在亚马逊云科技，一项新服务的发布向来不是终点，而是一个起点，亚马逊云科技会不断为其增加新功能，其中一个方向就是帮助客户连接和集成不同的亚马逊云科技服务。
值得一提的是，就在前不久的美国拉斯维加斯举办的2023年re:Invent大会，亚马逊云科技一口气发布了200多项新服务和功能，以及超过350项持续的更新。
事实上，re:Invent作为云计算的风向标，无论是从技术还是产品的角度来看，都对整合IT行业有着重大的影响。为了更好的解读行业的技术发展趋势，2023年12月12日，亚马逊云科技re:Invent中国行正式拉开帷幕，旨在从如何在云计算的底层重塑功能如何利用生成式AI重塑未来两个层面进行深度剖析。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建
“亚马逊业务的早期，我们亲身经历了配置和管理基础设置是多么的困难和昂贵，所以这是亚马逊云科技重新去思考如何去管理和提供一个IT基础架构的初衷。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，亚马逊云科技希望通过按需、安全、可靠并且经济高效的云计算的服务，重塑IT基础设施，从根本上做到了技术普惠——任何人都可以拥有和全球最顶尖的公司一样先进、强大的IT功能。
在重塑云计算底层功能方面，亚马逊云科技可以说是不遗余力：从云基础设施方面，在全球基础设施横跨世界32个地理区域上，新增5个左右的区域，亚马逊云科技的数据中心数量比第二大的云提供商多三倍，服务多60%，功能多40%。
存储方面，新发布Amazon S3 Express One Zone，它是新的S3存储类别，采用专门设计的软硬件来加速数据处理，可提供比Amazon S3标准存储快10倍的性能，同时能够以一致的毫秒级延迟处理每分钟数百万次的请求，同时请求成本降低了50%。
通用型计算芯片方面，新发布Graviton3中国区域可用：宣布Amazon Graviton3处理器的Amazon EC2 C7g、M7g、R7g实例在亚马逊云科技中国（北京）区域和中国（宁夏）区域正式可用，提供更高性能、更快内存，以及更加节能。同时，推出自研芯片Amazon Graviton 4平均性能比Amazon Graviton 3提升30%，对某些工作负载的加速更明显，数据库应用程序速度提升40%，大型Java应用程序速度提升45%。基于Amazon Graviton 4的Amazon EC2 R8g实例的预览版已经推出。
在无服务器方面，不仅新发布Amazon Aurora Limitless Database，简化了跨单台服务器读写吞吐量限制进行扩展,实现自动分布式分片，最大程度提升性能，同时发布了Amazon ElastiCache Serverless，让客户在一分钟内创建高可用的缓存，并实时进行垂直和水平扩展以支持客户复杂的应用程序，且无需管理基础架构，以及Amazon Redshift Serverless新的基于AI的扩展和优化功能的预览，可根据多个工作负载维度自动调整资源并执行优化操作以完成预设的性价比目标。
“亚马逊云科技不断地从用户的场景出发，为用户的需求再次重塑云计算：即使一个非常简单的服务，我们都能通过一个全新的方式为您提供一个全新的解决方案，最后让整个解决能力提上了一个新的台阶。”在陈晓建看来，这就是亚马逊云科技一直在说的re:Invent重塑创新背后真正的含义。
2023年，谁都逃不开生成式AI的话题。因为AI 对于所有的行业、所有的客户甚至 投资方来说，大家都知道 :AI 是一个机会，未来整个 AIGC 的投入占企业 IT 投入的占比，一定会越来越高。
毫无疑问，生成式AI正在以意想不到的方式去提供人类的生产力，但愿景很美好，现实也很残酷。对于企业而言，生成式AI的落地，仍挑战重重：如何兼顾规模和成本、如何选择最适合自身业务的生成式AI模型、又如何去保证自身业务的安全性和隐私……这些都是生成式AI落地企业的关键所在。
陈晓建透露，亚马逊云科技将会从生成式AI的端到端的3个不同层面展开持续投入：首先在底层，提供用于基础模型训练和推理的基础设施。
在13年前，亚马逊云科技就看到了GPU这种加速计算芯片的价值，成为第一个把GPU带入到云上的云供应商，现在GPU服务器已经广泛用于HPC、视频、AI的工作负载等多种应用。
