reinvent本意是以新形象示人，引申为重塑。在一年一度的re:Invent大会上，亚马逊云科技又是如何重塑云计算，并引领AI走向未来的呢？
两手抓，两手硬
2023 re:Invent刚刚在美国落下帷幕，12月12日，亚马逊云科技2023 re:Invent中国行城市巡展又在北京正式启动。这一系列活动将覆盖北京、上海、广州、深圳等国内十座城市，让中国的构建者能够零距离地与亚马逊云科技一起论道“云+AI”。

在每年的re:Invent大会上，亚马逊云科技都会发布一系列创新的服务及功能，今年也不例外。而且不出所料，生成式AI成了大会最热门的话题。面向企业级生成式AI的一系列新服务和功能、为助力生成式AI落地提供强大的基础设施和数据方面的支撑，成了亚马逊云科技的主要发力点。


亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建
正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说：“亚马逊云科技在基础设施、计算、存储、数据等领域持续重塑云计算；同时围绕当今最具变革性的技术——生成式AI推出重磅的新服务及功能，帮助更多企业加快创新速度，全面重塑未来。”
在今年的re:Invent大会上，亚马逊云科技共计发布了200多项新服务和功能，以及超过350项的持续更新。一手AI一手云，而且两手都硬的亚马逊云科技给业界又带来了哪些惊喜和震撼呢？
重塑云计算
最新统计数据显示，全球超过80%的独角兽公司都选择了亚马逊云科技作为其底层的IT平台，其中就包括生成式AI领域的弄潮儿，比如Anthropic、Stability AI等。

开拓、创新一直是亚马逊云科技最著名的标签。也正是基于此，亚马逊云科技通过按需、安全、可靠且经济高效的云计算服务，重塑了IT基础设施，并从根本上做到了技术普惠。

“重塑创新”，就像陈晓建所说，亚马逊云科技从未停止过探索与突破。在今天重塑云基础设施的旅程中，亚马逊云科技继续扩大着其业务版图，在已经覆盖全球32个地理区域的基础之上，又将推出5个新的区域，涉及东南亚、欧洲、北美等区域。亚马逊云科技的最大优势之一是，它在全球的每一个区域都由3个或者更多的可用区组成，这对于保证该区域的可持续运营至关重要。
“除了全球化布局的数据中心之外，我们还通过Amazon Local Zone、Amazon Outposts、Amazon Snowball、Amazon Private 5G等服务，将云从中心拓展到边缘，并且还通过Amazon Ground Station加速卫星数据上云，把云计算带入太空。”陈晓建如是说。亚马逊的“Kuiper计划”，旨在通过由数千颗近地轨道卫星组成的卫星网络，为用户提供更加快捷、可靠的宽带服务。据悉，早期客户将在2024年下半年开始测试Kuiper的服务。
在芯片、存储、无服务器计算等底层技术方面，亚马逊云科技也一直在深耕。在芯片方面，亚马逊云科技十多年来持续针对自研芯片进行创新，每一代自研芯片都在提升性价比和能效，同时也为客户提供基于AMD、Intel以及英伟达等的最新芯片和实例组合。亚马逊云科技最新推出的Amazon Graviton4和Amazon Trainium2自研芯片，为机器学习训练和生成式AI应用等广泛的工作负载提供了更高的性价比和能效。在中国，通过与光环新网和西云数据的紧密合作，基于Graviton3处理器的Amazon EC2 C7g、M7g、R7g实例均已在亚马逊云科技中国（北京）区域和中国（宁夏）区域正式可用。

在存储方面，Amazon S3 Express One Zone已经可用，与Amazon S3 Standard相比，其数据访问速度提高至多10倍，数据请求成本降低50%，为机器学习训练和推理、交互式分析以及媒体内容创建等请求密集型工作负载提供了最高性能的存储保障。陈晓建进一步介绍说，Amazon S3 Express One Zone是当前云中最快的对象存储服务，它使用专门的硬件和软件，能够将存储访问的数据和高性能的计算应用就近部署，高性能、低延时两者可兼得。亚马逊云科技的一个客户Pinterest有一个机器学习驱动的视觉灵感引擎，通过部署Amazon S3 Express One Zone，节省了40%的总成本。

