亚马逊云科技生成式AI成功落地5步走！

作者：王聪彬

在这个生成式AI发展的黄金时代，只有抓住机会，才能成为时代的缔造者。
随着生成式AI技术的飞速发展，其热度已被推向了一个新的高潮。为了进一步推动全球生成式AI产业发展，加速通用人工智能的落地进程，至顶科技联合至顶智库发布“2023全球生成式AI领军者榜单”，该榜单是第七届世界智能大会《2023年全球生成式AI产业图谱》和《2023年全球生成式AI产业研究报告》的延续。
“2023全球生成式AI领军者榜单”围绕基础设施、大模型、场景应用三大领域，综合考量品牌知名度、技术领先度、市场认可度、生态合作等因素，最终评选出全球60家具有代表性的生成式AI公司和机构，其中亚马逊云科技位列榜单第四名。
为什么是亚马逊云科技？答案显而易见。
企业希望利用生成式AI来满足现实世界的业务需求，快速和优质的内容创建是生成式AI最明显的优势之一，这也要求企业从三个维度进行构建，在底层构建强大的芯片和算力支撑，在中间层运用多种先进模型支持，在应用层采用开箱即用的生成式AI应用迅速构建，三个维度互相配合最终为企业带来更大的经济效益。
亚马逊云科技的生成式AI服务以其广泛、深入，与自身云服务无缝集成的优势，已经实现了三个维度的覆盖，并且结合其丰富的行业数字化经验，将进一步加速企业构建端到端的生成式AI之旅。
潜入AI的深海
生成式AI在2020年首次出现在Gartner的技术成熟度曲线上，由于技术成熟度等问题，当时它并没有受到更多关注。
最近Gartner又公布了2023年人工智能技术成熟度曲线，Gartner对生成式AI做出了极高的评价，认为生成式AI是近十年来产生影响最为广泛的技术，没有之一。
现在大家浏览新闻，可能每天都能看到生成式AI和大模型这两个关键词，麦肯锡也将2023年称为生成式AI的爆发之年。
当然业界也存在一些反向的声音，然而无论怎样，有一件事我们可以确定，那就是生成式AI正在重塑这场游戏，而我们也都在与时俱进地学习着新的游戏规则。
生成式AI将为企业创造全新的客户体验、提高企业内部员工的生产力、帮助企业提升业务运营效率、提升企业在内容创作方面的效率，这些都是前所未有的机遇和价值。高盛数据显示，生成式AI可以推动全球GDP增长7%，近7万亿美元。
但企业在启动生成式AI时却会往往望而却步，因为查找正确的用例、运用数据构建差异化应用程序、利用由生成式AI提供技术支持的工具加速提高效率、培养正确的技能、以负责任的方式进行创新已经成为实现生成式AI潜力遇到的最重要的五大挑战。
亚马逊云科技正在这些挑战上不断潜心研究，希望帮助企业可以真正释放AI的潜力。