例如，在Amazon EC2 P3的实例中亚马逊云科技率先提供了NVIDIA V100 GPU。今年早些时候，更是全球第一家将NVIDIA最新的芯片H100 GPU和Amazon EC2 P5实例推出市场的主要云提供商， Amazon EC2 P5实例提供了惊人的性能，在训练上比Amazon EC2 P4实例要快4倍，而成本只是P4的60%。
据了解，本次re:Invent 2023全球大会上，亚马逊云科技和英伟达共同宣布了几项最新合作：亚马逊云科技将提供首款搭载NVIDIA Grace Hopper超级芯片和亚马逊云科技UltraClusters技术的云AI超级计算机；首款使用NVIDIA最新芯片GH200 NVL32 的NVIDIA DGX云即将登录亚马逊云科技；两家公司共同开展“Project Ceiba”合作项目， 将全球最快的GPU驱动AI超级计算机和NVIDIA DGX云超级计算机用于NVIDIA AI的训练、研发、定制化模型的开发，它将拥有1.6万个最新的GH200超级芯片，提供高达65 ExaFLOPS的惊人算力。
此外，亚马逊云科技新在自研芯片也迎来了重磅创新：推出Amazon Graviton4和Amazon Trainium2自研芯片，为机器学习训练和生成式AI应用等广泛的工作负载提供更高性价比和能效。Amazon Graviton4与当前一代Graviton3处理器相比，性能提升高达30%，独立核心增加50%以上，内存带宽提升75%以上；Amazon Trainium2与第一代Amazon Trainium芯片相比，性能提升多达4倍，内存提升3倍，能源效率（每瓦性能）提升多达2倍。以及Amazon SageMaker HyperPod 服务，可大规模加速基础模型训练，能够缩短高达40%的训练时间，并可以确保持续数周或数月的训练过程不中断。
当然，不是每一个客户他们都愿意直接从最底层来进行训练的，很多客户可能具备一些AI和机器学习的能力，但他们需要更快地去尝试不同的模型。这就是亚马逊云科技中间工具层的价值所在。
在中间工具层，不得不提亚马逊云科技今年刚推出的全托管生成式AI服务Amazon Bedrock。“Amazon Bedrock是以一个API极简的方式来进行模型的选择，并且可以支持使用企业自有业务数据对这些模型进行定制，最后通过久经考验的云安全的方式，比如TLS（传输层安全性协议）加密、IAM（身份和访问管理）身份认证、网络隔离等，来最大限度地保证您和业务数据的隐私。”陈晓建表示，Amazon Bedrock提供了广泛的模型选择，不仅有一些业界领先的开源模型，还包括新发布的支持Anthropic Claude 2.1和Meta LLaMa 2 70B以及亚马逊云科技自己开发的Amazon Titan模型。
Amazon Titan 模型是基于亚马逊25年人工智能和机器学习经验，支持多种用例。例如，Amazon Titan Text Embeddings模型，能将文本转换为向量。
据悉，本次Amazon Titan 模型也迎来了几项重要创新： Amazon Titan Text Lite 是一种更小巧、更具成本效益的模型，支持聊天机器人问答或文本摘要等用例。它重量轻，非常适合微调，为业务需求提供高度可定制的选择；Amazon Titan Text Express 模型参数量更大，可用于更广泛的任务，如开放式文本生成和对话聊天；Amazon Titan Multimodal Embeddings多模态嵌入模型，能够创建更丰富的多模态搜索和推荐体验；Amazon Titan Image Generator图像生成模型预览版，现已推出预览版，使客户能够使用自然语言提示生成高质量、逼真的图像或增强现有图像。为促进负责任地开发人工智能技术，所有Amazon Titan生成的图像默认都含有隐形水印。
需要注意的是，既然Amazon Bedrock能够让亚马逊云科技跟用户，甚至是业务相结合，那么客户希望能够更紧密地使用生成式AI，例如能否有一些开箱即用的方案呢？或者说，亚马逊云科技在顶层应用层，可以为用户提供哪些基础模型构建的应用程序呢？
“亚马逊云科技在顶层应用端：一方面提供了Amazon CodeWhisperer，其目前已经支持15种最流行的编程语言，通过近乎实时的生成代码建议，帮助用户更快、更便捷地去构建应用程序；另一方面，发布全新的亚马逊云科技生成式AI助手Amazon Q，根据现有的身份和访问权限来进行访问，并通过自然语言交互来快速获得答案。”陈晓建认为，Amazon Q是亚马逊云科技的专家，由亚马逊云科技17年来积累的知识和经验训练而成，可以在多种界面回答客户提出的各种亚马逊云科技相关的专业问题。
