一家号称“真相帝”的公司，一个DEMO就能估值2亿
06-17
文字|黎诗韵编辑 |郑玄 ChatGPT 引发生成式 AI 浪潮一年半以来，“大模型”本身就吸引了绝大多数人的关注。
一方面，国内外大型模型公司之间竞争激烈，不断推高模型能力上限。
另一方面，企业也渴望使用大型机型。
有实力的公司要么想开发自己的大模型，要么将第三方模型部署在本地。
然而今天，情况似乎发生了变化。
参加5月29日举办的亚马逊云技术峰会，聆听各行业代表的分享，并与现场众多人士交流后，我们发现亚马逊云技术提出了业界的一个关键问题：企业到底想要什么是大型机型，还是智能生产力？ 在经历了去年大模型的“尝鲜”之后，今天越来越多的企业似乎意识到我们不能为了人工智能而使用人工智能。
我们发现，主流优秀企业的需求正在趋同并变得清晰，那就是利用AI来提高生产力——在本地部署大型模型似乎并不那么重要。
亚马逊云技术全球企业战略总经理·伊希特表示：“我们在全球看到客户正在经历三个阶段：‘场景需求的想法，20个生成式AI测试项目，最后2个项目的实施’。
” -3个场景。
”亚马逊云技术围绕生成式AI构建了三层技术栈，中间层的核心产品Amazon Bedrock成为本次峰会的焦点。
是为不想做模型开发和部署，只想调用模型API的客户准备的。
“没有任何大模式能够主宰世界。
” “大型模型不再是企业生成式人工智能创新的唯一要素。
”亚马逊全球副总裁、亚马逊云技术大中华区总裁褚瑞松在峰会上表示。
一定程度上，这不仅代表了一定的企业诉求和业务趋势，也体现了全球最大云计算巨头在大模型时代的战略决心。
它的目标不是像OpenAI那样专注于大型模型并影响AGI，而是帮助客户务实地使用AI——模型只是一种技术手段。
过去一年，已有2万名企业先驱利用生成式人工智能技术解决实际问题。
这样的讨论和发言占据了整个峰会的绝大多数内容。
亚马逊云技术相信“永远不会有一种模式能够主宰世界”｜图片来源：亚马逊云技术01 如果说提高智能生产力是“彼岸”，那么亚马逊云技术想成为最好的“摆渡船”如果OpenAI的目标是AGI，那么亚马逊云技术则完全相反。
他们所有的产品和服务体系的目标都是探索如何在人工智能的整体发展过程中构建一个工具和生态系统，帮助企业更好地利用人工智能来提高生产力。
。
如果说提高智能生产力是“彼岸”，那么亚马逊云技术想成为最好的“摆渡船”。
这艘“摆渡船”由三层组成，对应亚马逊的三层生成式AI技术栈，本质上对应了不同需求的客户：最底层主要包括NVIDIA和亚马逊自研芯片、Amazon SageMaker工具等，主要用于培训推理和部署自己模型的客户；中间层主要基于Bedrock工具，主要针对希望通过API直接调用大型模型的客户；最顶层是基于AI助手Amazon Q，并且是为那些想要直接开发AI应用程序的“开箱即用”客户端。
亚马逊云技术围绕生成人工智能构建的三层技术堆栈 |图片来源：亚马逊云技术 在今年的峰会上，以 Bedrock 为代表的中间层成为亚马逊云技术的焦点。
据极客公园介绍，疫情发生以来一年来，全球已有超过2万客户使用过这款产品。
过去，企业“尝试自己训练模型”的新鲜感已经过去了。
越来越多的企业倾向于以更轻量级的方式开发生成式AI的企业级应用，利用它“更快速、更经济”地走向大模型，获得智能生产力的直接跳跃。
当然，亚马逊云技术仍然支持坚持构建自己模型的公司。
但就客户需求而言，大型模型公司始终属于少数，而且会越来越趋同。
亚马逊云技术一直秉持“不会有一种模式能够主宰世界”的观点。
这不仅是因为市场上有很多优秀的大机型，它们之间相互竞争；也是因为每个型号都有自己的优势，在性能、特殊能力、稳定性、成本、安全性等参数上都有自己的优势。
