“生成式AI正在掀起新一轮科技革命，这也意味着一个巨大的历史机遇。”6月27日，在“2023亚马逊云科技中国峰会”上，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阐述了生成式AI等前沿科技带来的新挑战和新机遇，她提到，生成式AI可以从四个方面为企业带来价值，包括创造全新的客户体验、提高企业内部员工的生产力、帮助企业提升业务运营效率，以及提升企业在内容创作方面的效率。
在这种背景趋势下，该领域自然也涌现出很多创业新机会。在接受包括新京报贝壳财经在内的媒体采访时，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示，生成式AI热潮下的创业机会主要体现在三方面。第一，基础模型仍然会是一个趋势。第二，应用为王。第三个趋势是对工具链的需求。顾凡还提到，智能对话和内容生产仅仅是大模型用户界面呈现的一种。
生成式AI将给各行各业带来巨大变革
在峰会上，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指出，生成式AI这场科技革命波及的范围、深度和广度，可能只有互联网的爆发能与之相比，将给各行各业带来巨大变革，包括游戏、制造业，以及生命科学等。亚马逊云科技大中华区初创生态及投资业务发展总监胡瑛也举例称，有大量的数字人、元宇宙企业正在积极引入生成式AI的能力。比如，一家在游戏里面提供NPC（非玩家控制角色）的公司，通过嵌入生成式AI的能力之后，原本固化的NPC可以变得真正有意义地去跟用户交流，解决一些实际的问题，这对平台的活跃度有非常大的提升。麦肯锡的一份报告则提到，生成式AI可以提升850个职业的2100个具体工作的生产效率，生产成本降低可以高达6.1万亿到7.9万亿美元。从企业层面上，它可以被用到16个业务部门的63个场景，解决具体的业务挑战，为企业带来2.6万亿到4.4万亿美元的价值。
张文翊指出，亚马逊云科技通过多个方面助力企业释放生成式AI的潜力。比如帮助其找到合适的场景以及适合这个场景的基础模型。帮助企业用自己的私有数据结合基础模型“更容易”地构建自己的定制化模型，同时保证自己“私有数据的安全”。帮助企业在一些通用场景获得开箱即用的生成式AI应用。另外，随着企业生成式AI应用的普适化和基础模型的不断迭代，必须有超大规模和高性价比的云平台来支持持续的模型训练和应用端大规模的推理。亚马逊云科技自研的Trainium芯片可以为客户节省高达50%的训练成本，亚马逊云科技自研的Inferentia推理芯片提供芯片间超高速的连接，将推理性价比提高了40%。
“大模型并不是生成式AI的全部，而是生成式AI生态系统的一个底层基础平台。平台的使命是让人们可以更容易地在上面构建机器学习的应用，用好生成式AI去解决自己的特定领域或行业场景问题，这才是真正在To B领域改变行业的关键因素。”张文翊强调称。
内嵌生成式AI能力的应用为王
生成式AI热潮下，许多新创业机会涌现。亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡在接受包括新京报贝壳财经在内的媒体采访时表示，生成式AI领域主要有三个趋势。第一，基础模型仍然会是一个趋势。“做大模型的企业不会一家独大。不过在基础模型领域最终还是只会有少数几个赢家，但模型的多样性一定有必要性。”第二个趋势是应用为王。无论是To C（面向消费者）还是To B（面向个人），内嵌生成式AI能力的应用才是王道。“B端客户最关心的还是把通用问题留给技术模型，他们主要是要解决自己行业的问题。”第三个趋势是对工具链的需求。从数据的清洗、存储、处理，再到形成一个定制化的模型，模型的蒸馏、性能调优中都充斥着大量的客户所需的更容易的解决方案。
ChatGPT在全球火爆之后，基于大模型的产品最为人熟知的是其与人类智能对话以及内容生成的功能，但是顾凡强调说，这种对话模式仅仅是大模型用户界面呈现的一种。当应用程序百花齐放的时候，大家会看到各种各样的用户界面。“B端客户更关注的是谁能帮他们选对基础模型，并且在保护私有数据的情况下，帮他们把定制化模型和应用做出来。”
在谈到亚马逊云科技自身在大模型领域的业务特点时，顾凡表示，To B和To C亚马逊云科技都会关注，但是路径不太一样。首先To B是亚马逊云科技的一大重点，“我们本来服务的就是百万级的企业客户，特别能感受到这些B端大客户的痛点，在解决To B客户路径当中有非常多的空缺，需要创业者跟我们一起去补。”而在To C方面，顾凡提到，亚马逊自身像Amazon Titan这种大模型也会被亚马逊的To C业务所利用，比如亚马逊的零售、设备等。此外，有大量的创业者在To C端创业的时候也需要基础设施。亚马逊云科技可以成为他们的基础设施，来帮助这些创业者更好地服务他们的C端客户。
新京报贝壳财经记者 孙文轩
编辑 岳彩周
校对 赵琳
