北京——2024年12月18日 亞馬遜雲科技在2024 re:Invent全球大會上推出一系列技術釋出，以覆蓋基礎設施、模型和應用的全棧聯動創新助力企業應用生成式AI，全面重塑客戶雲上創新體驗。亞馬遜雲科技此次釋出聚集生成式AI、資料戰略和雲服務三大領域：在生成式AI領域，推出Amazon Nova系列基礎模型並強化Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q等核心服務，透過更低的訓練和推理成本、更多的模型選擇、更深入場景的應用全面加速企業應用生成式AI創新；在資料戰略方面，釋出新一代Amazon SageMaker為資料、分析和AI提供統一平臺；同時，Amazon S3新增Tables儲存型別和後設資料功能，以及無伺服器分散式SQL資料庫Amazon Aurora DSQL將進一步提升使用者的資料管理能力；在雲服務方面，推出搭載Trainium2晶片的新型計算例項和為萬億引數模型提供實時推理效能的超級伺服器。亞馬遜雲科技re:Invent 2024中國行全國巡展活動今日正式開啟，將陸續為北京、上海、深圳等城市的企業和開發者帶來一站式技術盛宴。

亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理陳曉建表示：“亞馬遜雲科技是全球雲端計算的開創者和引領者，更是企業構建和應用生成式AI的首選，今年re:Invent全球大會的一系列重磅釋出再次印證了這一點。我們不僅在雲的核心服務層面持續創新，更在從晶片到模型，再到應用的每一個技術堆疊取得突破，讓不同層級的創新相互賦能、協同進化。我相信，只有這樣全棧聯動的大規模創新才能真正滿足當今客戶的發展需求，加速前沿技術的價值釋放，助力各行各業重塑未來。”

生成式AI全棧創新，訓練推理、模型和應用全面進化

在生成式AI領域，亞馬遜雲科技全面強化基礎設施、模型和應用三層技術棧，幫助企業更輕鬆、更經濟地將生成式AI應用於實際業務場景。此次更新包括：推出Amazon Nova六款基礎模型；Amazon Bedrock新接入100多款模型，並推出AI防護、多智慧體協作和模型蒸餾等重磅更新，全面最佳化推理場景的準確性、成本和響應速度；Amazon Q更加深入軟體開發和商業應用場景，併為傳統工作負載轉型開闢新途徑；Amazon SageMaker AI將幫助客戶更快更輕鬆地構建、訓練和部署模型。

  • Amazon Nova大幅降低基礎模型成本：Amazon Nova甫一發布即成為全球領先基礎模型的重要力量，包括Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro和Nova Premier基礎模型，以及用於生成高質量影像的Nova Canvas和生成高質量影片的Nova Reel。在各自智慧類別中，Amazon Nova Micro、Lite和Pro應用成本比Amazon Bedrock中表現最佳的模型至少降低75%，同時也是Amazon Bedrock中對應類別速度最快的模型。
  • Amazon Bedrock平臺能力全面升級：Amazon Bedrock模型選擇全面升級，首家提供Luma AI和poolside模型，更新了Stability AI的最新模型，並透過新推出的Amazon Bedrock Marketplace功能為客戶提供100多個熱門、新興及專業模型；同時，Amazon Bedrock推出了低延遲最佳化推理、模型蒸餾、提示詞快取等功能，大幅提升推理效率；支援GraphRAG等知識庫功能增強資料利用能力；透過自動推理檢查功能和多智慧體協作等創新，進一步增強AI安全性並推動智慧體發展。
  • Amazon Q擴充套件應用場景：Amazon Q Developer增加三款新的智慧體，能自動執行單元測試、文件編制和程式碼審查流程，並透過與GitLab深度整合，擴充套件應用場景；推出轉型功能以加速NET、VMware和大型機工作負載的遷移和現代化，縮短轉型時間並降低成本。強化了Amazon Q Business和Amazon Q in QuickSight洞察能力，並簡化了複雜工作流程的自動化實現方式。
  • 基礎設施創新：推出Amazon SageMaker AI的四項創新，包括Amazon SageMaker HyperPod的新訓練配方功能、靈活訓練計劃和任務治理功能，以及在Amazon SageMaker中使用亞馬遜雲科技合作伙伴的熱門AI應用。這些功能將幫助客戶更快開始訓練流行模型，透過靈活訓練計劃節省數週時間，並將成本降低高達40%。

資料體驗升級，統一平臺釋放資料價值

如今，越來越多的客戶不再孤立地使用不同的資料分析工具，相反，他們正在將分析、機器學習和生成式AI相結合來獲取洞察。亞馬遜雲科技推出的新一代Amazon SageMaker包括一個新的、統一的工作室，為客戶提供一個單一的資料和AI開發環境，使用者可以在其中查詢和訪問其組織中的所有資料，為各種常見的資料用例選擇最佳工具，並將資料和AI專案擴充套件至團隊內不同分工角色以實現協作。

