在當今這個科技日新月異的時代，人工智能（AI）已不再僅僅是技術前沿的代名詞，它已深深植根于企業運營的核心，滲透到各個業務場景中。然而，隨著AI應用的廣泛深入，一系列挑戰也隨之而來，包括模型開發部署的復雜性、高昂的算力成本、資源利用率低下，以及AI專業人才的稀缺，這些都成為了阻礙AI應用大規模爆發的絆腳石。
面對這些挑戰，云服務商們無疑感受更為深切，他們頻繁接收到來自客戶的多樣化需求和產品建議。正因如此，在今年的re:Invent大會第三天，亞馬遜云科技從三個關鍵維度推出了全新的AI解決方案，旨在幫助企業克服上述難題。
首先，Amazon SageMaker作為亞馬遜云科技的機器學習服務，自2017年面世以來，其功能不斷迭代升級。今年，Amazon SageMaker再次迎來重大變革，它不僅提供了一站式的數據分析和AI服務，更以全新的姿態，簡化了生成式AI的開發流程，重新定義了游戲規則。這一代的Amazon SageMaker涵蓋了從數據探索、準備與集成，到大數據處理、快速SQL分析，再到機器學習模型開發與訓練，以及生成式AI應用程序開發所需的全部組件。
Amazon SageMaker HyperPod flexible training plans的推出，更是充分利用了云端資源的彈性，為用戶提供了更加靈活、經濟的模型訓練方案。它允許用戶根據自己的時間和預算，靈活安排訓練計劃，并自動配置所需的基礎設施，無需人工干預，大大節省了訓練時間和成本。Amazon SageMaker Unified Studio的發布，更是為團隊協作和生成式AI應用構建提供了強大的支持，它整合了亞馬遜云科技在多個領域的獨立工作室、查詢編輯器和可視化工具，為用戶提供了一個統一的數據與AI開發環境。
除了Amazon SageMaker的升級，亞馬遜云科技還推出了Amazon SageMaker Lakehouse，它提供了對存儲在Amazon S3數據湖、Redshift數據倉庫以及其他聯合數據源中的數據的統一訪問，打破了數據孤島，降低了數據查詢的門檻。借助Amazon SageMaker Lakehouse，企業可以更加便捷地處理和分析數據，支持包括SQL分析、即席查詢、數據科學、機器學習與生成式AI在內的多種用例。
在AI治理方面，亞馬遜云科技也推出了多項創新舉措。基于Amazon DataZone構建的Amazon SageMaker Catalog，提供了具有細粒度訪問控制的單一權限模型，使得工程師、數據科學家和分析師們能夠安全地發現并訪問已獲批準的數據及模型。同時，Amazon SageMaker還提供了強大的數據質量保障功能，包括數據分析、數據質量建議、數據質量規則監測與警報等，為企業的數據質量提供了有力保障。
為了進一步降低AI開發的技術門檻，亞馬遜云科技還推出了Amazon Q Developer，并與Amazon SageMaker形成了緊密聯動。Amazon Q Developer能夠引導用戶輕松進行數據和AI探索，將復雜的任務轉化為直觀的對話，使得非技術背景的用戶也能參與到數據探索和分析中來。這一創新舉措不僅簡化了數據管理流程，還提高了開發效率，使得企業能夠更快地構建和部署AI應用程序。
亞馬遜云科技還推出了Amazon Bedrock Marketplace，這是一個全新的大模型“商場”，它允許開發人員發現、測試并使用100多種流行的基礎模型。這些模型涵蓋了多個領域，包括金融、翻譯、文本轉音頻、生成式生物學等，為用戶提供了豐富的選擇。Amazon Bedrock Marketplace的推出，解決了企業在尋找和評估專用模型時面臨的困難，為用戶提供了一個統一的界面來訪問各種專用和通用的基礎模型。
在Amazon Bedrock Marketplace中，用戶可以找到諸如Mistral AI的Mistral NeMo Instruct 2407模型、Technology Innovation Institute的Falcon RW 1B、英偉達NIM微服務等流行模型，以及Luma AI的Ray 2模型、Poolside的malibu與point模型等。這些模型在各自的領域表現出色，為用戶提供了強大的支持。例如，Luma AI的Ray 2模型能夠根據文本和圖像高效生成高質量且栩栩如生的視頻，為建筑、時尚、電影等領域提供了創意啟發；而Poolside的模型則能夠幫助工程團隊提高生產力，快速編寫出更高質量的代碼，縮短產品開發周期。
總的來說，亞馬遜云科技在今年的re:Invent大會上推出的這些創新舉措，不僅為企業提供了更加便捷、高效的AI解決方案，還降低了AI開發的技術門檻，使得更多的企業能夠享受到AI帶來的紅利。這些舉措不僅展示了亞馬遜云科技在AI領域的深厚積累，更體現了其對用戶需求的深刻理解和把握。