同时，Amazon Q是一个“多面手”：既是企业业务的专家，拥有40多个兼容流行数据源的内置连接器，并支持自定义连接器，企业可以轻松将其连接至其业务数据和系统中。Amazon Q可使用身份验证系统来确认用户职能和访问权限，并支持指定话题屏蔽或关键词过滤等管理控制功能；还是商业智能专家，支持将其引入多种服务和应用中以提供基于生成式AI的帮助。 将Amazon Q引入BI应用Amazon QuickSight中，能够在几秒钟内响应用户要求，创建精准且美观的月度业务变化的相关描述，该功能现已提供预览；也是联络中心专家，将Amazon Q引入云联络中心应用Amazon Connect中，能够根据实时对话检测客户问题，并能够自动回复、给出建议以及提供相关资料，该功能现已正式可用。
“亚马逊云科技生成式AI所提供的三层的工作不仅是针对于底层开发人员，还适用于使用大模型环境的人员以及对大模型并不了解的只是想使用生成式AI的业务人员，我们都提供了完整的解决方案，但这还远远不够。”陈晓建强调，生成式AI，用户不光需要拥有一个强大的模型，还需要拥有一个强大的数据底座，这是提升企业竞争力的有效的途径。
为了满足用户全面的数据服务满足不同类型的数据处理需求，亚马逊云科技新发布了Amazon RDS for DB2。在托管数据库服务Amazon RDS方面，为用户提供5种熟悉的数据库引擎和灵活的部署方式以供选择，分别是MySQL，Postgre Oracle， SQL Server，今天又新增了RDS for DB2；Amazon OpenSearch Serverless，可以帮助客户简单、可扩展且⾼性能的向量储和搜索，⽽⽆需管理基础设施；Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB数据库新增全新向量搜索功能。对于需要高模式灵活性或JSON数据的用例，Amazon DocumentDB客户现在可以将其源数据和向量数据存储在同一个数据库中。Amazon DynamoDB客户则可以通过与Amazon OpenSearch的Zero-ETL集成来实现向量功能……
从数据中获取价值，通常需要确保数据跨数据仓库进行集成，以获得更完整的业务视图。亚马逊云科技发布了多项Zero-ETL功能：Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS for MySQL和Amazon DynamoDB与Amazon Redshift的Zero-ETL集成预览版。加上之前宣布的Amazon Aurora MySQL，消除了以前为了数据在它们之间移动而不得不做的繁琐ETL工作的痛苦。
在可治理的数据基础领域，亚马逊云科技始终坚持“创新+治理，不做选择，要二者兼得。”即要保证业务的敏捷性的同时，依然可以确保数据有效的治理。
2022年亚马逊云科技发布了Amazon DataZone，从约束流程和操作方法开始允许客户建立统一的数据目录。但同时提供严格的授权审批能力，让正确的人访问正确的数据。在今年亚马逊云科技新发布Amazon DataZone AI recommendations预览版，这是一项AI描述建议功能，能够为企业的数据集自动生成更易理解的业务描述，并提供该数据集的使用建议以及Amazon Clean Rooms ML预览版，这是第一个在不共享基础数据的情况下与合作伙伴一起构建机器学习模型的产品。
写在最后
从负责任的AI到数据安全能力，亚马逊云科技进行了多维度的更新，我们看到了亚马逊云科技始终将企业的严苛要求置于产品设计理念的首位。
“亚马逊云科技所推出的这么多项功能，大语言模型相关的是其中的一部分，我们其实做了大量的工程化的工作，能够帮助用户真正把大语言模型的能力和业务相结合，这是我们为客户提供的非常重要的价值。”陈晓建认为，亚马逊云科技一直秉承着逆向工作法的理念，从数百万客户的需求出发构建产品。作为云计算开拓者，亚马逊云科技不仅一直通过最安全、最可靠的企业级的能力来赋能客户的应用，直到今天仍然拥有业界最广泛、最深入的功能。如果用一个关键词来总结，就是重塑，从未停止探索用各种方法、更优化的方式找到解决客户痛点的最优解。
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