生成式AI云上創(chuàng)新，“全棧聯(lián)動(dòng)”將成關(guān)鍵詞？

科技云報(bào)到原創(chuàng)。

生成式AI，正在讓行業(yè)重新認(rèn)識(shí)云的價(jià)值。

隨著企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路上越走越遠(yuǎn)，一場(chǎng)新的技術(shù)革命正在發(fā)生。近幾年涌現(xiàn)的生成式AI技術(shù)正在迅速改變科技、商業(yè)和整個(gè)社會(huì)的格局。這種強(qiáng)大的技術(shù)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成預(yù)測(cè)性輸出，生成式AI既是未來(lái)的趨勢(shì)，也是一場(chǎng)實(shí)時(shí)顛覆各行各業(yè)的革命。

云計(jì)算和生成式AI的融合協(xié)同無(wú)疑充滿潛力，通過(guò)兩者的深度融合，企業(yè)可以獲得更強(qiáng)大的計(jì)算能力、更高效的數(shù)據(jù)處理方式，以及更多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。然而，如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展，以及如何解決數(shù)據(jù)安全、能源消耗等問(wèn)題，將成為未來(lái)行業(yè)需要共同面對(duì)的挑戰(zhàn)。

云計(jì)算，生成式AI的冰山底部

如果用冰山來(lái)比喻，露在海面上方的冰山一角就是基礎(chǔ)模型。而在冰山的底部，需要大量的基礎(chǔ)模型以外的服務(wù)來(lái)支撐，如加速芯片、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全服務(wù)等等。云計(jì)算與生成式AI的發(fā)展處于彼此影響、互為促進(jìn)的狀態(tài)，沒(méi)有云計(jì)算的生成式AI就像是無(wú)源之水、無(wú)本之木，而沒(méi)有生成式AI的云計(jì)算，其潛力也無(wú)法最大限度發(fā)揮出來(lái)。

透過(guò)近兩年云計(jì)算廠商在生成式AI領(lǐng)域的布局可以看出，從亞馬遜云科技，到百度智能云、阿里云，在自家模型能力的基礎(chǔ)上，各家都在強(qiáng)調(diào)生成式AI的基礎(chǔ)設(shè)施和開(kāi)放平臺(tái)能力。

在冰山的底部，以亞馬遜云科技為代表的全棧云廠商提供了完整的端到端的生成式AI技術(shù)堆棧，從底層的加速層如加速芯片、存儲(chǔ)優(yōu)化，到中間層模型構(gòu)建工具和服務(wù)，再到最上層的生成式AI相關(guān)應(yīng)用，每一層都在針對(duì)客戶的不同需求持續(xù)創(chuàng)新。

云計(jì)算本身是企業(yè)去運(yùn)用生成式AI最好的方式。生成式AI模型尤其是大規(guī)模語(yǔ)言模型，如GPT、BERT，需要在訓(xùn)練階段處理數(shù)十億甚至數(shù)百億個(gè)參數(shù)，這對(duì)計(jì)算資源提出了巨大的需求。典型的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練過(guò)程需要大量的GPU和TPU（張量處理單元）集群進(jìn)行并行計(jì)算，而這些算力通常依賴于云計(jì)算平臺(tái)提供的彈性資源。云計(jì)算的按需擴(kuò)展和靈活性使得企業(yè)能夠在短時(shí)間內(nèi)部署和訓(xùn)練生成式AI模型。

如： Anthropic與亞馬遜云科技合作，訓(xùn)練和部署Claude系列模型，并提供推理支持，企業(yè)用戶可以通過(guò)API訪問(wèn)Claude模型，利用其生成內(nèi)容、回答問(wèn)題和自動(dòng)化任務(wù)。這種按需調(diào)用的模式展現(xiàn)了云計(jì)算的靈活性，以及生成式AI對(duì)計(jì)算資源的極大需求。反過(guò)來(lái)，云計(jì)算的創(chuàng)新也在不斷優(yōu)化模型的性能、速度和成本表現(xiàn)。

生成式AI模型不僅對(duì)計(jì)算能力提出了挑戰(zhàn)，還需要處理大量的數(shù)據(jù)。云計(jì)算提供的分布式存儲(chǔ)和高速數(shù)據(jù)傳輸能力，能夠處理模型訓(xùn)練所需的海量數(shù)據(jù)，并在推理階段高效地生成高質(zhì)量的內(nèi)容。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和訪問(wèn)的能力成為生成式AI模型在實(shí)際應(yīng)用中的核心基礎(chǔ)。

