北京——2023年12月12日 亞馬遜雲科技在2023 re:Invent全球大會上圍繞底層基礎設施、生成式人工智慧（AI）、資料戰略等推出了一系列新服務及功能，以創新性的技術重塑幫助客戶加速創新。亞馬遜雲科技全面發力生成式AI，推出面向企業級生成式AI的一系列新服務及功能，包括重塑未來工作方式的新型生成式AI助手Amazon Q、Amazon Bedrock更多的模型選擇和全新強大功能、Amazon SageMaker助力規模化開發應用模型的五大新功能等，幫助企業更輕鬆、安全地構建和應用生成式AI。為了給生成式AI提供強大的資料支援，亞馬遜雲科技進一步豐富向量資料庫選擇，推出讓跨資料儲存的資料訪問與分析更快速、更便捷的Zero-ETL整合特性等。此外，亞馬遜雲科技推出新一代自研晶片Amazon Graviton4和Amazon Trainium2，為機器學習（ML）訓練和生成式AI應用等廣泛的工作負載提供更高價效比和能效。亞馬遜雲科技2023 re:Invent中國行城市巡展活動於今天正式開啟，將覆蓋北京、上海、廣州、深圳、成都、青島、南京、西安、杭州、長沙 10 座城市，為中國構建者全面展示2023 re:Invent全球大會上的最新服務及技術、前沿趨勢以及最佳實踐。
亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理陳曉建表示：“作為全球雲端計算的開創者和引領者，亞馬遜雲科技在每年的re:Invent全球大會上都會發布眾多新服務、新功能和新應用。我們在基礎設施、計算、儲存、資料等領域持續重塑雲端計算，並圍繞當今最具變革性的技術生成式AI推出重磅新服務及功能。我們希望透過這些技術創新，幫助更多企業加快創新速度，利用生成式AI全面重塑未來。”
全面發力生成式AI——幫助企業更輕鬆、安全地構建和應用生成式AI
生成式AI在技術變革、重塑人們的行為方式方面擁有巨大潛力。亞馬遜雲科技為生成式AI提供三層架構，包括利用基礎模型構建的應用程式、使用基礎模型進行構建的工具和用於基礎模型訓練和推理的基礎設施，並在每一層都持續創新，幫助客戶更輕鬆、安全地構建和應用生成式AI，進一步降低利用生成式AI的門檻。
- 推出Amazon Q，重塑未來工作方式。這是一種新型生成式AI支援的助手，可以根據客戶業務進行定製，專門用於滿足辦公場景需要。客戶可以快速獲得複雜問題的相關答案、生成內容並採取行動 – 所有這些都基於客戶自身的資訊儲存庫、程式碼和企業系統的見解。此外，客戶的內容絕不會用於訓練Amazon Q的底層模型。無論是在亞馬遜雲科技上進行構建、使用內部資料和系統，還是使用亞馬遜雲科技應用程式實現商業智慧(BI)、聯絡中心和供應鏈管理的客戶，Amazon Q都是良好的基於生成式AI的助手，能夠幫助各個行業、各種規模的企業安全地使用生成式AI。Amazon Q已向客戶提供預覽版，Amazon Connect中的Amazon Q已正式推出，Amazon Supply Chain中的Amazon Q即將推出。
- Amazon Bedrock釋出更多模型選擇和全新強大功能，助力安全構建和規模化生成式AI應用。來自Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜最新的高效能模型為客戶提供更豐富的行業領先模型選擇，以支援各種用例。此次釋出進一步降低了生成式AI應用的門檻——為客戶提供了更多行業領先的模型選擇和評估模型新功能，以簡化客戶使用相關和專有資料定製模型的方式；提供自動執行復雜任務的工具；併為客戶配備了提供負責任地構建和部署應用程式的保障。
- 推出五項Amazon SageMaker新功能，助力規模化開發應用模型。Amazon SageMaker的五項新功能讓企業更輕鬆快速地構建、訓練和部署支援各種生成式AI使用場景的機器學習模型。新功能包括：Amazon SageMaker HyperPod可大規模加速基礎模型訓練，能夠縮短高達40%的訓練時間，並可以確保持續數週或數月的訓練過程不中斷；Amazon SageMaker Inference 推理功能可平均降低50%的部署成本和20%的推理延遲；Amazon SageMaker Clarify可以幫助客戶評估、比較和選擇最佳模型；Amazon SageMaker Canvas的兩項增強功能——用自然語言指令準備資料、利用模型進行大規模業務分析，將使客戶能夠更輕鬆、更快速地將生成式AI整合到他們的工作流程中。
強大的資料支援對生成式AI至關重要，在2023 re:Invent全球大會上，亞馬遜雲科技圍繞資料基礎設施、整合以及治理等推出多項服務及功能。
- 進一步豐富向量資料庫選擇，確保業務資料和向量資料同步支援生成式AI。亞馬遜雲科技推出了Amazon OpenSearch Serverless向量引擎、Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB的新向量搜尋功能、Amazon Memory DB for Redis向量搜尋預覽版，提升生成式AI應用在響應和延遲方面的效能表現。亞馬遜雲科技還正式推出圖資料庫分析引擎Amazon Neptune Analytics，幫助Snapchat這樣的應用在幾秒鐘內對數十億個連線進行圖形分析。