只有综合评估后才能帮助客户选择最合适的模型，甚至多种模型的组合才会产生真正的商业价值。
亚马逊云技术已经明确了自己的战略——那就是为他们提供满足主流企业需求的最佳“摆渡船”。
Bedrock的核心亮点包括：丰富的近30个主流模型选择（包括Claude3和亚马逊自研模型），以及RAG（检索增强生成）、知识库、模型微调和定制功能、开发工具代理，以及确保模型安全的工具 Amazon Bedrock 等的 Guardrails。
护栏值得强调。
生成式人工智能技术虽然带来了生产力的提升，但也蕴藏着风险。
例如，生成的内容可能含有仇恨、暴力、色情等不良倾向。
Guardrails 是顶级云服务提供商提供的唯一可以帮助客户拦截高达 85% 有害内容的解决方案。
用户只需在Guardrail中提供相应的自然语言描述即可过滤相关内容。
Bedrock产品核心介绍｜图片来源：亚马逊云科技 这款主打产品的清晰性和功能性设计代表了亚马逊在AI时代的独特战略定位。
作为一家倡导“Customer Obsession”的公司，满足客户需求是目标。
至于大型车型，只是实现这一目标的手段。
02 不要碰石头，先锋企业已率先“过河”。
在过去的一年里，亚马逊云技术各行各业的客户利用其生成式人工智能平台取得了很多良好的进展。
甚至可以说，在现场，我们已经看到了很多例子。
观察可分为以下几类： 1.扩大收入； 2、新产品、新商业模式； 3、改善用户体验； 4、优化流程，提高运行效率； 5. 提高员工生产力。
超过1万客户使用Amazon Bedrock｜图片来源：亚马逊云科技 以提升用户体验为例，牧通科技的产品在全球拥有近10亿月活跃用户，但玩家在游戏场景中有时会被虐。
当玩家投诉时，如果我们想让玩家有良好的游戏体验，就需要7x24小时的人工客服，而且人工客服最好能跨语言、跨时差处理。
目前的方法依靠社区志愿者在业余时间进行侮辱判定。
但通过调用Amazon Bedrock上的Claude3模型，AI客服可以随时准确判断侮辱行为，准确率高达90%。
不准确也可能是“理解不同”造成的，甚至AI判断正确而人工判断错误。
的情况下，大大提高了玩家的体验。
广告营销公司一点天下在全球营销过程中，最大的需求就是多语言广告文案的生成和模特照片的生成。
公司借助亚马逊Bedrock上的Claude3模型，利用AI制作广告营销文案和AI模型制作模型图片，将成本和时间降低到原来的十分之一，降低了自主海外扩张的成本。
电子商务网站。
50%。
随着智能生产力的提升，新产品、新模式也开始涌现。
石通科技就是一个例子。
他们利用大型模型的自然语言交互能力来开发家庭伴侣机器人。
全球最知名的运动品牌之一将超过 15 万件过去的鞋款设计放在亚马逊云技术上来训练模型，从而刺激设计师产生更好的设计创意。
Bridgewater Associates利用亚马逊云技术训练数据模型，可以帮助投资分析师将投资分析时间从1小时缩短至15分钟。
这显然是可以观察到的生产力的巨大提高。
亚马逊全球副总裁、亚马逊云技术大中华区总裁褚瑞松表示，预计到2020年，生成式AI将为全球经济贡献7万亿美元的价值，这比德国整个GDP还要多。
到 2020 年，仅中国就有 2.2 亿个就业岗位可能会因生成人工智能而发生转变。
亚马逊云技术峰会｜图片来源：亚马逊云技术 从亚马逊云技术的企业案例和极其清晰的产品布局来看，全球快速发展的企业确实已经慢慢走过了“摸着石头过河”的试水阶段，我们到达提高生产力的“彼岸”。
对更多企业的启示是：说到底，企业想要的不是大模型本身，而是智能生产力带来的竞争力提升。
他们应该明确这个目标，使用合适的新工具，“尽快过河”。
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