对话亚马逊云科技Ishit：GenAI竞赛才刚开始，未来应用场景广泛

大模式带来的浪潮已经席卷全球。今天，如果一家科技公司还没有涉足其中，那它一定已经被时代的浪潮“拍在沙滩上”了。

随着这一轮人工智能(AI)技术的快速发展，不难看出AI已经从“滚”的技术走向了“滚”的应用阶段。如何帮助用户更好地使用AI大模型，用AI赋能用户，成为具备AI大模型供应能力的企业的“必修课”。针对AI大模型的发展以及中国与国际企业在大模型使用过程中的差异，亚马逊云技术中国董事长& amp；CEO赵与亚马逊云技术全球企业战略总经理Ishit Vachhrajani进行了深入对话。

Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP，所有行业的公司都在积极拥抱GenAI带来的红利。在这个过程中，企业需要在保证数据安全的前提下，选择适合自身业务场景的模型，根据不同的场景选择不同的模型产品。

格耐竞赛才刚刚开始，中美之间的分歧显而易见。

如果说2022年是AI大模型的元年，那么2024年就是AI大模型从技术到落地的元年。从目前的市场发展趋势来看，各大机型厂商已经不仅仅是一味的“卷起”参数，而是更加关注如何在行业端落地。越来越多基于MoE架构的模型的出现，以及小样本学习和微调的应用，似乎都印证了这个想法。

与此同时，AI大模式一直以不可阻挡的趋势向企业端和行业端渗透，而格耐的出现也使得企业对云计算和AI技术的需求逐渐从技术部门转向业务部门。据市场研究机构预测，到2025年，全球格耐市场规模将达到100亿美元以上。其中，企业级格耐市场将占据相当大的份额，成为最大的应用领域之一。GENSHINHENTAI

不过，在Ishit Vachhrajani看来，各大科技巨头关于GenAI的“竞争”才刚刚开始，但它在未来会有广泛的应用场景。同时，Ishit Vachhrajani也对中国企业应用格耐赋能业务给出了一些建议。他说，首先，企业需要把重点放在解决问题上，而不是解决方案本身，选择一些有影响力的、相关的内容；

第二，企业需要完善自身的数据策略，确认组织内部是否存在正确的数据文化，从而促进企业释放更多的数据价值。Ishit Vachhrajani认为，企业需要在基础设施和数据环境方面进行投资，才能在使用数据方面具有优势；

第三，Ishit Vachhrajani建议用户需要从部署意图上思考使用GenAI的意义。“就像你的目标应该是真正释放格耐的生产价值一样，你可以在POC成功后继续扩张。”Ishit Vachhrajani说。

第四，对于企业高层来说，要保持一种重视格耐的态度。“商业领袖需要花时间积累自己的知识，”Ishit Vachhrajani指出。“基于此，亚马逊云技术承诺到2025年在人工智能准备计划的指导下培训超过200万人，让他们的企业能够更好地利用格耐赋能。”

当钛媒体APP提到中国企业的焦虑时，Ishit Vachhrajani笑着说:“你并不孤单。格耐的发展才刚刚开始，全世界的企业都有一个摸索的过程。Ishit Vachhrajani进一步指出，其实中国企业在使用格耐的过程中遇到的问题，美国企业也存在。”这些担忧，无论是在美国、欧洲、亚洲还是全世界，都是共同的挑战，共同的模式。”Ishit Vachhrajani强调说。

为了帮助企业更好地实现GenAI应用，越来越多的科技巨头推出了基于平台的大型模型产品，以帮助企业更好地实现AI应用。Ishit Vachhrajani认为，从应用层面来说，模型越大越好。企业需要根据自己的适用场景选择适合自己使用的AI模型产品，企业需要根据不同的任务场景选择不同的工具。“例如，在医学研究中，更大的模型、更大的令牌和参数非常重要，但在一些需要快速响应的领域，如智能客服，小模型可以提供更低的延迟和更高的性价比，”Ishit Vachhrajani进一步指出。

