專訪亞馬遜雲科技CEO，構建生成式人工智慧應用程式

”鑑於生成式人工智慧和人工智慧將朝著各種不同的方向發展，人們需要具備的關鍵特徵是適應性，”Selipsky在亞馬遜雲科技re:Invent拉斯維加斯會議之前接受SiliconANGLE採訪時表示。”人工智慧將同時向各個方向發展，因此，適應性將是決定誰是贏家的關鍵。”

 Selipsky的話概括了今年最重要的雲端計算盛會——re:Invent的精髓。僅僅一年前，在re:Invent 2022大會上，生成式AI還幾乎沒有成為討論的話題，但在OpenAI推出革命性的ChatGPT聊天機器人幾天後，該機器人席捲了全世界。在短短一年內，新一代人工智慧已成為科技世界發展的核心。亞馬遜雲科技現在正處於一個關鍵時刻，面臨著自成為行業領導者以來雲端計算領域最重大的挑戰和轉型。

 

 生成式人工智慧業務正在快速增長

 雖然生成式人工智慧在企業和開發人員之間的對話中佔據主導地位，但隨著客戶繼續”調整”其雲支出以適應經濟壓力並準備投資新的生成式人工智慧基礎設施和應用程式，雲增長已經放緩。

 Selipsky指出，大多數成本最佳化已經完成，圍繞生成式人工智慧等新工作負載的活動正在增加。

 行業觀察人士現在正在分析客戶進行成本最佳化對亞馬遜雲科技長期合同及其財務的影響。要贏得雲端計算霸主地位的競爭，亞馬遜雲科技必須保持快速增長，保持強大的雲AI產品組合並提高其市場份額。隨著人工智慧從實驗轉向大規模工作負載，市場預計將恢復顯著增長。

 ”增長率已經穩定下來，我們謹慎樂觀，”Selipsky解釋道。他繼續說，”許多客戶已經完成了他們的成本最佳化，我們希望增長能夠加快。展望中期和長期，我們對亞馬遜雲科技強勁增長的前景非常樂觀。我們仍然處於雲端計算的早期階段”。

 

 構建生成式人工智慧應用程式

 在快速發展的AI領域中，關於構建和部署生成式AI模型和應用程式的問題也隨之而來。亞馬遜雲科技的答案是針對生成式AI的新基礎架構，它由三層技術堆疊組成。該堆疊包括一個基礎架構層、一個基礎模型服務層和一個AI應用層，旨在使客戶輕鬆地在所有三個層面進行創新。

 CUBE Research首席分析師Dave Vellante說，客戶尋求在所有這三個層面上利用晶片、資料、基礎模型和雲服務來構建系統或平臺，以培育更具生產力和適應性的新一代人工智慧應用程式。

 Selipsky指出了亞馬遜雲科技生成式AI技術堆疊與其他亞馬遜雲科技雲服務層之間的相似之處。”我們獨特的生成式人工智慧堆疊為客戶提供了比其他雲更大的優勢。”他說。”並非所有競爭對手都選擇在每一層進行創新，人們一定想知道他們需要多長時間才能趕上。”

 顯然，亞馬遜雲科技贏得人工智慧雲霸主地位的主要戰略是基於繼續增強其雲基礎設施和為市場構建獨特的新一代人工智慧技術堆疊。Selipsky認為，亞馬遜雲科技的新AI堆疊的優勢將集中在模型選擇、晶片成本和效能，以及AI開發人員在構建、訓練和執行新一代AI應用程式的基礎模型方面的成功。

 

 新一代人工智慧晶片

 亞馬遜雲科技在矽晶片技術方面的探索（透過Nitro晶片虛擬機器管理程式以及多代Graviton、Trainium和Inferentia晶片得到證明）使其在雲和生成式AI的發展中具有顯著優勢。

 Selipsky解釋了這些創新的切實好處，並指出平衡計算能力與成本考量的重要性。”新一代人工智慧工作負載的計算密集程度非常高，因此價效比絕對至關重要，”他說。這種方法使亞馬遜雲科技成為生式人工智慧市場的主要雲提供商。

 亞馬遜雲科技有望延續Graviton系列在晶片技術方面取得重大進展的傳統，Graviton 3已經上市一年多了。每一代亞馬遜雲科技定製晶片都提供了業界領先的價效比和能效。Selipsky表示，亞馬遜雲科技不斷推進通用計算並在計算和儲存技術的晶片層進行創新，這一點極其重要。

 

 部署和應用生成式AI

 儘管當前的重點是在生成式AI模型訓練上，但人們預計將出現向推理的重大轉變，強調有效解釋和利用資料的能力。”你需要訓練，也需要推理，”Selipsky說。”今天，人們更關注訓練，因為它還處於早期，我們正在構建模型以部署生成式AI應用程式。一旦發生這種情況，生成式AI中的重點和資源分配將更多地轉向推理。”

 企業越來越認識到資料是關鍵的競爭優勢。隨著生成式AI改變應用層和使用者互動介面，需要重新考慮將資料視為智慧財產權和競爭優勢的方法。

 建立有效的資料策略和強大的資料平臺至關重要，尤其是對於在生成式AI中表現出色的企業。現在重點正在轉向資料管理，這將和模型管理、模型安全一樣重要。這種轉變代表了一種新的資料管理方法，改變了傳統方法。技術棧的變化將對資料產生重大影響，這反過來又會影響應用程式。

 ”偉大的模型將會被構建出，它們將非常重要，”Selipsky說。”你和你的競爭對手都將有平等的機會使用這些模型。然而，你的資料將使你與眾不同。我們的客戶在生成式AI領域正在快速發展，因為他們已經在亞馬遜雲科技上實施了強大的資料策略。生成式人工智慧對公司運營方式（包括程式碼庫和堆疊）瞭解或掌握的資料越多，對開發人員來說就越強大。”

 有效的資料策略還需要對可用資料有透徹的理解，確保它在各種應用程式中是協調一致和可用的。主要挑戰包括需要多個資料庫引擎（而不僅僅是一個），以及一系列分析服務，每個都具有廣泛的功能。治理也同樣重要，因為它確保公司全面瞭解可用資料並適當管理許可權。這意味著不同的個人對不同的資料集有不同的訪問許可權，這些許可權必須在所有使用的服務中始終如一。

 

 採訪總結

 Selipsky的採訪展現了生成式AI和雲端計算未來的願景，強調了亞馬遜雲科技在這個快速發展的領域中的關鍵作用。Selipsky的見解反映了適應性和創新至關重要的世界，特別是在人工智慧模型訓練、推理和資料利用領域。

 快速發展的行業認識到生成式人工智慧的可適應性和創新性的關鍵作用，這是亞馬遜雲科技在開發前沿技術（例如Graviton晶片和Trainium和Interentia等專用晶片）方面所展現出來的。亞馬遜雲科技正在大舉押注於提供獨特的三層生成式人工智慧技術堆疊，該堆疊提供多種人工智慧模型和平臺、戰略合作伙伴關係、價效比的技術以及對選擇的承諾。