变革的基石：亚马逊云科技推七项生成式AI创新
ChatGPT带来的AI热潮在大众群体当中引发广泛关注，是因为大众第一次在生活中如此近距离感受到AI带来的变革。而实际上，生成式AI创新不止是聊天和绘图，在企业层面同样推动着一系列创新，将深刻改变每个公司的运营方式。在2023年7月26日举办的AWS纽约峰会上，亚马逊云科技推出了七项生成式AI创新，进一步降低了生成式AI的使用门槛，让企业可以更专注于核心业务，提高生产效率。
亚马逊云科技此次带来的七项生成式AI创新主要包括：
全面扩展的Amazon Bedrock
AWS全面扩展了其全托管基础模型服务Amazon Bedrock，包括新增Cohere作为基础模型供应商，加入Anthropic和Stability AI的最新基础模型，并发布了新功能Amazon Bedrock代理。
Cohere可用于开发企业AI平台和前沿基础模型，其基础模型可以更直观地生成、检索和汇总信息。AI公司Anthropic最新的语言模型Claude 2已经接入到Amazon Bedrock。Stability AI则计划在Amazon Bedrock上发布其最新版的文生图模型套件Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0)。
Amazon Bedrock代理功能可以帮助开发者创建全托管的人工智能代理（AI Agents），帮助企业加速交付生成式AI应用程序。这些应用程序可以通过对公司系统进行API调用来管理和执行任务。Amazon Bedrock代理功能可以扩展基础模型以理解用户请求，将复杂任务分解成多个步骤，通过对话收集更多信息，并采取行动来满足用户请求。借助Amazon Bedrock代理功能，应用可以为内部或外部客户自动执行任务，比如管理零售订单、处理保险索赔等。服务电商的生成式AI应用程序不仅能回答简单问题，还能帮助用户完成更新订单、管理交易等复杂任务。
Amazon EC2 P5实例加速生成式AI和高性能计算应用
Amazon EC2 P5实例是一款新一代GPU实例提供8个英伟达H100 Tensor Core GPU，具有640 GB高带宽GPU内存；同时提供第三代AMD EPYC处理器、2TB系统内存和30 TB本地NVMe存储，提供3200 Gbps 的聚合网络带宽并支持GPUDirect RDMA。
与上一代基于GPU的实例相比，Amazon EC2 P5实例训练时间可以从几天缩短到几小时，最多可缩短到原来的1/6，训练成本可以降低近40%；可以满足用户在运行人工智能、机器学习和高性能计算工作负载时对高性能和高扩展性的需求。
适用于Amazon OpenSearch Serverless的向量引擎
新的向量引擎正式可用后支持简单的API调用，可用于存储和查询数十亿个嵌入（embeddings）。AWS提供了Amazon Aurora PostgreSQL兼容版关系型数据库、兼容PostgreSQL的Amazon RDS关系型数据库来满足更高级的向量数据存储需求。未来，所有AWS数据库都将具有向量功能，帮助客户简化运营、集成数据。
Amazon CodeWhisperer与Amazon Glue实现集成
AI编程助手Amazon CodeWhisperer能够使用底层基础模型帮助开发人员提高工作效率，根据开发人员使用自然语言留下的注释和IDE（集成开发环境）中的历史代码实时生成代码建议。此次AWS宣布Amazon Glue Studio notebooks支持Amazon CodeWhisperer，帮助Amazon Glue用户优化使用体验、提高开发效率。通过Amazon Glue Studio notebooks，开发人员可以用自然语言（英语）编写特定任务。比如输入“利用json文件中的内容创建一个Spark DataFrame”，Amazon CodeWhisperer就会直接在notebooks中推荐一个或多个可完成此任务的代码片段，开发人员可以选择“接受最推荐的建议”、“查看更多建议”或“继续自己编写代码”。
Amazon QuickSight新增生成式BI功能
AWS正在将Amazon Bedrock提供的大语言模型能力与支持自然语言问答的Amazon QuickSight Q相结合，以在Amazon QuickSight中提供生成式BI功能，帮助企业探索数据、发现并分享洞察。通过新增的生成式BI功能，业务分析师能够使用自然语言执行日常任务，包括创建数据可视化图表、微调和格式化图表效果、创建计算任务等。
Amazon Entity Resolution正式可用
这是一项由机器学习提供支持的分析服务，可以帮助企业分析、匹配和关联相关记录，汇总消费者、业务和产品信息，即便这些记录来自不同的应用程序、数据获取渠道和数据存储。业务分析师和开发人员可以通过内置的预配置工作流程快速提高数据准确性，或者通过自定义工作流程来满足企业需求。借助Amazon Entity Resolution，企业可以更好地了解数据的关联、匹配和链接情况，同时深入挖掘客户洞察、清晰捕捉供应链数据，从而改善运营能力、开展更多有效营销、做好复杂金融投资决策。
Amazon HealthScribe利用生成式AI助力构建医疗应用程序
这项服务能够帮助医疗软件供应商构建临床应用程序，使用文本识别和生成式AI技术生成临床文档，节省医生时间。医疗软件供应商可以通过调用一个API自动创建可靠的记录、提取医学术语和药物等关键信息，并根据医患对话创建摘要，然后将这些数据输入到电子健康记录（EHR）系统。目前在普通医学和骨科这两个常见专科，已经有医疗软件供应商使用Amazon HealthScribe。
不是每个公司都可以像微软、谷歌、Meta那样投入巨资在AI研发上，AWS将自己定位为生成式AI的关键基础设施供应商。此次AWS推出的七项生成式AI创新，从硬件基础设施到基础模型平台，再到具体业务架构和功能，可以帮助初创公司和中小型企业更容易地利用生成式AI技术为自身业务赋能。正如AWS数据库、数据分析和机器学习全球副总裁Swami Sivasubramanian所说：“这将为那些希望以更简单的方式创建代理（Agents）和定制模型的开发人员提供帮助。”