生成式AI快速崛起，亚马逊云科技为企业数字化转型升级提供新思路
过去十年，数字化转型的浪潮携带着机遇和挑战席卷而来，几乎每个企业都在做数字化转型，开始向大数据、人工智能等新技术寻求生产力的突破。但随着数字化转型深入，很多企业开始感受到数字化投入的成本压力，加之新技术正带来颠覆性变革、外部环境不确定性增加……多重压力下，企业增长面临巨大挑战。
下一个十年，企业数字化转型升级如何应变？
亚马逊云科技给出了答案。6月27日，亚马逊云科技中国峰会在上海开幕，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊提到在当下这个挑战与机遇并存的时代，面对生成式AI等前沿科技带来的新挑战和新机遇，企业需要“做到高瞻远瞩，积极拥抱技术革新；应放眼乾坤，瞄准全球用户；要未雨绸缪，打造业务韧性”。
生成式AI的快速崛起，离不开过往多年的海量数据积累、算力高速发展，未来发展同样需要强大的算力支撑。云计算厂商毫无疑问胜任了这个角色，将成为强有力的计算底座。
结合亚马逊云科技中国峰会上各行各业数字化、智能化的成功经验，或许可以找到未来企业数字化转型升级的一些新思路。
拥抱技术变革，引领业务重塑
经历了七十余年的探索和发展之后，大模型为人工智能领域带来了关键突破，带动人工智能的应用进入了全新阶段。
加速商业化进程，与实体经济深度融合，带来整个行业的业务重塑……生成式AI带来巨变的时刻，企业能否拥抱新技术是未来制胜关键。
有数据显示，到2027年，30%的制造业将使用生成式AI来提升产品研发的效率。目前，中国有全球最大的制造业，但是智能水平还需要持续提升。而生成式AI将提供更强的驱动力——在产品开发阶段，生成式AI可以通过已有的计划训练模型自动化生成新的设计；在生产线上，生成式AI也将提高自动化水平。
以海尔为例，其首个集成式虚拟设计师AI助手“CoDesigner”，通过生成式AI应用实现设计中心业务提效11.9%。
其实，自2022年开始海尔就与亚马逊云科技开始合作部署生成式AI应用，打造了全国领先的AIGC工业设计方案，借助Amazon SageMaker快速的构建和训练AIGC模型，同时在“自动扩缩”的弹性架构上实现低成本推理……通过一系列应用，大大提升业务的工作效率。
过去二十多年，人工智能和机器学习一直是亚马逊关注的焦点，其面对客户的很多产品功能都是由机器学习驱动的。在这背后，是亚马逊云科技不断降低机器学习的门槛，在技术研发和客户合作中不断推动使用机器学习带来创新。
在技术产品上，比如Amazon EC2 Inf2实例是一款专门针对全球大规模运行高性能深度学习推理的应用程序，为部署在EC2上的生成式AI应用提供了最佳性价比，其中包含GPT-J或开放式预训练Transformer（OPT）语言模型，用户可以在Inf2实例中跨多个芯片高效部署具有数千亿个参数的模型。与Amazon EC2 Inf1实例相比，Inf2实例的吞吐量提高4倍，延迟降低10倍，将助力更低成本、更高性能的生成式AI推理。
在商业应用上，亚马逊云科技依靠其强大的算力支撑，在细分领域不断深耕赋能企业的数字化建设，带动业务重塑。以2023年6月6日推出的Veeva Systems为例，它是基于亚马逊云科技推出的面向生命科学行业的商业运营平台，采用了亚马逊云科技机器学习、数据库、分析和容器等广泛服务，助力药企实现药品上市营销全流程的数字化管理，极大提升运维营销效率的同时，协助保障了业务的安全合规。
目前，亚马逊云科技提供超过200项全功能的服务，涵盖了计算、存储、网络、数据库、数据分析、机器学习与人工智能等方方面面。在计算服务上，亚马逊云科技目前提供超过600多个计算实例类型，几乎满足客户所有工作负载和业务需求。
此次峰会上，亚马逊云科技还联合28家投资、产业机构，正式发布了“亚马逊云科技创业加速器”，聚焦生成式AI领域的初创企业，从全球创投网络资源对接、前沿技术深度赋能、全球业务拓展、通过亚马逊云科技数字创新项目助力初创企业构建创新文化和创新机制四个方面，为初创企业提供全方位的支持。
潞晨科技是一家AI领域初创公司，致力于帮助企业大幅度降低AI大模型训练微调部署的成本。加入亚马逊云科技云创计划后，其获得了来自亚马逊云科技的各种支持——从算力资源到量身打造的各种方案，以及对内部管理的建议，同时基于亚马逊云科技稳定高效地自研芯片和潞晨科技AI大模型开发系统，也有望为用户大模型训练部署的成本降到最低。
如今，伴随中国云计算产业发展，亚马逊云科技进入中国已经十年，以技术创新、服务丰富、应用广泛致力于合作伙伴的数字化建设。下一个十年，智能时代的云计算将发挥更大的价值，伴随中国企业的全球增长，亚马逊云科技将大有所为。