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今天我們正身處一個曆史的洪流，一個巨變的十字路口。生成式AI讓人工智能技術完全破圈，帶來了機器學習被大規模采用的曆史轉折點。

它掀起的新一輪科技革命，遠超出我們今天的想象，這意味著一個巨大的曆史機遇正在迎面走來。

生成式AI的興起，尤其是大語言模型的應用，正從根本上改變技術行業的運作方式，産業科技正在AI的驅動下進入全新時代，這將促使生成式AI和産業大模型技術結合，而不再局限于産業的邊界，成爲科技巨頭重要的戰略發展方向。

對于尋求業務競爭力的企業來說，生成式AI無疑將爲企業轉型升級提供新的機遇。

AI重塑雲計算底座

生成式AI，正在讓大家重新認識雲的價值。

麥肯錫數據顯示，降本增效方面，生成式AI可提升850個職業的2100個具體工作的生産效率，生産成本降低可以高達6.1-7.9萬億美元。

從企業層面上，它可以被用到16個業務部門的63個場景，解決具體的業務挑戰，爲企業帶來2.6-4.4萬億美元的價值。

從應用角度來看，基于生成式AI衍生出的各種應用開始逐步在各行業嘗試落地，包括藝術生成（如DeepArt、DeepDream等）、文本生成（如類似ChatGPT的聊天機器人和新聞生成器）、音樂生成，以及更複雜的任務，如視頻生成和虛擬現實環境生成。

而基于生成式AI的知識庫搜索、會議紀要、文本摘要、內容或代碼創建將生産效率提升至一個新的階段。

如果用冰山來比喻，露在海面上方的冰山一角就是基礎模型。而在冰山的底部，需要大量的基礎模型以外的服務來支撐，如加速芯片，數據庫，數據分析，數據安全服務等等。

從短期來看，雲計算與AI産業或大模型形成的是聯動關系，所有大模型都會長在雲上，以“雲”的方式提供服務。如果將其放在更遠的未來，它將會給雲計算市場的商業模式帶來深刻影響。

首先，生成式AI將推動雲服務向更加智能化和自主化的方向發展。利用生成式AI技術，雲服務可以根據客戶的需求，自動提供定制化的解決方案。

例如，在雲存儲服務中，借助生成式AI技術可以自動分析用戶的數據類型和訪問模式，並提供最優化的存儲方案。在雲主機服務中，該技術可以自動調整主機資源配置，確保資源利用的均衡和高效。

其次，生成式AI將全面提高雲服務的靈活性和可擴展性，其可以自動調整服務配置和服務規模，從而滿足客戶不斷變化的需求。

在雲數據庫服務中，利用生成式AI技術，可以白動調整數據庫引擎和配置，以滿足不同客戶的不同需求。在雲網絡服務中，通過使用生成式AI技術，可以自動調整網絡帶寬和路由，以應對網絡流量的變化。

再次，生成式AI還將提高雲服務的可靠性和安全性，借助于該項技術可以白動檢測雲服務中的異常和安全漏洞，並及時采取措施進行修複和防護。

例如，在雲安全服務中，生成式AI技術可以進行自動檢測和預防網絡攻擊、數據泄露等安全風險。

最後，生成式AI可以爲雲服務帶來更多的創新和可能性，依托于該技術可以自動創建新的服務和應用，以滿足客戶不斷變化的需求。

例如，在雲計算領域，可以自動創建新的雲服務、雲應用和雲解決方案，從而推動雲計算行業的發展和創新。

根據IDC于2023年11月最新的用戶調研顯示，無論是全球還是中國的行業用戶對于生成式AI的應用和部署非常熱衷，超過90%的受訪中國企業已經開始在業務中嘗試生成式AI應用，如開發潛在應用場景、做模型的初步測試和概念驗證，甚至是已經開始在生成式AI方面投入大量資金。

其中，大約30%的企業會選擇公有雲提供商以及IT咨詢夥伴作爲他們最重要的生成式AI的戰略合作夥伴。

雲巨頭蜂擁押注生成式AI

與此同時，各大雲計算巨頭在AI浪潮中也在駛向生成式AI這座燈塔。

今年1月，微軟將Azure的企業級功能與OpenAI的生成式AI模型功能相結合，發布了Azure OpenAI服務；今年3月，谷歌開放了AI大模型PaLM的API，並在谷歌企業級線上協作平台Google Workspace中引入了生成式AI功能。