云平臺(tái)中的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)進(jìn)一步支持了AI模型對(duì)多樣化數(shù)據(jù)的高效處理，提升了生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性與多樣性。

生成式AI技術(shù)的發(fā)展使得云平臺(tái)進(jìn)一步完善了AI即服務(wù)（AIaaS）的生態(tài)系統(tǒng)。各大云服務(wù)提供商，如亞馬遜云科技、谷歌云、微軟Azure等都推出了基于生成式AI的預(yù)訓(xùn)練模型及其API，以及快速使用模型的平臺(tái)型服務(wù)，幫助開(kāi)發(fā)者和企業(yè)快速集成生成式AI的功能。通過(guò)這些云端AI服務(wù)，企業(yè)無(wú)需具備深厚的AI技術(shù)背景，也可以輕松利用生成式AI進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新。

例如，Google Cloud推出的AI Platform，包含了對(duì)文本生成、圖像生成以及自動(dòng)編程的支持，使得開(kāi)發(fā)者能夠快速創(chuàng)建AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。

生成式AI模型的高度復(fù)雜性和多樣化應(yīng)用場(chǎng)景，使得云計(jì)算服務(wù)需要更加靈活和定制化。不同企業(yè)在使用生成式AI時(shí)，對(duì)計(jì)算資源、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的要求各不相同。例如，在內(nèi)容生成領(lǐng)域，媒體企業(yè)需要快速生成高質(zhì)量的文本和圖像，這要求云平臺(tái)提供高性能計(jì)算集群和低延遲的推理服務(wù)。

為了應(yīng)對(duì)這些多樣化需求，云服務(wù)提供商正在開(kāi)發(fā)針對(duì)行業(yè)的定制化解決方案。例如，亞馬遜云科技通過(guò)Amazon SageMaker平臺(tái)為生成式AI提供了定制的訓(xùn)練和部署方案，使用戶能夠靈活調(diào)整資源配置，并根據(jù)模型大小、復(fù)雜度和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化。

生成式AI的廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了云計(jì)算中的高性能計(jì)算（HPC）技術(shù)的快速發(fā)展。為了滿足生成式AI對(duì)算力的極高需求，云服務(wù)提供商正在整合HPC集群、分布式計(jì)算技術(shù)以及圖形處理單元（GPU）等高性能硬件資源。云計(jì)算平臺(tái)越來(lái)越多地提供針對(duì)AI的專用硬件加速器，如亞馬遜云科技新推出的Trainium2、Google的TPU、NVIDIA的A100GPU，這些硬件極大提高了生成式AI模型的訓(xùn)練速度和推理效率。

生成式AI的普及也推動(dòng)了無(wú)服務(wù)器計(jì)算架構(gòu)的演進(jìn)。在傳統(tǒng)云計(jì)算模式中，用戶需要管理底層基礎(chǔ)設(shè)施，而無(wú)服務(wù)器架構(gòu)讓用戶無(wú)需關(guān)心服務(wù)器配置或負(fù)載平衡等技術(shù)細(xì)節(jié)。這一架構(gòu)與生成式AI的按需計(jì)算需求高度契合，用戶可以通過(guò)無(wú)服務(wù)器平臺(tái)在需要時(shí)調(diào)用AI生成內(nèi)容，降低了計(jì)算資源的閑置成本。

Amazon Lambda和Google Cloud Functions就是典型的無(wú)服務(wù)器計(jì)算平臺(tái)。值得一提的是，亞馬遜云科技在生成式AI領(lǐng)域的關(guān)鍵服務(wù)Amazon Bedrock也是一項(xiàng)無(wú)服務(wù)器服務(wù)。這些服務(wù)使企業(yè)能夠靈活調(diào)用生成式AI模型，快速響應(yīng)用戶需求，尤其適用于生成內(nèi)容量波動(dòng)較大的應(yīng)用場(chǎng)景。

生成式AI的全棧聯(lián)動(dòng)

當(dāng)前的云計(jì)算廠商，正在面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)，從今年的花式降價(jià)信息也能看出白熱化程度。一直以來(lái)，云廠商的差異化競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈，以往大家主要拼基礎(chǔ)設(shè)施，或者進(jìn)行單點(diǎn)突破。