从市场格局来看，国内外科技巨头如亚马逊云技术、IBM、微软、阿里云、百度等。也把平台型大模型产品作为下一步重点布局方向。显然，平台化、多元化的大型模型产品已经成为众多科技巨头积极抢占的市场。

不过，Ishit Vachhrajani对钛媒体APP表示，中国和美国在格耐市场上存在明显的差异。在他看来，尽管因为各种因素，中国的GenAI与美国仍有技术差距，但中国在基于移动优先的消费者生态系统构建创新应用方面具有巨大优势。“这些差异带来了不同的优势，但是关于格耐的竞争才刚刚开始，格耐的发展速度远远超出了我们的想象。未来会有大量的应用和创新想法。”Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP。

“此外，世界各地的法规和合规性存在差异，这也给不同国家带来了独特的挑战。”Ishit Vachhrajani指出。

正是基于对客户的长期观察和对行业痛点的理解，亚马逊云科技制定了以平台产品为核心帮助企业落地GenAI应用的战略，并于2023年推出了自主研发的大语言模型Amazon基岩和Titan，并于今年推出了全新的Amazon基岩功能，为客户提供了更简单、更快捷、更安全的方法，帮助客户开发高级的GenAI应用。“目前，客户不会只选择一个大型号的产品，他们需要一个性价比更高、性能更高、延迟更低的多型号混合解决方案，”Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP。

以法律文件摘要为例，当用户试图编写一个法律文件摘要时，需要调用两个甚至更多不同的模型。比如有的模型更擅长文本摘要，有的模型更擅长对话界面，有的模型响应更快，有的模型结果更准确。这时候就要综合考虑精度、性能、成本，以最经济有效的方式调用这些模型，达到最佳的性价比。

目前，亚马逊基岩允许用户访问来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI和Titan的领先基础模型，同时满足开发和部署GenAI应用程序的功能和企业级安全要求。长虹l1pb20壁挂炉说明书

全新升级后，亚马逊基岩还拥有专有的模型导入功能，企业可以将自己定制的模型导入亚马逊基岩，以全托管的形式调用API即可访问。只需点击几下，亚马逊SageMaker或其他工具开发的模型就可以集成到亚马逊基岩平台中。

制造业、金融业…格耐的应用场景非常广泛。

在技术不断优化之后，输出应用经验和产品化的解决方案，显然已经成为很多科技巨头的发展趋势。在这个过程中，亚马逊云技术可能不是最快的，但却是最稳定的。

在谈到哪些行业在GenAI服务业务的应用上更先进时，Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP，以金融服务、医疗保健和生命科学为代表的一批受监管行业在GenAI的应用上更先进。他指出，这些行业正在积极应用GenAI来提升客户体验，并在数据的驱动下不断扩大其产品的价值。

目前，亚马逊云技术已经在赋能成千上万个行业进行智能化转型。

根据Ishit Vachhrajani的说法，GenAI广泛应用于制造业和重工业，主要是为了提高生产效率。比如全球药企默克，在药品生产中就遇到了误判拒收率的问题(没有问题的药品也被拒收)。通过使用亚马逊云技术提供的AI技术，他们训练了一个GenAI对抗网络，并建立了合成数据，降低了制造过程中的误判拒绝率。“目前一家药企的制造财务收入通常占销售收入的25%左右。默克使用亚马逊云技术提供的GenAI生成对策网络技术，使误判拒绝率降低了50%，”Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP。“他们通过综合数据创造场景，降低制造过程中的误判拒绝率，实现降本增效。”pp越狱助手

同样，在CAD领域，格耐也有着广泛的应用。例如，Autodesk使用GenAI技术进行主动和预测性维护，减少工厂停工时间并优化制造流程，从而节省成本。”在制造业中，GenAI已广泛应用于预测性维护、零件设计和制造设备设计.”Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP。