與微軟雲和谷歌雲相比，亞馬遜雲科技進入生成式AI的時間稍晚了一些，但該公司並未走這兩家雲服務巨頭選擇的路，而是另辟蹊徑。

亞馬遜雲科技此前曾強調，Amazon Bedrock的目標是構建“企業級”AI應用程序的客戶，將與谷歌雲和微軟雲現有的AI模型托管服務區分開來。

作爲全球最大的三家雲計算供應商，亞馬遜雲科技、微軟雲、谷歌雲之間的競爭已經進入白熱化階段。

研究機構Synergy公布的2023年一季度數據顯示，這三家共同占據了全球市場份額的65%，亞馬遜雲科技的市場份額爲32%，居市場第一，微軟雲市場份額爲23%，排在第二位，谷歌雲市場份額爲10%，排在第三位。

而三家巨頭在生成式AI領域的較量，意味著雲服務市場的“軍備競賽”愈演愈烈。生成式AI是這幾家巨頭擴大雲服務市場的重要手段，未來這一技術領域也將成爲三家公司業績的重要推動力。

在亞馬遜雲科技2023 re:Invent中國行北京站主題分享中，亞馬遜雲科技大中華區産品部總經理陳曉建表示：“我們在基礎設施、計算、存儲、數據等領域持續重塑雲計算，並圍繞當今最具變革性的技術生成式AI推出重磅新服務及功能，希望通過這些技術創新幫助更多企業加快創新速度，利用生成式AI全面重塑未來。”

具體而言，亞馬遜雲科技在生成式AI的端到端的3個不同層面展開持續投入：

在底層，提供用于基礎模型訓練和推理的基礎設施。

芯片是企業所有工作負載的基石，亞馬遜雲科技十多年來進行自研芯片，每一代自研芯片都提升性價比和能效。

例如，今年新發布的Amazon Trainium2處理器，用于生成式 AI 和機器學習訓練的專用芯片，能夠針對訓練具有數千億至數萬億參數的基礎模型進行優化，相較 Amazon Trainium 4 倍性能提升，65 exaflops的按需超級計算性能。

在中間層工具層，提供使用基礎模型進行構建的工具。

亞馬遜雲科技將Amazon Bedrock稱作最簡單的利用大模型構建和擴展生成式AI應用的方法。該平台提供了一個便捷的工具，使得客戶能夠輕松地利用多種基礎模型進行定制化開發。

這些基礎模型包括AI21 Labs、Anthropic、Stability AI以及Amazon自家的基礎模型Titan，它們可以與客戶的私有數據相結合，實現高效的模型訓練。

此外，通過Amazon SageMaker JumpStart，客戶還可以發現、探索和部署更多的開源模型，進一步豐富其模型庫。

在頂層應用層，提供利用基礎模型構建的應用程序。

針對微軟推出的由GPT驅動的Copilot生成人工智能助手，亞馬遜雲科技推出了一款名爲“Amazon Q”的生成式人工智能助手，這意味著亞馬遜雲科技在生産力軟件領域開啓了對微軟和谷歌的挑戰。

Amazon Q由亞馬遜雲科技17年來積累的知識和經驗訓練而成，無論客戶是在亞馬遜雲科技上進行構建、使用內部數據和系統，還是應用一系列數據和業務應用程序，其都能提供強大的生成式AI的支持。

Amazon Q爲滿足企業級客戶嚴格的要求專門設計，可以根據企業既有的人員、角色和權限對每個用戶交互進行個性化定制。

陳曉建表示，像雲計算、衛星網絡、生成式AI等所有複雜技術一樣，雖然未來未知，但作爲雲計算的探索開創者，亞馬遜雲科技始終踐行創新實踐，爲客戶突破複雜技術，用重塑實現科技技術的普惠，用我們對底層技術的重塑，幫助客戶持續重塑業務，這一旅程沒有終點。

結語

技術的發展往往超乎人們的預設。今天，生成式AI已經能夠給出人類創造出超越想象的答案，行業的壁壘在某種程度上被打破、重構，一場由生成式 AI 引發的生産力革命正在發生。我們能看到的是，在一系列面向生成式AI的基礎設施和開發工具源源不斷投入應用之後，大模型落地的門檻逐漸下降，開始走向各行各業的深處。

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