最近在紐約召開的AWS峰會，展示了亞馬遜雲科技在數據和AI大眾化方面取得的最新進展。峰值以亞馬遜雲科技AI產品副總裁、年度AWS Re: Invent大會重量級人物Matt Wood博士的主題演講拉開帷幕。
Wood的主題演講強調了亞馬遜雲科技致力於通過其工具和平台，讓更廣泛的受眾得以享受AI成果的使命。正如Wood所言，得益於這些創新，「客戶能夠應用生成式AI以新穎且令人興奮的方式理解並運用現有數據。」
Matt Wood博士
亞馬遜雲科技的生成式AI技術棧
亞馬遜雲科技的生成式AI技術棧涵蓋一整套用於AI應用程序開發的工具和服務，這些選項既適合非技術用戶，也能滿足經驗豐富的開發人員的需求。這樣的規劃和設計明顯延續了亞馬遜雲科技降低先進技術門檻、促進創新應用的使命。在峰會上，亞馬遜雲科技多位高管和技術專家帶來了案例研究與現場演示，特別是不同規模的企業如何利用生成式AI技術棧以應對業務挑戰。
其中納斯達克首席技術官兼首席資訊官Brad Peterson帶來的案例分享尤其令人印象深刻。創始強調了雲和AI應用程序對於納斯達克及其客戶的影響，強調這些技術正是業務創新與增長的加速器，而不僅僅是提高效率的工具和手段。Peterson的主題演講，重點關注數據管理、AI驅動見解及自動化，旨在縮短處理時間、提高財務交易準確性並提供個性化客戶體驗。他最後強調，「AI堪稱是千載難逢的商業加速器。無論大家身處產品領域、業務職能部門還是兩方兼而有之，我都鼓勵各位運用這種令人難以置信的能力尋求業務改善之道。」
亞馬遜雲科技的三層生成式AI技術棧
增強三層生成式AI技術棧
自從2023年發布其三層生成式AI技術棧以來，亞馬遜雲科技就一直在不斷擴展相關功能。這套技術棧包含底層基礎設施、中間層AI模型以及頂層應用程序。
AI基礎設施——亞馬遜雲科技發布了由AI專用晶片（包括自家Trainium及Inferentia處理器）驅動的新型實例，以及由英偉達H100 GPU驅動的EC2實例。如此一來，亞馬遜雲科技就能夠提供經濟高效的方式以訓練並運行AI模型。Amazon SageMaker也是構建及部署基礎模型的重要工具。
AI模型——Amazon Bedrock是一項完全託管的基礎模型服務，其提供一套用於開發和部署生成式AI應用程序的平台，同時提供多項最新功能。這些功能包括面向Anthropic Claude 3 Haiku等模型的微調功能、針對RAG（搜索增強生成）數據源的擴展以及使用Amazon MemoryDB對向量搜索進行改進，從而提供亞馬遜雲科技之上最強大的向量搜索性能等。高級智能體現可支持記憶保留與代碼解釋，從而實現更準確且與上下文相呼應的響應能力。新的護欄機制則可檢測並緩解模型響應中存在的幻覺內容，從而確保以可靠且負責任的方式使用AI技術。
AI應用程序——Amazon Q面向各類AI驅動型應用程序，其於2023年首度亮相併於今年早些時候正式發布。其中包含的Amazon Q Apps允許非技術用戶使用自然語言提示詞，快速建立起安全的AI應用程序。SageMaker Studio也迎來了新的Amazon Q Developer功能，可通過提供量身定製的引導、代碼生成以及錯誤故障排查等方式增強機器學習工作流程。通過支持40多種數據連接器選項，Amazon Q將幫助企業用戶打破數據孤島，輕鬆獲取整體見解。AWS App Studio專為技術專家們設計，能夠縮短開發時間並簡化開發流程，高效創建、部署並管理企業級應用程序。與此同時，亞馬遜雲科技還在持續增強更多AI驅動型工具，包括Amazon CodeWhisperer以及Amazon Q，旨在進一步提高軟體開發生產力。
數據與AI的大眾化普及
亞馬遜雲科技已經啟動相關計劃，希望幫助規模企業、小公司以及初創組織更好地運用高級AI及數據分析能力，從而簡化AI開發、增強數據能力並促進負責任的AI使用行為，確保這些技術能夠更容易地被廣泛用戶及組織所接納。
為了履行亞馬遜雲科技提出的讓數據和AI更易於訪問的承諾，Amazon Q也成為本屆峰會上的重點關注對象。Amazon Q允許用戶使用自然語言與數據交互，無需任何高級技術技能，同時提供AI生成的見解以簡化從數據中提煉趨勢的過程。這項服務還具備成本效益，降低了不同規模企業的應用門檻。重要的是，在更廣泛的可及性方面，Amazon Q用戶友好的界面也讓自助使用成為可能，讓組織內的更多成員可以直接參與到數據處理中來。