但是目前來(lái)看，“一招鮮吃遍天”的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。對(duì)于大廠而言，如果只做云、或者只做大模型、只做芯片都會(huì)存在短板。事實(shí)上，全球巨頭們都已經(jīng)在這些領(lǐng)域有所布局，云和大模型不必多言，芯片的競(jìng)賽也更加兇猛。比如谷歌TPU的研發(fā)已久，已經(jīng)推出第五代芯片TPUv5e，用于大模型訓(xùn)練和推理；微軟也發(fā)布了首款自研AI芯片Azure Maia 100 AI芯片和Cobalt 100 CPU；而涉足自研芯片最早的亞馬遜云科技，新近推出了Trainium2和64核的超級(jí)集群，并透露出了下一代3nm制程的Trainium3。

業(yè)界的共識(shí)是，至少要涉足，才能有更多可能性，或者說(shuō)企業(yè)需要要懂這個(gè)領(lǐng)域，才能更好地開(kāi)展系統(tǒng)性的AI業(yè)務(wù)。拓展大模型也好、芯片也好，并非要做成主營(yíng)業(yè)務(wù)，但是為長(zhǎng)遠(yuǎn)計(jì)不能沒(méi)有這些產(chǎn)品線，尤其是對(duì)大廠來(lái)說(shuō)，需要標(biāo)配這些要素。

從云基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展到芯片和大模型的過(guò)程中，新的戰(zhàn)場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)啟，在生成式AI的征程上，云廠商也有各自路徑。云廠商三巨頭在生成式AI發(fā)展策略上從AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施投資、AI軟件基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)規(guī)劃、AI基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)、ModelOps服務(wù)編排、應(yīng)用開(kāi)發(fā)賦能、解決方案?jìng)?cè)重、模型生態(tài)構(gòu)建、關(guān)聯(lián)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用服務(wù)協(xié)同、商業(yè)投資方式等諸多領(lǐng)域都各有差異。

亞馬遜云科技的核心理念是將應(yīng)用程序分解為幾個(gè)核心構(gòu)建單元，通過(guò)構(gòu)建優(yōu)秀的服務(wù)，讓用戶自由搭建這些單元，滿足特定場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。這種模塊化的思路不僅體現(xiàn)了亞馬遜云科技對(duì)客戶需求的深刻理解，也是其持續(xù)創(chuàng)新的動(dòng)力源泉。

在計(jì)算服務(wù)領(lǐng)域，亞馬遜云科技提供的計(jì)算實(shí)例類型比其他任何云服務(wù)提供商都要多。Amazon EC2為用戶提供了更多選擇、更多實(shí)例類型和更多功能，讓客戶能為應(yīng)用和工作負(fù)載找到更具性價(jià)比的解決方案。Amazon Nitro System的推出，更是將虛擬化系統(tǒng)的性能推向了新的高度，提供了裸機(jī)性能、高安全性、隔離性和靈活性，推動(dòng)了計(jì)算領(lǐng)域的創(chuàng)新。

在存儲(chǔ)領(lǐng)域中，Amazon S3作為亞馬遜云科技在2006年推出的首個(gè)服務(wù)，徹底改變了人們管理數(shù)據(jù)的方式。如今，Amazon S3存儲(chǔ)的對(duì)象數(shù)量已突破400萬(wàn)億，這一數(shù)字的背后是亞馬遜云科技對(duì)數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)的深刻洞察和前瞻性設(shè)計(jì)。Amazon S3 Tables和Amazon S3 Metadata的推出，進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)湖的查詢速度和元數(shù)據(jù)管理能力，為數(shù)據(jù)分析和AI應(yīng)用場(chǎng)景提供了更強(qiáng)大的支持。

在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)領(lǐng)域，亞馬遜云科技提供了多種適用于不同場(chǎng)景下專門(mén)構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)。Amazon Aurora作為完全兼容MySQL和PostgreSQL的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，迎來(lái)了其發(fā)布10周年的紀(jì)念。Amazon Aurora DSQL的推出，結(jié)合Amazon Time Sync服務(wù)，采用完全無(wú)服務(wù)器設(shè)計(jì)，可在多區(qū)域?qū)崿F(xiàn)近乎無(wú)限擴(kuò)展，可用性高達(dá)99.999%，支持強(qiáng)一致性，具備低延遲的讀寫(xiě)性能，完全兼容PostgreSQL。

