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2023亞馬遜云科技re:Invent大會,生成式AI才是主角

 2023-12-01 18:45  來源: 互聯網   我來投稿 撤稿糾錯

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11月末,若是你降落在拉斯維加斯麥卡倫國際機場,或許會在大廳里看到一排排AI企業和云廠商相關的夸張標語。走向出口的路上,你的身邊會不斷穿梭過穿著印有“AI21Lab”“Anthropic”等字樣的AI企業員工?;蛟S,你還會被機場工作人員主動詢問:“你是來參加亞馬遜云科技re:Invent大會的嗎?”

 美國當地時間11月26日至12月1日,為期5天的re:Invent大會,將“賭城”暫時變成了AI開發者們的朝圣地——會場所在的威斯人酒店,匯聚了超過5萬參會者。

 作為大模型的誕生地,美國AI企業的動向,在某種意義上是AI發展的風向標。機場的橫幅,已經點明了當下AI與云密不可分的關系。而在亞馬遜云科技re:Invent的展會上,能看到來自AI算力層、模型層、應用層的各類企業。

 作為東道主的亞馬遜云科技,在大會上發了兩款自研的芯片、一款企業AI助手,更新了從數據庫到量子計算的一系列服務。

 主會場歡呼最熱烈的兩個環節,莫過于英偉達CEO黃仁勛、OpenAI老對手Anthropic CEO Dario Amodei登臺,分別與亞馬遜云科技CEO Adam Selipsky宣布了云計算和模型服務的新合作。

 相較于OpenAI開發者大會引發的創業者恐慌,在re:Invent的展會中,能看到亞馬遜云科技與客戶、開發者,在模型服務、數據庫、安全方案等方面同臺競技:亞馬遜云科技愈發瞄準客戶精細化的需求和垂直場景,而處于中間層的To B廠商們,正在向上下游延伸,提供端到端的服務。

 為何能夠形成這一種縱橫捭闔的AI業態?無論是亞馬遜云科技,還是展商,都給出了同樣的答案:AI很初期,機會還很多。

 

 云廠商,不斷降低客戶“買水”的門檻

 “我需要一些烹飪建議,我將輸入3種食材和烹飪的時間,請給我食譜和詳細的步驟。”幾秒后,一個具有食譜生成功能的界面出現在了屏幕上。這是re:Invent展會上,AWS推出的0代碼App生成器PartyRock。

 11月6日,OpenAI發布的GPT Builder,讓AI App的開發門檻,降到了“搭積木”的程度。通過將應用開發程序封裝進不同的流程模塊,用戶可以在GPT Builder中用設置參數的方式完成應用的開發。

 怎樣的開發模式,才能做到比GPTs的門檻更低?亞馬遜云科技用PartyRock給出的答案是真生的“0代碼”,只要一句話,就能搞定所有的開發流程。“無代碼、可微調、可商用,還支持多系統。”

 除了亞馬遜云科技自研的模型Titan,用戶可以選擇基于Claude、Llama等主流模型,作為AI應用的底座,并且設置相應的參數。

 而相較于已經展露出成為操作系統的野心的OpenAI,亞馬遜云科技的策略是和互聯網時代的主流操作系統成為盟友,PartyRock生成的AI應用,既可以上架IOS和安卓等主流操作系統,也能作為一個網站發布。

 PartyRock可以被視作亞馬遜云科技在2023年4月推出的AI服務Amazon Bedrock的“娛樂版”。至于為什么要發布這樣一個易上手的AI App生成產品,亞馬遜云科技的意圖也很明顯:收割一批學生、白領等非技術背景的用戶。

 如今美國的AI企業在爭相向開發者“賣水”、建立開發者生態的同時,也在不斷降低AI工具的使用門檻。不過,相較于PartyRock提供的輕量化的To C應用的開發環境,企業用戶的需求則復雜得多。

 如今多數企業對AI應用的需求,是快速復制專家知識。亞馬遜云科技在大會上發布的AI工作助手AmazonQ,一方面作為亞馬遜云科技的客服和業務經理,為企業答疑解惑,并提供解決方案,另一方面也能連接企業的業務數據、信息和系統,幫助企業創建專屬的AI Agent。

 相較于微軟此前發布的Copilot,Q的定制化屬性更為突出。當企業客戶部署自己的Agent時,Q會生成一個網絡應用程序,管理員工的訪問權限,以此保護企業信息安全,并提供更準確的服務。比如針對銷售,Q將優先綜合銷售相關的業務數據和資料,在進行會議摘要時,Q也會將銷售部分的內容優先進行總結。

 

 對AI而言,沒有“無用”的數據

 要提高自動駕駛的安全性,什么樣的駕駛數據是有用的?

