亞馬遜云科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡在接受21世紀經濟報道記者專訪時表示，生成式人工智能將從四個方面為企業帶來機遇：第一是創造全新的客戶體驗；第二是提高企業內部員工的生產力；第三是幫助企業提升業務運營效率；第四是提高企業在內容創造方面的效率。由此可見，生成式人工智能將重塑每一個行業，改變各行各業的游戲規則。

與此同時，亞馬遜云科技大中華區戰略業務發展部總經理顧凡亦表示，企業要把生成式AI用起來，必須要解決幾大痛點：首先是找到合適的業務場景；其次是更容易地選擇和使用基礎模型；第三是如何在保護企業私有數據安全的前提下去“更容易”地對模型做調優；第四是如何降低門檻讓更多人有能力開發生成式AI的應用；第五是超大規模和高性價比的算力資源，尤其是考慮未來的應用推理成本；最后是破解人才短缺的挑戰。

自2013年進入中國以來，亞馬遜云科技持續加碼在中國的投入。2013年，亞馬遜云科技推出中國區域有限預覽，后又陸續發布了由光環新網運營的亞馬遜云科技中國（北京）區域、由西云數據運營的亞馬遜云科技中國（寧夏）區域、亞馬遜云科技亞太（香港）區域。亞馬遜云科技在國內已經擁有數千個合作伙伴，支持了過萬家本地初創企業，并為超過100萬人提供了云計算相關技能培訓。亞馬遜在中國支持的兩個可再生能源項目，包括山東的太陽能項目和吉林的風能項目，已正式投入運營。

生成式AI將為企業帶來四方面機遇

21世紀：從云計算的角度，生成式人工智能將給企業帶來哪些機遇，目前存在哪些挑戰？亞馬遜云科技將如何保持自己的競爭優勢？

顧凡：我們看到這項技術主要從四個方面為企業帶來機遇。第一是創造全新的客戶體驗，像是聊天機器人、虛擬助理、個性化推薦等；第二是提高企業內部員工的生產力，比如基于生成式人工智能的會議紀要、代碼創建等；第三是幫助企業提升業務運營效率，像制造企業利用基于生成式人工智能的預測性維護、質量控制去提升產能等；第四是提高企業在內容創造方面的效率，比如自動提升圖片和視頻的質量、創作音樂等，讓創意更容易變為現實。可以說，生成式人工智能將重塑每一個行業，改變各行各業的游戲規則。

企業要把生成式AI用起來，有幾個問題是必須要解決的：

首先是找到合適的業務場景；其次是更容易地選擇和使用基礎模型；未來不會是一個基礎模型通吃天下，企業需要為自己的場景選擇正確基礎模型的“靈活性”；第三，用自己的私有數據結合基礎模型“更容易”地構建定制化模型，同時保證自己“私有數據的安全”。我們發布的Amazon Bedrock就是解決這些挑戰的。它可以讓客戶輕松使用多種基礎模型，把基礎大模型和私有數據都用起來，進行定制化模型的開發，同時，確保沒有任何企業的私有數據被用于訓練底層模型，確保企業的數據安全和隱私。

第四，如何降低門檻讓更多人有能力開發生成式AI的應用。生成式AI基礎模型固然強大，但其本身也存在局限性，比如無法完成需要與外部系統交互的復雜任務，這就需要開發人員將復雜任務拆分成多個步驟。為此，Amazon Bedrock推出了代理（Agents）功能，可以自動分解任務并創建執行計劃，無需任何手動編碼。在應用中，保險機構就可以通過這一功能自動處理保險索賠請求，提高運營效率。企業還可以利用基于生成式AI的編程助手去提升開發人員的開發效率，像我們推出的Amazon CodeWhisperer可以通過編寫大部分通用的代碼，大大減少開發人員繁重的工作。據測試，使用CodeWhisperer的參與者完成任務的速度平均快57%，成功率高了27%。

第五，隨著企業生成式人工智能應用的普適化和基礎模型的不斷迭代，必須有超大規模和高性價比的云平臺來支持持續的模型訓練和應用端大規模的推理。我們提供齊全的計算、高速聯網和高性能存儲選項。除了業內通用的CPU、GPU選項，我們還有超過5年的自研芯片的經驗。其中，我們自研的Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片可以提供在云上訓練模型和運行推理的超高性價比。

最后，企業用好生成式人工智能會碰到人才短缺的挑戰，所以我們還會幫客戶構建定制化的“殺手锏”應用，解決最后三公里的工程化挑戰。我們的解決方案架構師、產品技術專家、人工智能實驗室、數據實驗室、快速原型團隊等和客戶一起尋找場景、打磨算法、構建產品原型、尋找技術解決方案。此外，我們還推出了聯合創新實驗室的機制，與客戶聯合投入資源，共同進行創新項目的調研、設計、研發、交流和實施支持。目前，我們已經分別與安克創新、攜程、中集集團以及中科創達成立了聯合創新實驗室。“獨行快，眾行遠”，我們也希望能夠與更多合作伙伴、初創企業在生成式人工智能這個領域合作共贏。

審核編輯 黃宇