AWS希望为客户提供能力和资源来构建定制的生成式人工智能解决方案，以满足他们的特定需求和要求。

生成式人工智能已经彻底改变了技术领域，为各个领域的企业开辟了更多的可能性。如今，各组织正在积极探索和发掘潜在的应用案例，以利用生成式人工智能的力量。全球最大的云服务提供商AWS也在大力投资生成式人工智能。



“这一直是AWS关注的一个重要领域。如果你看看亚马逊近20年的历史，你会发现我们一直在利用机器学习或不同的人工智能技术为客户打造多种体验。”亚马逊印度和南亚解决方案架构总监Anupam Mishra在最近于孟买举行的AWS峰会上对AIM表示。

他预计，生成式人工智能将成为AWS不断加大投资的领域。这家云计算巨头投资新技术的方式是由客户反馈驱动的。“我们推出的90%以上的功能都是听取客户需求的直接结果。我们始终优先考虑理解和满足他们的需求，不断构建和交付符合他们期望的解决方案。”

AWS生成式人工智能战略

AWS在印度拥有数十万客户，在全球拥有数百万活跃客户。Mishra透露，AWS的大多数客户都在探索生成式人工智能的使用。

AWS的生成式人工智能战略是为客户提供能力和资源，以构建定制的生成式人工智能解决方案，满足他们的特定需求和要求。领导AWS印度解决方案架构师技术团队的Mishra表示，AWS的战略是将人工智能带到每个开发人员手中。“我们将把重点放在尽可能使人工智能民主化上，我们的生成式人工智能战略分为三个部分。”

首先，AWS专注于提供具有成本效益的硬件解决方案，以实现高性能的生成式人工智能任务。“例如，在硬件层，我们有一个为高效推理而设计的新实例Interentia，以及training，一个为训练模型而优化的芯片。

“这些硬件解决方案旨在显著提高培训时间和成本效率。例如，与其他MC2实例相比，Inferentia的性价比提高了40%。同样，我们在每瓦性能方面取得了50%的显著提高，这是推动可持续性的关键因素，”他说。

其次，AWS希望让企业轻松地利用大型语言模型，并通过微调使其提供理想的体验。"通过Bedrock，我们提供了一种无缝的无服务器体验，最大限度地减少了大量的训练时间，并降低了成本。通过利用现有的基础模型（LLM），企业可以节省宝贵的时间和资源，"Mishra说。

“最后，在Bedrock之后的第三层是我们如何为客户提供基于API的体验。我们开发的产品之一是CodeWhisperer，它允许开发者通过编写注释来自动生成代码。”

生成式人工智能生态系统

虽然GPT-4是迄今为止最先进的大型语言模型之一，但企业正在积极探索由不同人工智能实验室开发的各种模型的使用案例。例如，Anthropic推出了Claude，引起了企业的关注和兴趣。此外，最近几个月，出现了许多开源的大型语言模型（LLM），扩大了开发人员和研究人员的选择。

AWS正在积极探索使客户能够利用这些模型的方法，使他们能够为自己的客户提供独特和差异化的体验，同时最大限度地减少所需的工作量。

Mishra说：“我们的目标是建立一个生态系统，在这个生态系统中，我们的客户可以利用AWS合作伙伴开发的基础模型，如Anthropic、Stability AI和Hugging Face，为市场带来价值。”

此外，今年早些时候，AWS推出了一套名为Titan的基础模型。“例如，第一个模型是专门为文本生成和总结等任务设计的大型语言模型（LLM）。第二种模式则改进了搜索和个性化，”Mishra补充道。

AWS在印度

对于AWS来说，印度是其主要市场之一。最近，这家云巨头宣布，到2030年，将向印度的云基础设施投资127亿美元（105.6亿卢比）。“印度对我们来说是一个非常重要的市场。事实上，它是AWS增长最快的领域之一。到目前为止，我们已经投资了37亿美元。此外，我们还预计这项投资将创造大约1,31,700份全职工作。”Mishra 说道。

那么，是什么让印度成为AWS利润丰厚的市场呢？除了拥有不断增长的创业生态系统外，印度还是最大的消费市场之一，许多公司在该国经历了快速增长和扩张。“然而，我们看到许多公司正在从印度走向全球，他们在印度生产产品，然后为世界其他地区提供服务。FreshWorks就是一个很好的例子，它建立在AWS上，现在他们从印度为全世界提供服务。”

印度大量的中小型企业也使得它成为AWS的一个重要市场。印度是全球最大的中小型企业市场，该领域有接近7500万家企业。AWS也看到了中小型企业领域的巨大潜力。“我们的主席Jeff Bezos在几年前曾到访印度，并承诺到2025年将实现印度的1000万中小型企业的数字化。我们致力于履行这个承诺，通过不同方式帮助中小企业，让他们享受这股数字化浪潮。” Mishra说。

通过Havemor（一家冰淇淋制造商）的例子，Mishra解释了他们如何利用AWS迁移他们的SAP HANA工作负载，包括实现门户和店内运营。Mishra总结说：“通过依靠AWS，他们可以摆脱基础架构管理和工具开发所涉及到的繁重工作，专注于他们制作冰淇淋的核心竞争力。这个原则同样适用于许多其他公司，他们选择让AWS处理基础架构的复杂性，而他们则专注于在各自的行业中取得卓越成就。”

 

来源：https://analyticsindiamag.com/what-is-aws-generative-ai-strategy/