不可否认，近些年伴随着人工智能技术的成熟和快速发展，在海量数据爆发的时代之中，机器学习正在迎来快速迭代的发展机遇，尤其是在底层资源不断丰富，计算能力高度扩展的情况之下，生成式ai迎来了全面落地的发展**期。
众所周知，生成式ai的核心是利用机器学习领域的模型创新驱动的，它的模型本身的能力非常之强，单以基础模型举例来说，就需要多个服务进行支撑，比如加速芯片、存储优化、数据库、大数据分析、安全服务等等。
上述这些用户需求，亚马逊云科技都给出了更加适宜的答案，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，亚马逊云科技提为客户提供了完整的端到端的生成式ai技术堆栈，从底层的加速芯片、存储优化到中间层的构建服务和工具等，再到最上层的生成式ai应用，每一层都针对客户的实际需求进行着持续创新。
五大维度助力生成式ai实现普惠
陈晓建告诉笔者，在生成式ai快速发展的今天，亚马逊云科技的使命依然没有改变，希望通过利用来自亚马逊云科技为生成式ai所打造的工具和服务，有效致力于实现生成式ai技术的普惠化。
详细来说，首先是选择合适的应用场景，从典型的场景入手创新业务模式。根据麦肯锡咨询的研究数据表明，在生成式ai技术带来的经济效益当中，大约有四分之三来自于四类主要的职能，分别是营销与销售、产品与研发、软件工程、客户运营。
典型的应用场景往往可以更加有效地带给企业三方面的价值：增强客户体验、提升员工生产力与创造力、优化业务流程。亚马逊云科技在这三方面一直在持续下大力气，在与salesforce的合作当中，amazon bedrock和amazon titan有效集成并且应用到了salesforce的产品和服务中，从而帮助客户能够在salesforce data cloud上更加轻松安全地使用其数据。
第二点是借助专门构建的生成式ai工具和基础设施，快速构建高性价比的生成式ai应用。在企业客户的实际应用当中，模型选择成为一项较大的挑战，近些年基础模型的发展和迭代速度正在超越任何一项技术。
amazon bedrock通过与amazon sagemaker jumpstart进行结合，有效助力对基础模型有不同需求的企业客户能够轻松、安全地选择其基础模型。amazon bedrock作为一项无服务器服务，提供了广泛的模型选择、数据隐私，并且能够自定义模型，客户不需要管理任何基础设施。
同时，amazon bedrock**功能作为一项全新的全托管功能，使开发人员能够更加轻松地创建基于生成式ai的各种应用程序，以完成各种用例的复杂任务。亚马逊云科技还利用高性价比的基础设施来为生成式ai应用提供构建环境，从而使其成为ai应用构建的关键。
第三点则是通过夯实数据基座，使用私有化数据帮助企业打造差异化的竞争优势。我们都知道，数据是将通用人工智能转变为人们所了解的业务和模型的关键所在，因此，企业客户在面对生成式ai构建强大的数据基座的过程中，需要一整套全面的服务，以便能够存储用于构建和微调模型的各种类型的数据，同时，还需要有效打破数据孤岛，确保能够随时访问数据。
因此，亚马逊云科技针对生成式ai领域的用户个人信息、会话信息管理、私域知识库等实际应用场景提供了专门构建的数据库，针对检索增强生成需要处理的向量数据，亚马逊云科技为amazon opensearch service、amazon aurora postgresql和amazon rds for postgresql加入了向量数据库功能，客户可以使用这些功能来存储和搜索其机器翻译和生成式ai应用中使用的嵌入。
在数据集成方面，etl是一直以来端到端数据旅程迫切需要解决的问题，对此，亚马逊云科技提出了“zero-etl”愿景，同时，利用诸如aurora zero etl for redshift integration等一系列创新应用为客户提供近实时的进行海量数据的聚合分析。
在数据治理方面，亚马逊云科技提供了amazon datazone全新的数据治理服务，可以让客户能够跨组织边界发现、访问、共享和治理大规模数据，并且有效减少企业内部成员访问数据和使用分析工具时繁重的工作量。
第四点，借助云原生服务，加速ai应用构建，助力业务敏捷创新。在服务来自全球百万客户无数次变化的现代化应用转型过程当中，亚马逊云科技可以说积累了大量的实践经验，并且将这些成功的实践经验分享给生成式ai时代的构建者们。
以微服务化和事件驱动为核心的设计框架，松耦合的去处理每个功能模块之间的相互依赖；利用serverless first简化运维，提升效率；数据决策优先；利用安全围栏进行影响面控制，从而有效减小**半径等等实践经验帮助海量客户实现高效的数字化转型与创新。
第五点，借助开箱即用的生成式ai服务，消除重复性工作并且专注创新本身。对此，amazon codewhisperer作为一款人工智能编码伙伴，在基础模型高级选项当中使用，可以实时生成**建议，从而在根本上提高了开发人员的生产力。
超过10w+中国开发者受益
值得一提的是，亚马逊云科技通过开箱即用的生成式ai服务及工具，已经帮助了1000多个中小企业和初创公司快速实现生成式ai创新，同时也已经赋能了超过10万多的中国开发者。
通过将amazon quicksight q功能与amazon bedrock提供的大语言模型功能相结合，亚马逊云科技已经为amazon quicksight提供了生成式bi功能，amazon quicksight中新的生成式bi功能使业务分析师能够轻松在几秒钟内快速编写和微调新的视觉效果，并且使用自然语言将其添加到仪表板当中。
陈晓建告诉笔者，开发生成式ai应用是一个充满挑战的系统工程，不是单纯的产品和服务拼接，因此，如何加速客户最终应用的商业化落地，除了利用亚马逊云科技自身的创新能力之外，还需要构建起一个强大的生态伙伴网络，从而携手众多生态伙伴一起共同助力生成式ai的大生态，一同推进生成式ai技术的广泛落地。
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