- 推出四項Zero-ETL整合特性，讓跨資料儲存的資料訪問與分析更快速、更便捷。透過全新的Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）for MySQL與Amazon Redshift的Zero-ETL整合特性，使得在Amazon Redshift中連線和分析多個關係型和非關係型資料庫的資料變得更加容易。此外，客戶現在還可以使用Amazon OpenSearch Service對Amazon DynamoDB資料進行近乎實時的全文和向量搜尋。無論資料儲存在哪裡，這些Zero-ETL整合特性都能簡化資料連線和操作流程，使客戶靈活地利用亞馬遜雲科廣泛而領先的資料庫和分析服務，深入挖掘新洞見的同時，更迅速地實現創新並做出更明智的資料驅動決策。
- 在資料治理方面，亞馬遜雲科技為Amazon DataZone推出了AI描述建議功能預覽版，它能夠為企業的資料集自動生成更易理解的業務描述，並提供該資料集的使用建議。亞馬遜雲科技還推出了Amazon Clean Rooms ML預覽版，可幫助企業及其合作伙伴在集合資料上應用機器學習模型，而無需相互複製或共享原始資料，併為其推出了第一個專門幫助公司為營銷用例建立相似細分市場的模型。
重塑雲端計算——自研晶片、儲存、無伺服器的持續創新
晶片是企業所有工作負載的基礎。亞馬遜雲科技十多年來持續針對自研晶片進行創新，每一代自研晶片都提升價效比和能效；同時為客戶提供了基於AMD、Intel以及英偉達等的最新晶片和例項組合。在2023 re:Invent全球大會上，亞馬遜雲科技推出Amazon Graviton4和Amazon Trainium2自研晶片，為機器學習訓練和生成式AI應用等廣泛的工作負載提供更高價效比和能效。
- Graviton4與當前一代Graviton3處理器相比，效能提升高達30%，獨立核心增加50%以上，記憶體頻寬提升75%以上，為在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)上執行的工作負載提供最佳效能和能效；基於Graviton4的Amazon EC2 R8g例項目前已提供預覽。值得一提的是，透過與光環新網和西雲資料的緊密合作，基於Graviton3處理器的Amazon EC2 C7g、M7g、R7g例項目前均已在亞馬遜雲科技中國（北京）區域和中國（寧夏）區域正式可用，為中國客戶廣泛的雲上工作負載帶來更高價效比和能效。
- Trainium2晶片專為以高效能訓練具有數萬億個引數或變數的基礎模型和大語言模型而構建。Trainium2與第一代Trainium晶片相比，效能提升多達4倍，記憶體提升3倍，能源效率（每瓦效能）提升多達2倍。Amazon EC2 Trn2例項採用最新的Trainium2，一個單獨例項包含16個Trainium加速晶片。Trainium2例項致力於為客戶在新一代EC2 UltraClusters中擴充套件多達100,000個Trainium2加速晶片，並與Amazon Elastic Fabric Adapter（EFA）PB級網路互聯，提供的算力高達65 exaflops，客戶可按需獲得超級計算級別的效能。
Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）自17年前推出以來，已成為最受歡迎的雲端儲存服務之一，在全球擁有數百萬各行各業的客戶。在本次大會上，亞馬遜雲科技宣佈Amazon S3 Express One Zone正式可用，與Amazon S3 Standard相比，資料訪問速度提高至多10倍，資料請求成本降低50%，為機器學習訓練和推理、互動式分析以及媒體內容建立等請求密集型工作負載提供最高效能儲存。
亞馬遜雲科技在17年前就開創性地推出了無伺服器技術，為客戶提供極致的彈性和自動擴充套件能力。在2023 re:Invent全球大會上，亞馬遜雲科技推出了三款無伺服器服務創新，幫助客戶以任意規模分析和管理資料並顯著簡化運營，客戶無需花費時間和精力去配置、管理和擴充套件其資料基礎設施。其中，Amazon Aurora Limitless資料庫可跨多個Amazon Aurora Serverless例項自動分發和查詢資料，並能夠擴充套件到每秒百萬次的事務級寫入並管理PB級資料。Amazon ElastiCache Serverless可以幫助客戶在一分鐘內建立高可用的快取，並實時進行垂直和水平擴充套件以支援客戶複雜的應用程式，且無需管理基礎架構。Amazon Redshift Serverless利用人工智慧（AI）預測工作負載並自動擴充套件和最佳化資源，幫助客戶實現高價效比的目標。