在亞馬遜雲科技2023re:Invent中國行北京站活動上，亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理陳曉建重點強調了亞馬遜雲科技如何透過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。
雖然生成式AI是2023年重頭戲，話題伴隨著亞馬遜雲科技中國市場的眾多活動，但底層思維是亞馬遜雲科技亙古不變的堅持。
亞馬遜雲科技一直秉承著逆向工作法的理念，從數百萬客戶的需求出發構建產品。深信只有這樣，才能夠持續引領科技創新。作為雲端計算開拓者，亞馬遜雲科技不僅一直透過最安全、最可靠的企業級的能力來賦能客戶的應用，直到今天仍然擁有業界最廣泛、最深入的功能。用一個關鍵詞來總結，就是重塑，從未停止探索用各種方法、更最佳化的方式找到解決客戶痛點的最優解。
像雲端計算，衛星網路，生成式AI等所有複雜技術一樣，雖然未來未知，但作為雲端計算的探索開創者，亞馬遜雲科技始終踐行創新實踐，為客戶突破複雜技術，用重塑實現科技技術的普惠，透過對底層技術的重塑，幫助客戶持續重塑業務，這一旅程沒有終點。
基礎設施、儲存、晶片、無伺服器等全面升級
亞馬遜雲科技全球基礎設施橫跨世界33個地理區域，當前，亞馬遜雲科技的資料中心數量比第二大的雲提供商多三倍，服務多60%，功能多40%。
Kuiper是亞馬遜雲科技正在建造一個由數千顆近地軌道衛星組成的衛星⽹絡。Kuiper團隊成功將他們的首批兩顆原型衛星送入了軌道。除了公共網際網路連線外，Kuiper 還將提供企業就緒的專用連線服務，可以透過專用、安全的連線從任何地方移動資料，以及連線訪問亞馬遜雲科技的雲中的資料。
全新高效能物件儲存 Amazon S3 Express One Zone 正式可用。Amazon S3 Express One Zone是新的S3儲存類別，採用專門設計的軟硬體來加速資料處理，可提供比Amazon S3標準儲存快10倍的效能，同時能夠以一致的毫秒級延遲處理每分鐘數百萬次的請求，同時請求成本降低了50%。這項新服務幫助Pinterest提升了10倍以上的寫入速度，並將其機器學習驅動的視覺靈感引擎的總成本降低了40%。
此次推出自研晶片Amazon Graviton 4，平均效能比Amazon Graviton 3提升30%，對某些工作負載的加速更明顯，資料庫應用程式速度提升40%，大型Java應用程式速度提升45%。基於Amazon Graviton 4的Amazon EC2 R8g例項的預覽版已經推出。
同時推出三項新的無伺服器服務創新，涵蓋了資料庫和分析領域，使客戶能夠更快速、更輕鬆地擴充套件他們的資料基礎設施，以支援最具挑戰性的應用場景。這三項創新包括：Amazon Aurora Limitless資料庫，這是一項全新的功能，可以自動完成超過單個Amazon Aurora資料庫寫入限制的擴充套件，讓開發人員輕鬆地擴充套件他們的應用程式並比自建的解決方案節省數月時間。
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。
降低生成式AI門檻 重塑產業未來
亞馬遜雲科技在生成式AI的端到端的3個不同層面展開持續投入。在底層，提供用於基礎模型訓練和推理的基礎設施。在中間層工具層，提供使用基礎模型進行構建的工。在頂層應用層，提供利用基礎模型構建的應用程式。
值得關注的新發布包括：
Amazon Trainium2處理器，用於生成式 AI 和機器學習訓練的專用晶片，針對訓練具有數千億至數萬億引數的基礎模型進行最佳化，相較 Amazon Trainium 4 倍效能提升，65 exaflops的按需超級計算效能。
Amazon SageMaker HyperPod 服務，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 Bedrock是利用大模型構建和擴充套件生成式人工智慧應用的最簡單方法。各行各業的客戶已經在使用Amazon Bedrock 重塑他們的使用者體驗、產品和流程，並將人工智慧帶入他們的業務核心。
生成式人工智慧工作助手Amazon Q，Amazon Q 可以根據客戶的業務進行定製，幫助員工快速獲得複雜問題的答案、生成內容並採取行動。它可以根據企業的人員、角色和許可權進行個性化定製，並確保客戶的內容不會被用於訓練 Amazon Q 的底層模型，保障資料安全和隱私。
雲端計算的價值在生成式AI的今天被放大
在採訪環節，媒體談到X平臺下雲這一事件。在陳曉建看來，下雲或者雲上到底是更貴還是更便宜，這個問題本身就沒有一個標準的答案，不同的客戶的訴求不一樣、能力不一樣，就會得出不一樣的解答來。
以前如果要做一個網際網路應用，可能只要做一個前端的接入，然後中間做一個資料庫和MySQL的資料儲存，後面寫一堆程式碼程式就結束了。而現在要做的是GenAI的事，要懂大模型，要懂分散式訓練，並且還要懂怎麼安全地把模型打通變成共性的。所以對於IT人員能做的事的複雜度是大大提高了。
是不是每個公司都具備這樣的專業能力呢？以做一個一千張卡的並行訓練來舉例，可能只有很少一部分客戶具備這樣的能力，更不用提達到極致的價效比，如果只是採用一些標準化的硬體的話。
對於IT來說，以後要做的工作不再是隻搭一個簡單的線上的服務，而是要做生成式AI的工作，甚至可能要把生成式AI跟業務完整結合，要做一個時序訓練，這個背後的複雜性是非常非常高的。
這一切提升了使用者自己構建資料中心、構建IT基礎設施的成本，也放大了雲的優勢。所以雲在給客戶帶來價值，在生成式AI的今天不是縮小了，而是放大了，因為只有像這種具備這麼大海量規模、這麼大的研發團隊的服務商，才能夠有能力去做這些事情。
艾瑞諮詢研究總監王成峰表示：“本次亞馬遜雲科技re:Invent大會繼續在生成式AI領域推陳出新，同時對基礎產品升級迭代。其中，令人印象深刻的主要包括：全面深化Serverless，推進資料庫、資料分析、AI等全線產品的‘無伺服器化’，繼續保持在雲原生方面的領先佈局；繼續為生成式AI的發展提供強大能力支撐，不僅包括與英偉達等晶片商合作帶來的更先進算力資源，也透過Amazon Bedrock產品提供‘精選’多模型接入的能力平臺，更加強調生成式AI領域的生態打造。”