  • 新一代Amazon SageMaker：將快速SQL分析、PB級大資料處理、資料探索和整合、模型開發和訓練以及生成式AI等功能統一到一個整合平臺。透過全新的Amazon SageMaker Unified Studio，客戶可以輕鬆查詢和訪問組織內的所有資料資源，並藉助Amazon Q Developer選擇最適合的工具進行處理。Amazon SageMaker Catalog和內建治理功能確保資料、模型和開發元件的合規訪問，此外，透過Zero-ETL與領先SaaS應用程式的整合，客戶無需構建複雜的資料管道，即可在Amazon SageMaker Lakehouse和Amazon Redshift中分析第三方應用資料。
  • 推出Amazon SageMaker Lakehouse：實現了資料湖、資料倉儲、運營資料庫和企業應用程式中資料的統一管理，支援客戶使用熟悉的AI和機器學習工具或Apache Iceberg相容的查詢引擎進行訪問和處理。

全棧聯動創新，升級雲服務 

作為全球雲端計算的開創者和引領者，亞馬遜雲科技在計算、網路、儲存和資料庫等核心領域持續創新，為各類工作負載提供更強大的底層支援。

  • 自研晶片引領算力創新：基於Amazon Trainium2的EC2 Trn2例項正式可用，較當前GPU例項價效比提升30-40%；推出配備64個Trainium2晶片的EC2 Trn2 UltraServers伺服器，提供高達2 Petaflops浮點算力，計算能力是單一例項的四倍。在大規模訓練方面，Project Rainier叢集搭載數十萬個Trainium2晶片，算力超越以往叢集5倍以上。採用3奈米工藝的下一代Trainium3晶片預計將在2025年末上線，預計將使叢集效能提升4倍，並在效能、能效和密度上樹立新標杆。
  • 網路基礎設施升級：推出第二代UltraCluster網路架構，也稱為”10p10u”網路，支援超過20,000個GPU協同工作，頻寬達10Pb/s，延遲低於10ms，這一突破性升級將模型訓練時間縮短至少15%。
  • 儲存服務增強資料處理能力：Amazon S3新增Metadata後設資料功能實現自動獲取和實時更新；推出專為Iceberg表最佳化的S3 Tables儲存型別，將查詢效能提升3倍，事務處理能力提升10倍。
  • 資料庫服務新突破： Amazon Aurora DSQL是一款全新的無伺服器分散式SQL資料庫，採用active-active架構並具備自動故障恢復功能，支援應用程式在任意端點進行讀寫。它不僅提供999%的多區域可用性，還能實現近乎無限的可擴充套件性，且無需進行資料庫分片或例項升級。同時，Amazon DynamoDB global tables也增加了多區域強一致性支援，進一步增強了其分散式資料庫服務能力。
  • 資料中心設計重塑基礎架構：透過簡化電力分配和機械系統，實現基礎設施可用性達9999%，將受電氣問題影響的機架數量減少89%。創新的”液體到晶片”冷卻系統無縫整合空氣和液體冷卻功能，機械能耗降低46%。全新設計讓每個站點提供增加12%的計算能力，同時在可持續性方面取得重要突破，採用可再生柴油作為備用發電系統燃料，與傳統化石柴油相比溫室氣體排放可減少90%，資料中心建築的混凝土固有碳排放量較行業平均水平最高可降低35%。

助力全球企業在亞馬遜雲科技上重塑未來

眾多初創企業與行業領袖正在使用亞馬遜雲科技持續創新，從人工智慧前沿探索到金融風險把控、從數字娛樂體驗最佳化到製藥診斷科學推進，亞馬遜雲科技正助力各行各業加速創新，突破既有正規化，重塑未來。

在亞馬遜，Amazon Kindle的技術支援工程師採用Amazon Q Developer的運營調查功能後，問題解決速度提升了65-80%，這使他們能夠更快地響應客戶需求，確保提供卓越的使用者體驗。Amazon Music的開發人員將Amazon Q視為全天候的得力助手，它能夠自動調查並識別各種潛在問題，極大提升了他們的響應速度。初期的使用資料顯示，Amazon Music的問題解決速度提高了一倍，確保了聽眾能夠不間斷地享受他們喜愛的音樂。

Anthropic專注於AI安全和研究，致力於打造可靠、可解釋和可控的AI系統。Anthropic的旗艦產品Claude是全球數百萬使用者信賴的大型語言模型。Anthropic已開始最佳化Claude模型，以便在亞馬遜最先進的AI硬體Trainium2上執行。Anthropic將使用數十萬個Trainium2晶片，該規模是其之前叢集的五倍以上，為使用Amazon Bedrock上的Claude客戶提供卓越的效能表現。

羅氏（Roche）是一家制藥和診斷領域的先鋒企業，致力於推進科學進步以改善人們的生活。該公司將使用Amazon SageMaker Lakehouse統一來自Amazon Redshift和Amazon S3資料湖的資料，以消除資料孤島，增強團隊之間的協作，並允許使用者無縫利用資料，無需昂貴的資料移動或重複的安全訪問控制。藉助Amazon SageMaker Lakehouse，羅氏預計資料處理時間將減少40%，這讓他們減少資料管理工作，而將精力更多用於推動業務發展。