【原】人工智能時代“三大件”：生成式AI、數(shù)據(jù),、云服務

科技云報道 2024-12-25 發(fā)布于北京

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就像自行車,、手表和縫紉機是工業(yè)時代的“三大件”。生成式AI,、數(shù)據(jù),、云服務正在成為智能時代的“新三大件”。加之全球人工智能新基建加速建設,，成為了人類社會數(shù)字化遷徙的助推劑,，讓新三大件之間的耦合越來越緊密。從物理世界到數(shù)字世界跨越的分水嶺已經(jīng)出現(xiàn),。

近兩年，以大模型為代表的生成式AI技術(shù),，成為引爆數(shù)字原生最重要的技術(shù)奇點,，人們見證了各類文生應用的進展速度。Gartner預測,，到2026年,，超過80%的企業(yè)將使用生成式AI的API或模型，或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持生成式AI的應用,，這也將為產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來巨大的機遇與挑戰(zhàn),。

大模型、生成式AI的發(fā)展帶動了人工智能領域的范式轉(zhuǎn)換,，推動人工智能基礎設施建設進入密集投入期,，投資規(guī)模、政策支持力度,、產(chǎn)品應用規(guī)模均呈指數(shù)級增長,。

未來十年里，所有企業(yè)在戰(zhàn)略里將充分利用三個原生（云原生,、數(shù)字原生,、AI原生）來顛覆自己的業(yè)務，構(gòu)造自己的第二,、第三增長曲線,，重新編寫自己的業(yè)務，在數(shù)字化時代實現(xiàn)企業(yè)跨越式的增長,。

生成式AI在云端綻放盛開

毫無疑問,，生成式AI已然成為當今技術(shù)發(fā)展和應用創(chuàng)新的重要引擎之一。

過去的一年多時間里,，我們目睹了生成式AI是如何以移山倒海的力量,，為諸多行業(yè)帶來革命性乃至顛覆性的變革,，幫助企業(yè)重塑生產(chǎn)力，已經(jīng)對全球經(jīng)濟產(chǎn)生了顯著的影響,。

麥肯錫發(fā)布的《生成式人工智能的經(jīng)濟潛力：下一波生產(chǎn)力浪潮》報告顯示,，生成式AI能夠大幅提高整個經(jīng)濟體的勞動生產(chǎn)率，每年為全球經(jīng)濟可以帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長,。

雖然,，通用人工智能（AGI）的時代尚未到來，但生成式AI的未來已至,，企業(yè)IT基礎架構(gòu)隨之發(fā)生迭代革新,。巨大算力增長背后其實是底層服務器、芯片,、數(shù)據(jù)等重要能力的升級,，而云正在重塑一切。

大模型如火如荼背后,，底層的芯片、到中間的平臺再到上層的應用,，都與過去大為不同。如果企業(yè)繼續(xù)采用傳統(tǒng)的IT架構(gòu),，CPU和加速器之間的接口會限制產(chǎn)品的性能水平，也就無法更好地支持生成式AI時代的新需求,。

同時,，由AI模型帶來的大量資源消耗,，也是企業(yè)關(guān)注的重點問題,。所以，滿足未來需求的企業(yè)架構(gòu)設計，一定會充分考慮到成本和可持續(xù)發(fā)展問題,。

在中國市場，承載著生成式AI的智算服務正在為云計算塑造新的增長力,。IDC最新發(fā)布的《中國智算服務市場（2024上半年）跟蹤》報告顯示，2024年上半年中國智算服務整體市場同比增長79.6%,，市場規(guī)模達到146.1億元人民幣,。

其中,，智算集成服務市場同比增長168.4%,，市場規(guī)模達57.0億元人民幣,；生成式AI IaaS市場同比增長203.6%，市場規(guī)模達52.0億元人民幣；Other AI IaaS市場同比縮減13.7%,，市場規(guī)模為37.1億元人民幣,。

目前,，面向生成式AI的算力支出已經(jīng)成為智算服務市場主陣地,。以AI IaaS市場為例,，生成式AI IaaS市場經(jīng)歷短短的一年半發(fā)展時間，市場規(guī)模就已經(jīng)超過Other AI IaaS市場,，占AI IaaS市場的比重達58%,。在智算集成市場，增量新建的智算中心均是以生成式AI的未來需求為導向而設計的,。

生成式AI不能單獨創(chuàng)造價值,，其工作負載的計算密集程度非常高,，它需要底層更強大的數(shù)據(jù)和算力服務支持,。因此，具有擁有高性價比的基礎設施,，是應用成功構(gòu)建的關(guān)鍵要素之一,。

