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2023亚马逊云科技re:Invent大会,生成式AI才是主角

 2023-12-01 18:45  来源: 互联网   我来投稿 撤稿纠错

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11月末,若是你降落在拉斯维加斯麦卡伦国际机场,或许会在大厅里看到一排排AI企业和云厂商相关的夸张标语。走向出口的路上,你的身边会不断穿梭过穿着印有“AI21Lab”“Anthropic”等字样的AI企业员工。或许,你还会被机场工作人员主动询问:“你是来参加亚马逊云科技re:Invent大会的吗?”

 美国当地时间11月26日至12月1日,为期5天的re:Invent大会,将“赌城”暂时变成了AI开发者们的朝圣地——会场所在的威斯人酒店,汇聚了超过5万参会者。

 作为大模型的诞生地,美国AI企业的动向,在某种意义上是AI发展的风向标。机场的横幅,已经点明了当下AI与云密不可分的关系。而在亚马逊云科技re:Invent的展会上,能看到来自AI算力层、模型层、应用层的各类企业。

 作为东道主的亚马逊云科技,在大会上发了两款自研的芯片、一款企业AI助手,更新了从数据库到量子计算的一系列服务。

 主会场欢呼最热烈的两个环节,莫过于英伟达CEO黄仁勋、OpenAI老对手Anthropic CEO Dario Amodei登台,分别与亚马逊云科技CEO Adam Selipsky宣布了云计算和模型服务的新合作。

 相较于OpenAI开发者大会引发的创业者恐慌,在re:Invent的展会中,能看到亚马逊云科技与客户、开发者,在模型服务、数据库、安全方案等方面同台竞技:亚马逊云科技愈发瞄准客户精细化的需求和垂直场景,而处于中间层的To B厂商们,正在向上下游延伸,提供端到端的服务。

 为何能够形成这一种纵横捭阖的AI业态?无论是亚马逊云科技,还是展商,都给出了同样的答案:AI很初期,机会还很多。

 

 云厂商,不断降低客户“买水”的门槛

 “我需要一些烹饪建议,我将输入3种食材和烹饪的时间,请给我食谱和详细的步骤。”几秒后,一个具有食谱生成功能的界面出现在了屏幕上。这是re:Invent展会上,AWS推出的0代码App生成器PartyRock。

 11月6日,OpenAI发布的GPT Builder,让AI App的开发门槛,降到了“搭积木”的程度。通过将应用开发程序封装进不同的流程模块,用户可以在GPT Builder中用设置参数的方式完成应用的开发。

 怎样的开发模式,才能做到比GPTs的门槛更低?亚马逊云科技用PartyRock给出的答案是真生的“0代码”,只要一句话,就能搞定所有的开发流程。“无代码、可微调、可商用,还支持多系统。”

 除了亚马逊云科技自研的模型Titan,用户可以选择基于Claude、Llama等主流模型,作为AI应用的底座,并且设置相应的参数。

 而相较于已经展露出成为操作系统的野心的OpenAI,亚马逊云科技的策略是和互联网时代的主流操作系统成为盟友,PartyRock生成的AI应用,既可以上架IOS和安卓等主流操作系统,也能作为一个网站发布。

 PartyRock可以被视作亚马逊云科技在2023年4月推出的AI服务Amazon Bedrock的“娱乐版”。至于为什么要发布这样一个易上手的AI App生成产品,亚马逊云科技的意图也很明显:收割一批学生、白领等非技术背景的用户。

 如今美国的AI企业在争相向开发者“卖水”、建立开发者生态的同时,也在不断降低AI工具的使用门槛。不过,相较于PartyRock提供的轻量化的To C应用的开发环境,企业用户的需求则复杂得多。

 如今多数企业对AI应用的需求,是快速复制专家知识。亚马逊云科技在大会上发布的AI工作助手AmazonQ,一方面作为亚马逊云科技的客服和业务经理,为企业答疑解惑,并提供解决方案,另一方面也能连接企业的业务数据、信息和系统,帮助企业创建专属的AI Agent。

 相较于微软此前发布的Copilot,Q的定制化属性更为突出。当企业客户部署自己的Agent时,Q会生成一个网络应用程序,管理员工的访问权限,以此保护企业信息安全,并提供更准确的服务。比如针对销售,Q将优先综合销售相关的业务数据和资料,在进行会议摘要时,Q也会将销售部分的内容优先进行总结。

 

 对AI而言,没有“无用”的数据

 要提高自动驾驶的安全性,什么样的驾驶数据是有用的?