企业构建端到端生成式AI的第一步，亚马逊云科技认为，从小处着手找到合适的用例是启动生成式AI的关键。增强客户体验、提高员工效率、创意和内容创作、改善业务运营都是生成式AI的典型用例，而且这四大类用例下企业还可以选择更加细分的用例。
为了真正帮助企业解决问题，亚马逊云科技投资一亿美元成立生成式AI创新中心，目前Lonely Planet、Ryanair、Highspot、Twilio正在与创新中心合作。Lonely Planet近50年来一直致力于帮助人们享受旅行的乐趣，生成式AI创新中心与Lonely Planet的优质内容相结合，将帮助提供更加个性化的旅行建议，让世界各地的人们更轻松地享受旅行。
第二步就是模型的选择，市面上我们能看到各种各样的模型，企业需要选择现有基础模型之后训练出专属于自己的模型。为了降低基础模型选择和使用的门槛亚马逊云科技也提供了Amazon Bedrock，将筛选过的模型提供给用户。
之后在基础模型之上企业根据自己的需求定制自己的模型，其中数据起到了关键作用，亚马逊云科技认为，数据是构建生成式AI应用的差异化优势。可以在提示词工程的基础上进行微调，也可以直接在大型模型的基础上进行微调。
当然训练并不是数据越多越好，更重要的是数据的质量，随之而来的是数据治理、数据安全等一系列问题。亚马逊云科技为生成式AI构建了强大的数据基础，提供了存储和查询结构化、非结构化与矢量数据的服务；数据集成选项，包括零ETL，轻松连接所有数据；高质量合规数据的端到端数据治理功能。
像Amazon DataZone可以加速数据网格建设以对不同网格来源的数据进行共享和治理，帮助企业实现数据一站式管理，实现快速实现协作分析，并且大幅简化数据治理难度。
第三步企业要在调优后的模型上产生杀手级应用或植入到已有应用中，当然企业也可以利用已有的生成式AI工具加速这一过程。亚马逊云科技就提供了编程助手Amazon CodeWhisperer，支持10种以上的编程语言，使开发者的开发速度平均提升57%。
到这里企业的生成式AI之旅还不完善，企业还要为生成式AI不断培养技能，而且这些技能必须是有针对性的，亚马逊云科技也为企业提供实践生成式AI培训的机会。
最后的最后，企业还要通过生成式AI，以负责任的方式进行创新。亚马逊云科技从第一天起就内置安全与隐私的能力，让客户可配置虚拟私有云 (VPC)设置，访问 Amazon Bedrock API；采取安全的方式提供模型微调数据，而且所有数据都是加密的；支持超过300项安全服务和特性。
AI创新与时间赛跑
在AI上，亚马逊云科技一直不断创新，20多年来，从首款AI产品到现在已经形成了基础架构、中间层、应用层三层的产品组合，这三层架构对于企业，则可以归纳为加速、构建和应用。
在底层，亚马逊云科技先后推出两款自研AI芯片，训练芯片Amazon Trainium和机器学习推理芯片Amazon Inferentia，进一步降低训练模型和运行推理的成本，并且基于自研芯片今年亚马逊云科技发布了Amazon EC2 Trn1n实例和Amazon EC2 Inf2。
Amazon EC2 Trn1n实例为生成式AI做了专门的优化，与Trn1相比，在构建大规模网络密集型模型时的性能可以提高20%以上，能用30000个Trainium构成的UltraCluster来训练大模型。与其它EC2相比，至少能带来50%的成本节省。
Amazon EC2 Inf2采用Inferentia2芯片，在性能和能效方面都达到了新的高度，在成本方面再次降低。吞吐提高了最多四倍，延迟相较于上代降低了最多10倍以上，性价比相比其他EC2实例提高了最多40%。
今年亚马逊云科技纽约峰会上，亚马逊云科技数据库、数据分析和机器学习全球副总裁Swami Sivasubramanian也带来了采用英伟达GPU实例的更新“Amazon EC2 P5实例”。
亚马逊云科技和英伟达合作已有12年之久，推出了包括支持视觉计算、人工智能和高性能计算集群的各种GPU实例。Amazon EC2 P5实例采用了8个英伟达H100 Tensor Core GPU，具有640 GB高带宽GPU内存，同时提供第三代AMD EPYC处理器、2TB系统内存和30TB本地NVMe存储。与上一代基于GPU的实例相比，Amazon EC2 P5实例可以将训练时间缩减6倍（从几天缩短到几小时），从而帮助客户节省高达40%的训练成本。
现在亚马逊云科技丰富的实例，已经可以给客户提供更多性能和价格上的选择，帮助他们更好地进行构建，并让客户将更多精力放在如何定制属于自己的模型上。
在中间层，Amazon Bedrock现已正式可用，并且进行了模型的扩充，新增Amazon Titan Embeddings和Meta Llama 2模型。
Amazon Bedrock之前已经拥有AI21 Labs开发的Jurassic-2多语种大语言模型系列、Stability AI开发的文生图基础模型Stable Diffusion XL 1.0、Cohere的文本生成模型Command、Anthropic开发的大语言模型Claude 2，以及亚马逊云科技自有的Amazon Titan模型。Amazon Bedrock也入选了2023年世界人工智能大会九大“镇馆之宝”。
Amazon Bedrock还新增了代理功能（AI Agents），进一步加速交付生成式AI应用程序，而且这些都是自动和托管的。总体看来Amazon Bedrock的优势在于，企业可以通过API使用基础模型加速生成AI应用程序开发，也可以使用亚马逊云科技的基础设施来进行生成式AI应用。同时，还有Amazon SageMaker端到端的机器学习平台，方便客户快速完成基础模型微调及部署。

在应用层，编程助手Amazon CodeWhisperer可以提供建议代码片段、重写代码和解释代码。其提供的代码建议是基于数十亿行在亚马逊和开源代码进行训练的大语言模型（LLM），开发人员可以通过简单点击Tab键，快速轻松接受最顶端的推荐, 使用方向键查看更多推荐，或者继续编写代码。
并且Amazon CodeWhisperer可以对其训练数据进行安全漏洞分析，并尽可能过滤掉许多安全漏洞。目的是从训练数据中排除不安全的代码模式，避免模型在未来学习和生成类似的代码。埃森哲正在使用 Amazon CodeWhisperer 加速编码，这是埃森哲Velocity 平台中软件工程最佳实践计划的一部分，将开发工作量减少了30%。
由于数据流开发要把数据从不同数据源转移到另一个地方，这就需要撰写大量的代码。Amazon CodeWhisperer还与Amazon Glue实现集成，帮助Amazon Glue用户优化使用体验、提高开发效率。
另外就是企业领导层关注较多的应用BI，亚马逊云科技将Amazon Bedrock提供的大语言模型能力与支持自然语言问答的Amazon QuickSight Q相结合，在Amazon QuickSight新增生成式BI功能，提供了交互式面板、报告和嵌入式分析，帮助任何用户使用自然语言命令轻松创建和定制数据可视化效果。
从Gartner分析看到，超过55%的AI技术在未来五年内即可进入生产高地，93%在未来10 年内可进入。序幕已经拉开，亚马逊云科技的客户覆盖了金融、互联网、工业、能源、广告等行业，为企业全方位打造新引擎，提供强劲的AI动力。
10月24日，亚马逊云科技生成式AI构建者大会召开在即！亚马逊云科技将聚焦生成式 AI 的前沿技术，分享生成式AI的技术路径和应用场景，助力企业轻松构理创新应用，在AI时代保持竞争力！
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