另外，智能化系統(tǒng)之所以更具顛覆性,，是因為在感知,、理解、學習、推理,、交互等方面具有更廣泛的適應性,，以及更友好的多模交互能力,。所以，在架構(gòu)設計上要充分考慮到可行性、可控性和通用性,，才能滿足多場景,、多需求,、多任務之間的快速切換,。

智能化系統(tǒng)并不是只有一個大模型,，架構(gòu)設計者需要在根據(jù)不同業(yè)務場景的需求進行偏好對齊,，具備多模索引、模型選擇,、模型算力調(diào)度和模型推理的能力。企業(yè)也要根據(jù)不同業(yè)務場景需求,，以及不同技術(shù)支撐能力,，選擇適合的智能化架構(gòu)升級路線,。

AI交互的用戶友好性、大模型開源及API價格的降低,、插件服務帶來的應用生態(tài)繁榮等,，都使得AI技術(shù)或?qū)⒊蔀橄袼㈦?、網(wǎng)絡一樣的基礎設施，滲透并改變千行萬業(yè),。

根據(jù)《2024年AIGC發(fā)展趨勢報告》顯示,，在醫(yī)療領域，AI應用已能夠精準輔助診斷,，例如Google Health的深度學習模型,，在乳腺癌篩查中的準確率已超越人類專家。利用強大的圖像識別和模式分析能力，這些模型可以從成千上萬的X光片中識別出極易被人眼忽視的細微變化,。

金融領域也經(jīng)歷了由AI推動的變革,。金融機構(gòu)利用復雜的算法來預測市場趨勢、管理風險,，甚至自動執(zhí)行交易,。機器學習技術(shù)能夠分析大規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)，識別出人類難以察覺的模式,。例如,，通過深度學習，AI可以在高頻交易中捕捉到微小的市場變化,，并在毫秒級做出反應,，這是任何人類交易者所無法比擬的。

自動駕駛領域的AI應用,，展示了AI能夠在高度復雜和動態(tài)的環(huán)境中執(zhí)行任務的能力,。特斯拉Autopilot、谷歌Waymo,，這些自動駕駛系統(tǒng)使用了先進的傳感器陣列和AI算法,，實現(xiàn)了車輛的自主導航和決策。它們的表現(xiàn)日益接近人類駕駛者,，甚至在某些情境下超越了人類,。

如何解鎖生成式AI價值？

生成式AI的發(fā)展就像一場馬拉松,，現(xiàn)在還處于非常早期的階段,，不僅是一場長期競爭，更成為全球企業(yè)開展技術(shù)合作,、攜手探索未來科技世界的橋梁,。

但具體到應用實踐，在這場時代洪流中,，企業(yè)應該怎么做,？作為全球領先的云服務商，亞馬遜云科技給出了自己的答案,。

亞馬遜云科技不僅在云的核心服務層面持續(xù)創(chuàng)新,，更在從芯片到模型，再到應用的每一個技術(shù)堆棧取得突破,，讓不同層級的創(chuàng)新相互賦能,、協(xié)同進化。只有這樣全棧聯(lián)動的大規(guī)模創(chuàng)新才能真正滿足當今企業(yè)的發(fā)展需求,，加速前沿技術(shù)的價值釋放,，助力各行各業(yè)重塑未來,。

在近日舉行的2024 re:Invent中國行北京站活動中，亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建表示,，幾乎所有的應用程序都可以分解成為幾個核心的構(gòu)建單元,，亞馬遜云科技所做的就是構(gòu)建出非常優(yōu)秀的核心單元，用戶可以通過自由搭建這些核心單元,，滿足他們在特定場景下不同的業(yè)務需求,。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建

陳曉建認為，2025年肯定會發(fā)生一個變化,，很多企業(yè)將從原型驗證階段轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)階段,，這是必經(jīng)之路。屆時企業(yè)需求將更加復雜,，不僅是選擇模型,，還需要各種技術(shù)支持。

今年,，亞馬遜云科技在生成式AI技術(shù),、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及云服務三方面進行全面升級。生成式AI技術(shù)方面,，亞馬遜云科技全面強化基礎設施,、模型工具和應用三層技術(shù)棧，推出Amazon Nova系列基礎模型,，包括Nova Micro,、Lite、Pro,、Premier,，以及專注于高質(zhì)量圖像生成的Nova Canvas和視頻生成的Nova Reel，這些模型性能卓越且應用成本相比Amazon Bedrock中的頂尖模型降低至少75%,。