 在re:Invent展会上,若是进入亚马逊云科技的模拟驾舱,或许对不同数据发挥的价值就有了直观的了解。

 这个装载道路摄像头,并在仪表盘、方向盘、脚踏板上布满传感器的模拟驾舱,通过AWS亚马逊云科技的IoT(物联网)服务,将车内外数据传输到数据库,并可视化呈现。

 模拟舱的试验,是数据对AI的重要性的缩影。在re:Invent的现场能明显感受到,AI是主角,而“Data”又是AI的主角。随着AI的发展,一方面,BI(商业智能)、Text to SQL(文生SQL)等数据相关的AI应用场景,已经被初步验证。另一方面,各行业被要求利用更多的业务数据,去洞察和满足用户愈发精细化的需求。愈来愈多的企业意识到,不存在“无用”的数据。如何让所有的业务数据发挥价值,成了数据服务商提供服务的重点。

 比如亚马逊云科技的数据管理服务DataZone,在大会上推出了AI推荐(AI Recommendations)功能,将原有企业找数据的过程,转化为让具有价值的数据,主动找到企业。企业只需输入自己的业务需求,DataZone就能够提供相应的数据索引,并为企业提供使用数据的建议。

 根据不同的数据生态,美国AI公司们在云服务方案的选择上,也更加精细化。

 经过十多年的发展,美国云厂商已经培养出了较为鲜明的业务优势。几名参展的客户总结:亚马逊云科技注重全球化和大而全的服务,微软Azure注重平台化和定制化的服务,谷歌云则注重于垂直场景。

 

 端到端,不只是巨头游戏

 在美国,端到端的AI服务不仅仅是云巨头的游戏。

 不少数据库、中间层的厂商都开始建立从数据处理、AI应用定制、安全管理等全流程的AI服务,更甚者与大厂共分蛋糕,提供AI应用开发工具或者框架。

 “Your New AI Copilot for Backup(数据备份的AI助手)。”在展会上,Druva一组标语,宣告自己发布了新的AI助手Dru,并可为客户提供定制化服务。

 在展会上,技术服务商IBM秀出的“肌肉”,是几乎所有大厂都在布局的生成式AI训练、微调、部署服务。这项名为watsonx.ai的功能,也将Prompt Engineering(提示词工程)、训练、调整和部署等模型训练流程,封装到低代码的模块中,让企业能够较低门槛地开发AI模型,和构建AI应用。

 估值高达430亿美元、被英伟达投资的数据处理超级独角兽Databricks,不仅搬来了从数据管理到分析的一整套解决方案,还把与客户合作研发的AI写真生成应用搬到了展会现场。

 目前,国内大部分AI写真应用仍需上传20张不同角度的脸部照片作为机器学习的“养料”。但Databricks这位写真领域的“外行人”,却拿出了一套只需现场拍摄一张正面照、5分钟内生成照片的AI写真方案。除却风格和审美差异,Databricks生成写真的面部细节并不亚于国内AI写真应用。

 而Databricks的老对手,市值超700亿美元的Snowflakes,则把一整套动捕滑雪游戏搬到了展会现场。

 不过,想要进入中国市场,AI外企们寻找合适的商业模式依然是难点。为何“重复造轮子”,依然能够有繁荣的业态?美国AI玩家们给出的答案是:开放的心态+开放的生态。

 开源解决方案提供商Red Hat,做的是开源生态的“搬运工”,为企业提供开源技术方案的选择、微调和部署服务。即便开源社区Huggingface也提供同样的服务,但双方依然保持了合作关系。

 可以看到亚马逊云科技的大多客户,都在做自己的“AmazonQ”(助手),自己的“Qdrant”(亚马逊云科技的向量数据库),甚至自己的“Bedrock”(亚马逊云科技的AI开发平台)。此前已经发布了云计算服务DGX Cloud的英伟达,这次也将首个配置了最新GPU GH200 NVL32的DGX Cloud,搭在了亚马逊云科技的云上。

 刚刚给微软Ignite开发者大会捧场的英伟达CEO黄仁勋,也现身亚马逊云科技的主会场。

 Matt Garman说:”作为客户的MongoDB、Snowflake,都是亚马逊云科技数据库Redshift的有力竞争者,大家都在合作和竞争中相互学习对方的优势”。若是站在供应商的角度,加入生态的合作伙伴越多,亚马逊云科技就能够满足用户更多元的需求。

 

 

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