个人网站建设目的,商标名称推荐,网页设计怎么运行,网络组建实训报告11月末#xff0c;若是你降落在拉斯维加斯麦卡伦国际机场#xff0c;或许会在大厅里看到一排排AI企业和云厂商相关的夸张标语。走向出口的路上#xff0c;你的身边会不断穿梭过穿着印有“AI21Lab”“Anthropic”等字样的AI企业员工。或许#xff0c;你还会被机场工作人员主…11月末若是你降落在拉斯维加斯麦卡伦国际机场或许会在大厅里看到一排排AI企业和云厂商相关的夸张标语。走向出口的路上你的身边会不断穿梭过穿着印有“AI21Lab”“Anthropic”等字样的AI企业员工。或许你还会被机场工作人员主动询问“你是来参加亚马逊云科技re:Invent大会的吗” 美国当地时间11月26日至12月1日为期5天的re:Invent大会将“赌城”暂时变成了AI开发者们的朝圣地——会场所在的威斯人酒店汇聚了超过5万参会者。 作为大模型的诞生地美国AI企业的动向在某种意义上是AI发展的风向标。机场的横幅已经点明了当下AI与云密不可分的关系。而在亚马逊云科技re:Invent的展会上能看到来自AI算力层、模型层、应用层的各类企业。 作为东道主的亚马逊云科技在大会上发了两款自研的芯片、一款企业AI助手更新了从数据库到量子计算的一系列服务。 主会场欢呼最热烈的两个环节莫过于英伟达CEO黄仁勋、OpenAI老对手Anthropic CEO Dario Amodei登台分别与亚马逊云科技CEO Adam Selipsky宣布了云计算和模型服务的新合作。 相较于OpenAI开发者大会引发的创业者恐慌在re:Invent的展会中能看到亚马逊云科技与客户、开发者在模型服务、数据库、安全方案等方面同台竞技亚马逊云科技愈发瞄准客户精细化的需求和垂直场景而处于中间层的To B厂商们正在向上下游延伸提供端到端的服务。 为何能够形成这一种纵横捭阖的AI业态无论是亚马逊云科技还是展商都给出了同样的答案AI很初期机会还很多。 云厂商不断降低客户“买水”的门槛 “我需要一些烹饪建议我将输入3种食材和烹饪的时间请给我食谱和详细的步骤。”几秒后一个具有食谱生成功能的界面出现在了屏幕上。这是re:Invent展会上AWS推出的0代码App生成器PartyRock。 11月6日OpenAI发布的GPT Builder让AI App的开发门槛降到了“搭积木”的程度。通过将应用开发程序封装进不同的流程模块用户可以在GPT Builder中用设置参数的方式完成应用的开发。 怎样的开发模式才能做到比GPTs的门槛更低亚马逊云科技用PartyRock给出的答案是真生的“0代码”只要一句话就能搞定所有的开发流程。“无代码、可微调、可商用还支持多系统。” 除了亚马逊云科技自研的模型Titan用户可以选择基于Claude、Llama等主流模型作为AI应用的底座并且设置相应的参数。 而相较于已经展露出成为操作系统的野心的OpenAI亚马逊云科技的策略是和互联网时代的主流操作系统成为盟友PartyRock生成的AI应用既可以上架IOS和安卓等主流操作系统也能作为一个网站发布。 PartyRock可以被视作亚马逊云科技在2023年4月推出的AI服务Amazon Bedrock的“娱乐版”。至于为什么要发布这样一个易上手的AI App生成产品亚马逊云科技的意图也很明显收割一批学生、白领等非技术背景的用户。 如今美国的AI企业在争相向开发者“卖水”、建立开发者生态的同时也在不断降低AI工具的使用门槛。不过相较于PartyRock提供的轻量化的To C应用的开发环境企业用户的需求则复杂得多。 如今多数企业对AI应用的需求是快速复制专家知识。亚马逊云科技在大会上发布的AI工作助手AmazonQ一方面作为亚马逊云科技的客服和业务经理为企业答疑解惑并提供解决方案另一方面也能连接企业的业务数据、信息和系统帮助企业创建专属的AI Agent。 相较于微软此前发布的CopilotQ的定制化属性更为突出。当企业客户部署自己的Agent时Q会生成一个网络应用程序管理员工的访问权限以此保护企业信息安全并提供更准确的服务。