另外，數(shù)據(jù)分析服務(wù)是亞馬遜云科技的另一個(gè)重要構(gòu)建單元。新一代Amazon SageMaker的推出，整合了最全面的數(shù)據(jù)分析和AI工具，覆蓋了分析、數(shù)據(jù)處理、搜索、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、AI模型訓(xùn)練和推理等必需的功能，所有功能都可以通過(guò)統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)視圖實(shí)現(xiàn)。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建表示：“亞馬遜云科技不僅在云的核心服務(wù)層面持續(xù)創(chuàng)新，更在從芯片到模型，再到應(yīng)用的每一個(gè)技術(shù)堆棧取得突破，讓不同層級(jí)的創(chuàng)新相互賦能、協(xié)同進(jìn)化。我相信，只有這樣全棧聯(lián)動(dòng)的大規(guī)模創(chuàng)新才能真正滿足當(dāng)今客戶的發(fā)展需求，加速前沿技術(shù)的價(jià)值釋放，助力各行各業(yè)重塑未來(lái)?！?/p>

生成式AI作為當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn)，其背后正是亞馬遜云科技的全棧聯(lián)動(dòng)創(chuàng)新，包括上面提到的計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、分析，更有生成式AI領(lǐng)域三層技術(shù)棧的爆發(fā)式聯(lián)動(dòng)創(chuàng)新。

Amazon Nova系列模型的推出，標(biāo)志著亞馬遜云科技在生成式AI領(lǐng)域的深入布局。Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro以及即將推出的Nova Premier，這些模型覆蓋了從文本到文本到多模態(tài)的全方位需求，為用戶提供了豐富的選擇，無(wú)論在什么樣的應(yīng)用場(chǎng)景，都能找到一個(gè)最適合的模型。

亞馬遜云科技還對(duì)Amazon SageMaker、Amazon Bedrock及Amazon Q等核心服務(wù)進(jìn)行了強(qiáng)化，并提供更多樣化的模型選項(xiàng)，深化應(yīng)用場(chǎng)景的融合，降低訓(xùn)練與推理成本，致力于讓企業(yè)更便捷、更經(jīng)濟(jì)地將生成式AI技術(shù)融入業(yè)務(wù)實(shí)踐，全面推動(dòng)企業(yè)加快生成式AI的創(chuàng)新步伐。

而Amazon Bedrock作為構(gòu)建和擴(kuò)展生成式AI應(yīng)用的關(guān)鍵平臺(tái)，為客戶提供了將推理功能整合到生產(chǎn)環(huán)境所需的工具。Amazon Bedrock推出的延遲優(yōu)化選項(xiàng)、模型蒸餾功能、知識(shí)庫(kù)支持GraphRAG、自動(dòng)推理檢查功能和多智能體協(xié)作功能，都是亞馬遜云科技在生成式AI領(lǐng)域的重要?jiǎng)?chuàng)新。

亞馬遜云科技一個(gè)最大的差異化是具有廣泛的模型選擇?？梢园迅嗟腖LM放到Amazon Bedrock上，為客戶提供豐富的自由選擇的空間，包括目前Anthropic發(fā)布的最新Claude 3.5模型。

一方面，亞馬遜云科技擁有自研芯片的技術(shù)，Anthropic選擇亞馬遜云科技作為其主要云服務(wù)提供商，并使用Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片進(jìn)行訓(xùn)練和部署未來(lái)的基礎(chǔ)模型。所以可以直接從Anthropic獲得很多一手的反饋，用于芯片技術(shù)的完善。另一方面，亞馬遜云科技在大模型上既有外部的合作伙伴，還有Amazon Nova系列基礎(chǔ)模型，應(yīng)用范圍廣泛。

隨著亞馬遜云科技在re:Invent 2024全球大會(huì)上一系列新品的重磅發(fā)布，其作為全球云計(jì)算開(kāi)創(chuàng)者和引領(lǐng)者的地位再次得到鞏固，同時(shí)也彰顯亞馬遜云科技作為企業(yè)構(gòu)建和應(yīng)用生成式AI首選平臺(tái)的強(qiáng)大實(shí)力。

從云的核心服務(wù)到芯片、模型再到應(yīng)用，亞馬遜云科技在每一個(gè)技術(shù)堆棧上都取得顯著突破，實(shí)現(xiàn)全棧聯(lián)動(dòng)的大規(guī)模創(chuàng)新。這種創(chuàng)新模式將滿足當(dāng)今客戶的發(fā)展需求，推動(dòng)前沿技術(shù)的價(jià)值釋放，助力更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

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