AWS的六大生成式AI产品以及合作伙伴计划
AWS全球渠道负责人Ruba Borno表示，AWS让全球客户都有机会使用生成式AI，并计划通过合作伙伴推动新发布的AI解决方案。
AWS副总裁、全球渠道和联盟负责人Borno在接受采访时表示：“我们对AWS现在如何让客户都有机会访问基础模型和生成式AI感到非常兴奋。我们帮助客户取得的主要成果，是让他们能够灵活地选择他们想要使用生成式AI进行构建的方式。”
她表示，客户和合作伙伴可以从三个选项中进行选择：使用专门的机器学习基础设施构建自己的基础模型，利用预训练的基础模型作为基础模型来构建他们的应用，或者使用带有内置生成式AI的服务，而无需基础模型方面的任何特定专业知识。
在AWS生成式AI并不是新鲜事
在谈及AWS推动合作伙伴和客户消费生成式AI解决方案和计划（例如Amazon Bedrock和免费访问Amazon CodeWhisperer）之前，Borno表示，关键是要记住，Amazon并不是AI市场中的新手。
OpenAI ChatGPT（得到AWS云竞争对手微软的支持）等产品的流行，让生成式AI成为了2023年的新闻头条。Borno希望提醒市场，AWS几十年来一直在投资机器学习。
她说：“AI和机器学习对亚马逊来说并不陌生。二十年来，我们一直大力投资这项技术的开发和部署，不管是面向客户还是内部运营。至今我们已经累计帮助100000多家客户通过机器学习和人工智能进行创新。”
生成式AI是一种可以根据提示生成图像、文本、音频和合成数据的应用。Borno表示：“我们的合作伙伴在帮助客户利用生成式AI的潜力方面，发挥着关键作用。尽管我们仍处于生成式AI的早期阶段，但合作伙伴不应该推迟在AWS上构建生成式AI产品。”
Borno在接受采访时，解释了AWS最重要的生成式AI产品和渠道计划，称合作伙伴应该在当今市场上利用这些产品。
Amazon Bedrock：“构建和扩展”生成式AI的最简单的方式
Amazon Bedrock是一项用于构建和扩展生成式AI应用的新服务，让客户可以轻松访问创新的基础模型。
Borno说：“Amazon Bedrock为客户提供了构建和扩展企业级生成式AI应用一种最简单的方法。Bedrock使来自AI初创公司的预训练基础模型，如Anthropic和Stability AI，可以通过API轻松获得，此外还提供由AWS开发的Amazon Titan基础模型。”
Amazon Bedrock的启动合作伙伴包括Accenture、Deloitte、Infosys和Slalom，这些合作伙伴正在打造实践以帮助企业更快速地行动起来。她说：“Amazon Bedrock的托管服务让我们感到非常兴奋。”
新的Amazon EC2 Inf2使“生成式AI具有成本效益”
AWS最近全面推出了由AWS Inferentia2芯片提供支持的Amazon EC2 Inf2实例，旨在降低运行生成式AI工作负载的成本。
Borno说：“我们从一流的基础设施角度出发，使生成式AI具有成本效益。”
她说：“如果你考虑生成式AI，有两种类型的工作要做：一种是推理，另一种是必须要做的训练。因此，训练模型然后从模型中推断答案。与上一代产品相比，Amazon EC2 Inferentia2实例的吞吐量提高了4倍，延迟降低了10倍。 推理性能比其他任何EC2实例都高出40%，所以我们真的是在进行推理。”
Borno表示，降低成本和能源消耗，让生成式AI更容易被更广泛的客户所用。
开发人员免费访问Amazon CodeWhisperer
AWS正在推动更多的开发人员和合作伙伴访问Amazon CodeWhisperer，这是一个AI编码助手，可以生成整行和全功能的代码建议。AWS现在提供对Amazon CodeWhisperer 的免费访问，对个人开发人员没有任何使用限制。
Borno说：“CodeWhisperer现在支持10多种编程语言，我们进行了生产力挑战赛，使用Amazon CodeWhisperer的参与者完成任务的速度，比那些没有使用的参与者快57%。他们成功完成任务的频率比没有完成任务的人高27%。”
她说：“因此，当你考虑推广使用生成式AI的时候，就意味着开发人员生产力的巨大飞跃，我们对此感到非常兴奋。”
运行Trn1n实例的Trainium芯片
Borno说，生成式AI模型需要经过训练才能提供正确的答案、图像和洞察力，运行这些训练运行需要大量的计算资源，而且众所周知，这么做成本是很高的。
不过，AWS新推出的Trn1n实例现在运行在AWS定制的Trainium芯片上，提供强大的网络功能，Borno表示，这是快速且经济高效训练这些模型的关键。
她说：“这些芯片旨在为大型网络密集型模型提供比上一代Trainium1高出20%的性能。”在运行Trn1n实例的时候，开发人员能够以更低的成本更快速地训练模型。
AWS合作伙伴的角色：专业化、熟悉客户的基础模型
Borno表示，2023年AWS将在合作伙伴方面采取四个步骤和行动。
“首先是专业化。投资开发行业专有的生成式AI实践和解决方案，例如来自垂直行业的洞察，包括广告和营销、医疗和生命科学、金融服务等。”
例如，AWS最近与3M Health Information Systems展开合作，加速AI在临床文档中的使用，为医生提供医疗笔记和虚拟助手解决方案。“这些是生成式AI可以增加价值的关键成果。我们希望我们的合作伙伴专注于这些领域，因为结果才是最重要的。”
第二是让合作伙伴了解适合他们客户用例的正确的基础模型。
“Amazon Bedrock提供的广泛选择汇集了当今市场上最强大的基础模型。但并非所有基础模型都是放之四海而皆准的。熟悉哪种基础模型最适合他们的客户用例，这是非常关键的。我们可以帮助他们，因为今天他们可以通过Amazon JumpStart获得其中一部分基础模型。这就是SageMaker的机器学习中心要做的，提供数百个预训练的模型和模板，让我们的合作伙伴快速入门。”
AWS致合作伙伴：如何吸引客户和构建解决方案
另外两项措施，是开始与客户接触并尽快围绕生成式AI构建解决方案。
AWS正在为合作伙伴提供资源，帮助他们开始或者推进他们的生成式AI客户之旅，包括AWS Solutions Library、AWS Solutions Construct和Partner Solutions Factory等加速器。
例如，AWS的Partner Solutions Factory让合作伙伴能够与AWS专家就系统架构、设计、演示以及其他资源展开协作。与此同时，AWS Solutions Constructs是AWS Cloud Development Kit的开源扩展，可提供多服务、架构良好的模式，用于在代码中快速定义解决方案，以打造可预测的、可复用的基础设施。
Borno说：“这些都是为了帮助我们的合作伙伴开发高质量的、值得信赖的生成式AI解决方案和产品。”
“我们的客户对这项技术非常热情，但不知道从哪里开始，以及他们可以从中获得什么价值。我们希望确保我们的合作伙伴能够吸引客户，并且他们正在确定一些用例子集。然后我们可以通过概念验证、领域专家和逆向工作的方法为他们提供支持。在这方面，我们希望确保我们尽快将技术和利益交到客户手中，我们的合作伙伴至关重要。”