比如针对销售Q将优先综合销售相关的业务数据和资料在进行会议摘要时Q也会将销售部分的内容优先进行总结。 对AI而言没有“无用”的数据 要提高自动驾驶的安全性什么样的驾驶数据是有用的 在re:Invent展会上若是进入亚马逊云科技的模拟驾舱或许对不同数据发挥的价值就有了直观的了解。 这个装载道路摄像头并在仪表盘、方向盘、脚踏板上布满传感器的模拟驾舱通过AWS亚马逊云科技的IoT物联网服务将车内外数据传输到数据库并可视化呈现。 模拟舱的试验是数据对AI的重要性的缩影。在re:Invent的现场能明显感受到AI是主角而“Data”又是AI的主角。随着AI的发展一方面BI商业智能、Text to SQL文生SQL等数据相关的AI应用场景已经被初步验证。另一方面各行业被要求利用更多的业务数据去洞察和满足用户愈发精细化的需求。愈来愈多的企业意识到不存在“无用”的数据。如何让所有的业务数据发挥价值成了数据服务商提供服务的重点。 比如亚马逊云科技的数据管理服务DataZone在大会上推出了AI推荐AI Recommendations功能将原有企业找数据的过程转化为让具有价值的数据主动找到企业。企业只需输入自己的业务需求DataZone就能够提供相应的数据索引并为企业提供使用数据的建议。 根据不同的数据生态美国AI公司们在云服务方案的选择上也更加精细化。 经过十多年的发展美国云厂商已经培养出了较为鲜明的业务优势。几名参展的客户总结亚马逊云科技注重全球化和大而全的服务微软Azure注重平台化和定制化的服务谷歌云则注重于垂直场景。 端到端不只是巨头游戏 在美国端到端的AI服务不仅仅是云巨头的游戏。 不少数据库、中间层的厂商都开始建立从数据处理、AI应用定制、安全管理等全流程的AI服务更甚者与大厂共分蛋糕提供AI应用开发工具或者框架。 “Your New AI Copilot for Backup数据备份的AI助手。”在展会上Druva一组标语宣告自己发布了新的AI助手Dru并可为客户提供定制化服务。 在展会上技术服务商IBM秀出的“肌肉”是几乎所有大厂都在布局的生成式AI训练、微调、部署服务。这项名为watsonx.ai的功能也将Prompt Engineering提示词工程、训练、调整和部署等模型训练流程封装到低代码的模块中让企业能够较低门槛地开发AI模型和构建AI应用。 估值高达430亿美元、被英伟达投资的数据处理超级独角兽Databricks不仅搬来了从数据管理到分析的一整套解决方案还把与客户合作研发的AI写真生成应用搬到了展会现场。 目前国内大部分AI写真应用仍需上传20张不同角度的脸部照片作为机器学习的“养料”。但Databricks这位写真领域的“外行人”却拿出了一套只需现场拍摄一张正面照、5分钟内生成照片的AI写真方案。除却风格和审美差异Databricks生成写真的面部细节并不亚于国内AI写真应用。 而Databricks的老对手市值超700亿美元的Snowflakes则把一整套动捕滑雪游戏搬到了展会现场。 不过想要进入中国市场AI外企们寻找合适的商业模式依然是难点。为何“重复造轮子”依然能够有繁荣的业态美国AI玩家们给出的答案是开放的心态开放的生态。 开源解决方案提供商Red Hat做的是开源生态的“搬运工”为企业提供开源技术方案的选择、微调和部署服务。即便开源社区Huggingface也提供同样的服务但双方依然保持了合作关系。 可以看到亚马逊云科技的大多客户都在做自己的“AmazonQ”助手自己的“Qdrant”亚马逊云科技的向量数据库甚至自己的“Bedrock”亚马逊云科技的AI开发平台。此前已经发布了云计算服务DGX Cloud的英伟达这次也将首个配置了最新GPU GH200 NVL32的DGX Cloud搭在了亚马逊云科技的云上。 刚刚给微软Ignite开发者大会捧场的英伟达CEO黄仁勋也现身亚马逊云科技的主会场。 Matt Garman说”作为客户的MongoDB、Snowflake都是亚马逊云科技数据库Redshift的有力竞争者大家都在合作和竞争中相互学习对方的优势”。若是站在供应商的角度加入生态的合作伙伴越多亚马逊云科技就能够满足用户更多元的需求。