 在re:Invent展會上,若是進入亞馬遜云科技的模擬駕艙,或許對不同數據發揮的價值就有了直觀的了解。

 這個裝載道路攝像頭,并在儀表盤、方向盤、腳踏板上布滿傳感器的模擬駕艙,通過AWS亞馬遜云科技的IoT(物聯網)服務,將車內外數據傳輸到數據庫,并可視化呈現。

 模擬艙的試驗,是數據對AI的重要性的縮影。在re:Invent的現場能明顯感受到,AI是主角,而“Data”又是AI的主角。隨著AI的發展,一方面,BI(商業智能)、Text to SQL(文生SQL)等數據相關的AI應用場景,已經被初步驗證。另一方面,各行業被要求利用更多的業務數據,去洞察和滿足用戶愈發精細化的需求。愈來愈多的企業意識到,不存在“無用”的數據。如何讓所有的業務數據發揮價值,成了數據服務商提供服務的重點。

 比如亞馬遜云科技的數據管理服務DataZone,在大會上推出了AI推薦(AI Recommendations)功能,將原有企業找數據的過程,轉化為讓具有價值的數據,主動找到企業。企業只需輸入自己的業務需求,DataZone就能夠提供相應的數據索引,并為企業提供使用數據的建議。

 根據不同的數據生態,美國AI公司們在云服務方案的選擇上,也更加精細化。

 經過十多年的發展,美國云廠商已經培養出了較為鮮明的業務優勢。幾名參展的客戶總結:亞馬遜云科技注重全球化和大而全的服務,微軟Azure注重平臺化和定制化的服務,谷歌云則注重于垂直場景。

 

 端到端,不只是巨頭游戲

 在美國,端到端的AI服務不僅僅是云巨頭的游戲。

 不少數據庫、中間層的廠商都開始建立從數據處理、AI應用定制、安全管理等全流程的AI服務,更甚者與大廠共分蛋糕,提供AI應用開發工具或者框架。

 “Your New AI Copilot for Backup(數據備份的AI助手)。”在展會上,Druva一組標語,宣告自己發布了新的AI助手Dru,并可為客戶提供定制化服務。

 在展會上,技術服務商IBM秀出的“肌肉”,是幾乎所有大廠都在布局的生成式AI訓練、微調、部署服務。這項名為watsonx.ai的功能,也將Prompt Engineering(提示詞工程)、訓練、調整和部署等模型訓練流程,封裝到低代碼的模塊中,讓企業能夠較低門檻地開發AI模型,和構建AI應用。

 估值高達430億美元、被英偉達投資的數據處理超級獨角獸Databricks,不僅搬來了從數據管理到分析的一整套解決方案,還把與客戶合作研發的AI寫真生成應用搬到了展會現場。

 目前,國內大部分AI寫真應用仍需上傳20張不同角度的臉部照片作為機器學習的“養料”。但Databricks這位寫真領域的“外行人”,卻拿出了一套只需現場拍攝一張正面照、5分鐘內生成照片的AI寫真方案。除卻風格和審美差異,Databricks生成寫真的面部細節并不亞于國內AI寫真應用。

 而Databricks的老對手,市值超700億美元的Snowflakes,則把一整套動捕滑雪游戲搬到了展會現場。

 不過,想要進入中國市場,AI外企們尋找合適的商業模式依然是難點。為何“重復造輪子”,依然能夠有繁榮的業態?美國AI玩家們給出的答案是:開放的心態+開放的生態。

 開源解決方案提供商Red Hat,做的是開源生態的“搬運工”,為企業提供開源技術方案的選擇、微調和部署服務。即便開源社區Huggingface也提供同樣的服務,但雙方依然保持了合作關系。

 可以看到亞馬遜云科技的大多客戶,都在做自己的“AmazonQ”(助手),自己的“Qdrant”(亞馬遜云科技的向量數據庫),甚至自己的“Bedrock”(亞馬遜云科技的AI開發平臺)。此前已經發布了云計算服務DGX Cloud的英偉達,這次也將首個配置了最新GPU GH200 NVL32的DGX Cloud,搭在了亞馬遜云科技的云上。

 剛剛給微軟Ignite開發者大會捧場的英偉達CEO黃仁勛,也現身亞馬遜云科技的主會場。

 Matt Garman說:”作為客戶的MongoDB、Snowflake,都是亞馬遜云科技數據庫Redshift的有力競爭者,大家都在合作和競爭中相互學習對方的優勢”。若是站在供應商的角度,加入生態的合作伙伴越多,亞馬遜云科技就能夠滿足用戶更多元的需求。

 

 

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