AIGC百舸争流，各家绝招盘点
亚马逊云科技之前发布了多款AIGC产品，其中包括AI大模型服务Amazon Bedrock、人工智能计算实例Amazon EC2 Trn1n和Amazon EC2 Inf2、自研的“泰坦”（Titan）AI大模型，以及软件开发工具Amazon CodeWhisperer等。
由于ChatGPT的火爆，国际科技巨头纷纷涉足人工智能领域，成为最新的热门趋势。在大型模型算法的支持下，AIGC成功地成为商业应用最近的科技热点。眼见这片蓝海市场即将迸发，各方都希望及时介入，但问题也随之而来：AIGC市场竞争激烈，谁能脱颖而出？
亚马逊人工智能“全家桶”涵盖哪些产品？
根据亚马逊的说明，他们推出了一项名为Amazon Bedrock的新服务，可以通过API访问AI21 Labs、Anthropic、Stability AI以及亚马逊自己的基础大模型。
Bedrock是一个基础框架，用户可以使用FM来构建和扩展基于AI的生成应用程序。它提供了访问包括亚马逊的Titan FM在内的功能强大的文本和图像大模型能力。
亚马逊正在Titan FM上进行持续测试，并计划在未来几个月推广其中两个Titan模型。
一个是用于摘要、文本生成、分类、开放式问答和信息提取等任务的生成式LLM。另一个是嵌入式LLM（embeddings LLM），它将文本输入转换为包含文本语义的数字表示。尽管该LLM不会生成文本，但它在个性化和搜索等应用中非常有用，因为通过比较嵌入，模型会生成与单词匹配更相关和上下文相关的响应。事实上，亚马逊电商平台的产品搜索功能就使用了类似的嵌入模型来帮助客户找到其寻找的产品。
亚马逊宣布推出Amazon CodeWhisperer的预览版，这是一种AI编程助手。它可以根据开发人员的自然语言评论和集成开发环境（IDE）中已有的代码，实时生成代码建议，从而提高工作效率。它通过生成解析字符串并返回指定列表的完整函数来帮助开发人员。
就整体而言，亚马逊此次推出的AIGC衍生产品让业界感到非常惊喜。作为目前市场上AIGC框架集服务，亚马逊此次参与AI竞争显然是经过充分准备的。
各方入局，都有什么样的绝招？
在AIGC热潮席卷下，各个行业巨头进入市场的方式各不相同。
作为AIGC赛道的领头者，OpenAI的价值已经迅速增长到了290亿美元。今年1月底，微软进一步对OpenAI进行了第三轮投资，而其主打产品正是备受全球热捧的CahtGPT。
尽管Anthropic的知名度相对较低，但它并不是一个无名小辈。它的估值已经接近50亿美元，成为除了OpenAI外领域内少数的独角兽企业。这是因为谷歌对人工智能初创公司投资了约3亿美元，Anthropic研发的通用人工智能聊天机器人Claude，被认为是谷歌对抗new Bing的杀手锏。
而Stability AI在娱乐领域拥有丰富经验。他们的最新产品Stable Diffusion是目前最强大的文生图人工智能技术模型之一，只需几秒钟便能生成高清、逼真和具有艺术性的图片。此外，Stability AI还在研发生成音频、语言、3D乃至视频的其他人工智能模型。在AIGC赛道上，他们拥有独特优势，备受市场青睐。
AIGC大乱斗引爆行业热情，市场迅速升温
在亚马逊加入AIGC产品后，美国三大公有云服务巨头亚马逊、微软和谷歌已经都参与了AIGC比赛，它们争相进入这个新的领域，竞争已经不可避免。
在国内，AIGC市场正在快速发展。据预测，今年我国AIGC市场规模将达到170亿元人民币，AIGC企业目前还在探索和验证业务场景的变现方式。随着产业的加速增长以及商业化落地的深入和产业生态的逐步完善，AIGC市场将进入应用蓬勃期（2025-2027）和整体加速期（2028-2030），到2030年，市场规模将超过万亿元人民币，届时将产生全新的商业模式。
在人工智能大模型领域，各家公司都有自己的产品。百度有文心一言，阿里巴巴有M6，腾讯有混元大模型，字节跳动有DA-Transformer，京东有K-PLUG，它们形成了竞争的局面。
在软件开发领域，飞算科技所推出的SoFlu 软件机器人全新解锁AI功能，重磅推出函数AI生成器——FuncGPT（慧函数）。作为飞算SoFlu软件机器人的一个重要组成部分，FuncGPT（慧函数）支持所有类型函数创建，采用代码编写最佳实践及大规模机器联合训练的方式，致力于通过AIGF（AI-Generated Function）赋能软件开发，为软件开发者提供全栈式全流程软件开发的最佳体验，以推动软件工程变革。
它具备以下特性：
1、自然语言：通过自然语言即可生成函数，降低软件开发门槛。
2、秒级函数开发：全自动秒级开发函数，秒级完成，效率千倍提升。
3、一站式函数开发应用：函数生成即可直接应用，效率、安全有保障。
4、质量可靠：生成的函数代码符合业界规范、具备良好的可读性，符合最优解。
5、灵活生成：可以根据开发人员的具体需求生成并支持调整和修改。
相较于AIGC编程，SoFlu软件机器人在GPT-4的核心局限性问题上也能够给出令人满意的答案。
专业性方面，除了提供的通用性组件和模型，用户和厂商可以共同基于自身长期积累的大量行业和业务 know-how，搭建个性化组件和模型并进行持续迭代，从而产出最贴近业务需求的应用。
可靠性方面，相比于具备高度不确定性的GPT-4，SoFlu软件机器人的重要特性即是现实软件开发的标准化，从“人治”到“法治”，对人为变量进行最大限度约束，确保产品质量高度可靠。
可以说，国内在AIGC的发展方面起步较晚，与国外相比存在劣势。然而，在互联网领域，体量经常决定着最终结果。相信有国内的AIGC厂商，可以利用国内庞大的市场和快速的应用迭代，迅速赶上AIGC的科技浪潮。
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