與此同時，亞馬遜雲科技還通過AWS App Studio促進AI開發的可及性。如前所述，這項服務允許用戶快速構建起AI驅動的應用程序。SageMaker Studio也憑藉其在AI開發大眾化中的顯著作用而在峰會上大放異彩。SageMaker Studio使得從個人開發者到大型企業的廣泛用戶群體，都能高效地構建及部署機器學習模型。此外，它的無代碼/低代碼功能也讓不具備深厚技術專業知識的用戶亦可輕鬆上手、靈活使用。
為各行各業廣泛賦能
除了行業分析師之外，我本身還擔任教授職務，負責立足實際應用案例教授商業及營銷課程。在今年的峰會上，我也更多了解到亞馬遜雲科技生成式AI解決方案如何幫助各行各業提高生產力、客戶體驗以及創新能力。這些解決方案正幫助不同規模的企業輕鬆跨越數據和AI的應用門檻。下面來看幾個實際技術應用示例。
金融——金融機構正在使用生成式AI及機器學習來提供財務建議與產品推薦。例如，NatWest Group正在使用亞馬遜雲科技的服務依託機器學習對來自2000萬客戶數據進行分析，藉此增強客戶體驗。這將實現個性化消息傳遞並更深入地把握客戶需求。
醫療保健——艾倫腦科學研究所正在運用亞馬遜雲科技AI及機器學習服務在細胞層面開展綜合研究，從而推進腦部疾病的治療探索。AI和數據工具可及性的提高，成功加快了療法層面的研究和創新開發節奏。
生產製造——在2024年漢諾威工業博覽會上亮相的電動自行車智能工廠（e-Bike Smart Factory），就藉助AWS IoT SiteWise和Amazon Bedrock增強了自身對設備問題的診斷和處置能力，進而提高車間生產力。
零售——零售商正使用亞馬遜雲科技的生成式AI功能創造個性化的客戶體驗，從而提高參與度並增加銷售額。例如，Amazon Personalize就幫助Yelloh等零售商針對個人客戶推薦量身定製的產品，從而促進收入增長。
供應鏈與物流——企業正在其供應鏈中使用亞馬遜雲科技AI和機器學習以改善物流及可見性，發現庫存風險並緩解供應中斷。例如，部分企業正利用SageMaker以構建預測模型，用於優化各種供應鏈要素，包括路線管理、預測性維護、需求規劃以及倉儲物流。這也讓更多組織得以使用AI驅動型解決方案以提高其供應鏈的效率和彈性。
德勤與亞馬遜雲科技的生成式AI加速器計劃
作為分析師日活動中的一個重要環節，我們參觀了德勤位於紐約的辦公室。德勤與亞馬遜雲科技花了一下午時間展示他們新近公布的生成式AI加速器計劃。該計劃的目標是加快生成式AI解決方案在各個行業以及職能部門中的開發與部署，具體涵蓋金融、醫療保健和供應鏈管理等。該計劃的核心組織形式為創新實驗室，德勤和亞馬遜雲科技在該實驗室內合作構建面向特定行業的解決方案，並探索包括AI、機器學習和機器人在內的技術新用途。
該實驗室負責將數據、分析和AI/機器學習同商務智能相結合，幫助客戶充分發揮生成式AI的潛力。此番合作將德勤的行業專業知識與亞馬遜雲科技技術方案相結合，包括前文提及的SageMaker、Bedrock以及Amazon Q，甚至涵蓋用於探索量子計算能力的Amazon Braket。
德勤和亞馬遜雲科技還攜手為德勤方面的IndustryAdvantage計劃提供支持，這是一項總值20億美元的戰略性投資，旨在共同創新並將成功的概念驗證切實轉化為可落地的生產級方案。該計劃面向多個行業，例如在醫療保健領域，其希望通過讓醫生輕鬆訪問病患的多年記錄資訊（涵蓋各種數據格式）以改善患者護理效果。對於汽車製造商，該計劃專注於實現AI驅動的生產與供應鏈管理改進，使用ERP與SCM數據創建可視化模型，幫助製造商更快適應供應中斷或者市場需求變化等現實挑戰。
將AI之力交付至更多組織手中
亞馬遜雲科技此番推動數據與AI大眾化普及的舉措值得稱道。其同時為非技術用戶和經驗豐富的開發人員帶來了全面的生成式AI技術棧，降低了技術應用門檻，有望促進各行各業不同規模組織的創新進程。
本屆AWS 2024峰會通過AI基礎設施、模型及應用程序三個層次的進步，再次展示了亞馬遜雲科技踐行承諾的能力和決心。Amazon Q Apps等工具的亮相以及對Amazon SageMaker等經典服務的增強，再加上負責任的AI治理方案，凸顯出亞馬遜雲科技正致力於優化AI技術的可及性與安全性。與此同時，德勤生成式AI加速器等合作夥伴計劃也在加快AI成果在各個行業的開發和部署。總的來說，亞馬遜雲科技正努力打造可擴展性更強、安全性更高且更具用戶友好特性的AI解決方案，幫助更多企業投身人工智慧浪潮、實現業務轉型目標。