去年4月,，亞馬遜云科技推出了第一代大模型Titan，只有語言單一模態(tài),。如果說Titan只是小試牛刀,，那今天的Amazon Nova系列模型，是亞馬遜的真本事和大動作,。在這背后,，亞馬遜云科技有著怎樣的考慮？

陳曉建表示,，亞馬遜云科技今年推出了包括六個不同定位模型的Nova系列,，未來還會推出speech to speech和any to any等模型。推出這些模型的重點是為用戶提供更好的選擇,，使其能與產(chǎn)品更好地結(jié)合,，實現(xiàn)更好的集成。模型的推出基于逆向工作法,，通過了解客戶需求來確定,，比如根據(jù)用戶在Micro、Lite,、Pro,、Premier 等不同層面的訴求來構(gòu)建模型，未來也會推出更多不同能力和定位的模型,。

同時,，亞馬遜云科技還對Amazon SageMaker、Amazon Bedrock及Amazon Q等核心服務進行了強化,，并提供更多樣化的模型選項,，深化應用場景的融合，降低訓練與推理成本,，致力于讓企業(yè)更便捷,、經(jīng)濟地將生成式AI技術(shù)融入業(yè)務實踐，全面推動企業(yè)加快生成式AI的創(chuàng)新步伐,。

Amazon Bedrock平臺新增Luma AI和poolside模型,，更新Stability AI的最新模型，并通過Bedrock Marketplace提供超過100個熱門,、新興及專業(yè)模型的選擇,。此外，Bedrock還引入低延遲優(yōu)化推理,、模型蒸餾,、提示詞緩存等功能，顯著提升推理效率,，并通過GraphRAG等知識庫功能增強數(shù)據(jù)利用能力,，同時，自動推理檢查功能和多智能體協(xié)作等創(chuàng)新也進一步增強AI的安全性和智能體的發(fā)展,。

在底層模型訓練方面,，Amazon SageMaker AI的四項創(chuàng)新功能尤為引人注目，包括Amazon SageMaker HyperPod的新訓練配方功能,、靈活訓練計劃和任務治理功能,，以及引入亞馬遜云科技合作伙伴的熱門AI應用。這些功能不僅幫助客戶更快開始訓練流行模型,，還通過靈活的訓練計劃節(jié)省數(shù)周的時間,，并將成本降低高達40%，為企業(yè)在生成式AI領域的探索提供強有力的支持,。

針對數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,，亞馬遜云科技推出一系列創(chuàng)新舉措,，其中新一代Amazon SageMaker整合了數(shù)據(jù)、分析與AI功能,，提供一站式解決方案,，配備統(tǒng)一工作室，促進數(shù)據(jù)洞察與AI項目的協(xié)作,。這些舉措順應客戶將分析,、機器學習和生成式AI融合以獲取深度洞察的趨勢，助力客戶在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代中占據(jù)先機,。

在云服務領域,，亞馬遜云科技在計算、網(wǎng)絡,、存儲和數(shù)據(jù)庫等核心領域不斷突破,。計算方面，推出搭載Trainium2和新型計算實例Amazon EC2 Trn2,，以及專為萬億參數(shù)模型設計的實時推理超級服務器Amazon EC2 Trn2 UltraServers,。

存儲服務方面，Amazon S3新增元數(shù)據(jù)功能,，推出優(yōu)化的S3 Tables存儲類型,，大幅提升查詢和事務處理能力。

數(shù)據(jù)庫服務方面,，推出無服務器分布式SQL數(shù)據(jù)庫Amazon Aurora DSQL以滿足客戶跨多區(qū)域運行工作負載的高要求,，并確保在多個區(qū)域間實現(xiàn)強一致性。這些更新,，將為用戶提供更強大的計算能力和更高效,、更可靠的云服務體驗，進一步鞏固亞馬遜云科技在云計算領域的領先地位,。

生成式AI時代下的

“底層架構(gòu)師”

云服務是支持數(shù)字創(chuàng)新的關(guān)鍵生產(chǎn)力,。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)提供了基礎設施,、AI服務和應用工具，還在推動AI研究和實際應用方面發(fā)揮了積極作用,。

亞馬遜云科技即是如此,。除了AI服務和應用工具，亞馬遜云科技還為市場提供了豐富的計算資源和功能強大的云服務,。

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,、存儲等各種產(chǎn)品的組合優(yōu)化算力成本,，全面滿足用戶的多樣化的算力需求。

云廠商不僅要扮演生成式AI時代的“底層架構(gòu)師”,，還必須克服數(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,，使得生成式AI的應用能夠更廣泛、更深入地滲透到每一個行業(yè)和領域,。

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