此外，在金融行业，格耐也有相对成熟的应用场景。Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP，对于以银行、资本市场、支付机构等为代表的金融服务公司来说，，他们正在利用格耐提升与客户的互动体验，提供更好的服务，重塑客户体验，从而提高客户留存率。比如贷款人员可以通过格耐整理贷款单据，从而提高效率，提高效率。保险代理人可以使用GenAI为客户定制个性化的保单。

显然，基于云计算的格耐应用已经广泛应用于制造业、金融服务业等多个行业。Ishit Vachhrajani对钛媒体APP表示，亚马逊云技术将持续关注大数据、云计算和AI等关键领域，帮助用户以更低的成本、更快的速度和更高的质量部署GenAI应用和云计算产品。

关注安全，将AI融入文化

随着企业级格耐的快速发展，云计算帮助实现了大量激增的数据和大规模可用的计算资源，从而推动企业业务的不断创新。根据Gartner的预测，到2025年，超过85%的企业和组织将采用“云优先”的原则。这意味着越来越多的企业会选择将自己的数据存储和业务处理放在云平台上，而不仅仅是传统的本地服务器。

在格耐科技不断发展的过程中，企业对数据的需求会不断增加。在数据处理和存储过程中，如何保证数据安全和隐私保护，成为AI时代企业完成数字化智能化进程的重要挑战。

Ishit Vachhrajani在对话中多次告诉钛媒体APP，对于所有用户来说，隐私、安全、负责任的AI是必须的，也是“不妥协”的存在。“用户不仅需要安全的产品，还需要构建在云上的安全应用。”

这也是亚马逊云科技在推出AI大模型相关产品时一直保持谨慎态度的原因。“企业用户需要的不仅仅是一个聊天机器人，还需要AI应用过程中的安全性、灵活性等基本要素。”Ishit Vachhrajani清楚地意识到。

正如Ishit Vachhrajani所说，安全始终是企业在享受技术红利时要考虑的首要因素。安全是“1”，没有“1”再多的“0”也无法实现价值。

而安全一直是亚马逊云技术战略布局的重点。Ishit Vachhrajani指出，亚马逊云技术一直努力在法规和当地要求的范围内提供特定的服务。“敏感数据保护是使用机器学习和模式匹配来识别并帮助客户识别和分类其敏感数据的服务之一。”

亚马逊云技术推出的敏感数据保护解决方案，是一个针对数据安全和数据隐私的开源云原生解决方案，客户可以在自己的账户中部署和使用。该方案可以帮助企业自动发现敏感数据和管理数据资产。这并不是亚马逊云技术在数据管理上的唯一布局。早在2022年，亚马逊云技术就推出了亚马逊数据区(Amazon DataZone)，帮助用户实现数据管理服务。其目的是“让所有人看到数据，解锁数据”。

为了让数据更好地协同，满足数据要素市场化过程中的关键环节，亚马逊云技术还推出了亚马逊净室，让企业在密集的计算环境中实现多方数据的匹配、分析和协作，无需移动或暴露原始数据，安全实现数据分析和协作，在最大化数据安全性的同时，充分挖掘协作者之间的数据价值。

在确保安全之后，在Ishit Vachhrajani看来，将AI融入企业文化是企业更好地使用AI技术必不可少的一步。以亚马逊云技术自身的实践为例。事实上，亚马逊的每个团队都在使用机器学习或AI大模型来改善客户体验。

以零售服务为例，亚马逊通过AI技术优化移动托盘和机器人拣货路线，从而有效促进产品供应链生产和库存管理。“这只是一个小场景。事实上，以机器学习为代表的AI技术早就融入了亚马逊的DNA，”Ishit Vachhrajani指出。

同时，Ishit Vachhrajani告诉钛媒体APP，亚马逊云技术对GenAI的态度与云计算基本一致。它不仅需要自己使用这些先进的技术，还希望通过规模化和产品化，将实践经验传播给服务的客户业务。“亚马逊云使用GenAI的方式是为了确保我们在IT堆栈的每个层面都进行创新。”

(本文首发于钛媒体APP，作者|张申宇)

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