，后者則提供了一個機器學習中心，通過提供一系列基礎模型，讓用戶無需自己從頭構(gòu)建和訓練模型，進行快速訓練和部署。

現(xiàn)在亞馬遜云科技還在不斷拓展中國區(qū)域SageMaker Jumpstart中的基礎模型種類，引入領先的中文基礎模型。亞馬遜云科技在中國峰會2024上宣布，由百川智能提供的基礎模型Baichuan2-7B即將登陸中國區(qū)域SageMaker JumpStart，由零一萬物提供的基礎模型Yi-1.5 6B/9B/34B正式登陸中國區(qū)域SageMaker JumpStart，在為中國企業(yè)提供豐富模型選擇的同時滿足了企業(yè)對安全合規(guī)、快速擴展、免運維的需求。

作為首批登陸中國區(qū)域SageMaker JumpStart的中文基礎模型，Baichuan2和Yi-1.5與亞馬遜云科技托管服務深度集成，助力中國企業(yè)應用一流的生成式AI技術實現(xiàn)本土創(chuàng)新與業(yè)務轉(zhuǎn)型。

如上多個方面，共同構(gòu)成了亞馬遜云科技的底層算力建設，更為其生成式AI全棧架構(gòu)提供扎實底座。

在生成式AI大潮下，亞馬遜云科技提出，未來真正能創(chuàng)造最大價值的將是生成式 AI 的行業(yè)應用。如金山辦公、沐瞳科技、涂鴉智能、禮來科技等擁抱大模型的廠商都選擇與亞馬遜云科技合作。

其中，禮來制藥是一家全球跨國藥企。去年開始，他們重點布局打造以生成式AI為核心的AI基礎能力。基于亞馬遜云科技提供的生成式AI云服務，他們快速打造了員工聊天問答機器人、醫(yī)學文獻引用驗證、競品及市場推廣分析、基于醫(yī)學內(nèi)容的FAQ生成。

實際上，這也是亞馬遜云科技一直以來強調(diào)的路線與理念。

他們提出，企業(yè)應用是行業(yè)應用未被泛化的一個個實例。

而亞馬遜云科技當下要做的，就是成為企業(yè)構(gòu)建和應用生成式AI的首選，以推動各個行業(yè)真正意義上擁抱生成式AI大潮。

從宏大遠景到具體行動，亞馬遜云科技的生成式AI戰(zhàn)略已然全盤托出。

那么當下，也就到了重新審視亞馬遜云科技的時刻。

AIGC時代，如何評價亞馬遜云科技？

首先，不論是大模型時代的當下還是此前的傳統(tǒng)AI時代，一切的一切都繞不開算力這個核心關鍵點。

而亞馬遜云科技早早發(fā)力于云計算領域，已然在全球范圍內(nèi)處于公認的“云計算一哥”的位置。

加之與英偉達的密切合作，亞馬遜云科技無疑是在Scaling Law為主旋律的當下妥妥的算力大玩家。

其次，在模型層面上的戰(zhàn)略，亞馬遜云科技走的是一條“集大成者”的路線——當下每個大模型都各自擅長的能力，將它們集成到一起，方便客戶選用。

也正如儲瑞松在這次Keynote中所述：

大模型已不再是企業(yè)生成式AI創(chuàng)新的唯一要素；企業(yè)在確定生成式AI場景之后，需要根據(jù)自身的要求選擇合適的大模型。

不同的模型在應用過程中所擅長的領域是不同的，要最大發(fā)揮生成式AI的能力，需要將它們結(jié)合起來產(chǎn)生復合效應，從而提高系統(tǒng)整體的智力水平。

正是基于這樣的一個思路，在更上層的應用方面，諸如Amazon Q這樣的應用才能做到“多、快、好、省”地上崗諸多領域。

而這也是符合當下“應用為王”的大趨勢。

總而言之，有算力、有模型、有應用、有市場，亞馬遜云科技絕對是AIGC時代不容小覷的巨頭之一。

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