打出多产品“组合拳”，亚马逊云科技宣布全面发力生成式AI

*【环球网科技报道 记者 林梦雪】*如果想要在视频网站上下载一段视频，并把视频中的文字提取出来，然后使用翻译服务把这些文字从英文转换成中文，需要怎么做呢？

“在全新亚马逊云科技生成式AI助手Amazon Q的帮助下，用户只要问一个简单自然语言的一条指令，Amazon Q就可以帮助我们生成相应的代码，通过这个代码就可以去完成一系列的操作。这只是Amazon Q的应用场景之一。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建说道。

近日，在亚马逊云科技2023 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技宣布全面发力生成式AI，推出面向企业级生成式AI的一系列新服务及功能，包括重塑未来工作方式的新型生成式AI助手Amazon Q、Amazon Bedrock更多的模型选择和全新强大功能、Amazon SageMaker助力规模化开发应用模型的五大新功能等，帮助企业更轻松、安全地构建和应用生成式AI。

据介绍，Amazon Q是亚马逊云科技的专家，由亚马逊云科技17年来积累的知识和经验训练而成，可以在多种界面回答客户提出的各种亚马逊云科技相关的专业问题。作为一种新型生成式AI支持的助手，Amazon Q可以根据业务进行定制，专门用于满足办公场景需要。基于企业自身的信息存储库、代码和企业系统的见解，可以快速获得复杂问题的相关答案、生成内容并采取行动。

目前，Amazon Q已向提供预览版，Amazon Connect中的Amazon Q也已正式推出，此外，Amazon Supply Chain中的Amazon Q即将推出。

此外，Amazon Bedrock发布了更多模型选择和全新功能，助力安全构建和规模化生成式AI应用。还可以进一步降低生成式AI应用的门槛，提供更多行业领先的模型选择和评估模型新功能，以简化使用相关和专有数据定制模型的方式。

Amazon SageMaker的五项新功则能让企业更轻松快速地构建、训练和部署支持各种生成式AI使用场景的机器学习模型。新功能包括：Amazon SageMaker HyperPod可大规模加速基础模型训练，能够缩短高达40%的训练时间，并可以确保持续数周或数月的训练过程不中断；Amazon SageMaker Inference 推理功能可平均降低50%的部署成本和20%的推理延迟；Amazon SageMaker Clarify可以帮助企业评估、比较和选择最佳模型；Amazon SageMaker Canvas的两项增强功能——用自然语言指令准备数据、利用模型进行大规模业务分析，将使企业能够更轻松、更快速地将生成式AI集成到他们的工作流程中。

在大模型爆发背景下，借助生成式AI技术创新业务，快速赢得竞争优势，成为当前企业关注的焦点。陈晓建认为，未来将有很多行业具备跟生成式AI结合的广阔的前景。“目前从产生宏观价值层面来看，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，以及提高企业在内容创造方面的效率。因此，对于任何企业来说，选择一个合适的场景、一个合适的模型，是生成式AI创新的第一步。”

同时，数据的质量直接影响了模型的质量，同时也是影响生成式AI性能的关键。对企业而言，面向生成式AI构建强大的数据“基座”还需要来自多渠道的高质量、多样性和可靠数据集。

为了进一步丰富向量数据库选择，确保业务数据和向量数据同步支持生成式AI。亚马逊云科技推出了Amazon OpenSearch Serverless向量引擎、Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB的新向量搜索功能、Amazon Memory DB for Redis向量搜索预览版，提升生成式AI应用在响应和延迟方面的性能表现。亚马逊云科技还正式推出图数据库分析引擎Amazon Neptune Analytics，帮助Snapchat这样的应用在几秒钟内对数十亿个连接进行图形分析。

在数据治理方面，亚马逊云科技为Amazon DataZone推出了AI描述建议功能预览版，它能够为企业的数据集自动生成更易理解的业务描述，并提供该数据集的使用建议。亚马逊云科技还推出了Amazon Clean Rooms ML预览版，可帮助企业及其合作伙伴在集合数据上应用机器学习模型，而无需相互复制或共享原始数据，并为其推出了第一个专门帮助公司为营销用例创建相似细分市场的模型。

“整个生成式AI应用就像是浮在海面的冰山，基础模型只是露在海面上方能被看到的冰山一角，而在冰山底部，同样需要大量的基础模型以外的服务来支撑，如加速芯片、数据库、数据分析、数据安全服务等。”陈晓建说道。

艾瑞咨询研究总监王成峰表示：“本次亚马逊云科技re:Invent大会继续在生成式AI领域推陈出新，同时对基础产品升级迭代。其中，令人印象深刻的主要包括：全面深化Serverless，推进数据库、数据分析、AI等全线产品的‘无服务器化’，继续保持在云原生方面的布局优势；继续为生成式AI的发展提供强大能力支撑，不仅包括与英伟达等芯片商合作带来的更先进算力资源，也通过Amazon Bedrock产品提供‘精选’多模型接入的能力平台，更加强调生成式AI领域的生态打造。”