在无服务器计算方面，亚马逊云科技最新发布了三款无服务器服务创新，旨在帮助客户以任意规模分析和管理数据，并显著简化运营。其中，Amazon Aurora Limitless数据库可跨多个Amazon Aurora Serverless实例，自动分发和查询数据，还能扩展到每秒百万次的事务级写入，并管理PB量级的数据；Amazon ElastiCache Serverless可以帮助客户在一分钟内创建高可用的缓存，并实时进行垂直和水平扩展，更好地支持客户复杂的应用程序，且无需管理基础架构；Amazon Redshift Serverless能够利用AI预测工作负载，并自动扩展和优化资源，帮助客户实现更高性价比的目标。

“从用户的业务场景出发，为用户的需求再次重塑云计算，这就是re:Invent背后重塑创新的真正含义。”陈晓建表示，“我们将今天视为Day1，也是我们创新、创业的第一天。而未来的每一天，我们都将持续创新。”
生成式AI还能做得更多
ChatGPT正式发布刚刚一年，在中国已经引发了“百模大战”。生成式AI将深刻地改变人们的工作和生活，重塑业务、流程、交互方式，释放无限潜力。或许我们不能预测，生成式AI下一步将给哪个领域带来颠覆，但我们一定能做的是，帮助企业更轻松、安全地构建和应用生成式AI。这也是亚马逊云科技的发力点。

理想是丰满的，但现实是骨感的。每个企业在落地生成式AI的时候，会碰到这样或那样的挑战，比如如何兼顾规模与成本，如何选择最适合的生成式AI模型，如何保证自身业务的安全性和隐私，如何利用私有数据训练模型等。陈晓建表示，亚马逊云科技为生成式AI提供三层架构，包括利用基础模型构建的应用程序、使用基础模型进行构建的工具，以及用于基础模型训练和推理的基础设施。亚马逊云科技持续地在每一层进行创新，目的是进一步降低利用生成式AI的门槛。

如今，亚马逊云科技又有了以下新举措。

在底层能力建设方面，亚马逊云科技可以提供通用硬件、芯片、SDK以及用于分布式训练环境的工具等。亚马逊云科技与NVIDIA加强了合作，亚马逊云科技将提供首款搭载NVIDIA Grace Hopper超级芯片和亚马逊云科技UltraClusters技术的云AI超级计算机。首款使用NVIDIA最新芯片GH200 NVL32 的NVIDIA DGX云即将登陆亚马逊云科技。两家公司还将共同开展“Project Ceiba”合作项目，将全球最快的GPU驱动的AI超级计算机和NVIDIA DGX云超级计算机用于NVIDIA AI的训练、研发，以及定制化模型的开发。另外，亚马逊云科技还推出了Amazon Neuron软件开发工具包，可以帮助用户以更低的代价更快捷地使用定制化的训练和推理芯片。
Amazon Q，将重塑未来工作方式。Amazon Q是一种新型的生成式AI支持的助手，可根据客户业务进行定制，专门用于满足办公场景需要。通过Amazon Q，客户可以快速获得复杂问题的相关答案、生成内容并采取行动。此外，客户的内容绝不会用于训练Amazon Q的底层模型。Amazon Q已经开放预览版。

“Amazon Q是一个全方位的助手，不仅能够帮助开发者，也能够帮助企业的所有业务人员，提升业务的智能与效率。”陈晓建认为，Amazon Q的与众不同之处在于，它具备定制化、个性化的能力，可以根据企业已有的工作流程、角色分工做事情；同时，它还具备专业的能力，Amazon Q由亚马逊云科技17年来积累的知识和经验训练而成，在与亚马逊云科技的产品知识库打通之后，俨然成了一个行业资深专家。凡是与亚马逊云科技的云产品相关的问题，它都能给出非常满意、快速的回答。未来，亚马逊云科技将把Amazon Q的智能化能力更多地与各行各业的产品结合起来。

Amazon Bedrock，拥有更多模型选择和更加强大的功能。Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亚马逊最新的高性能模型，为客户提供了更丰富的行业领先模型选择。另外，Amazon Bedrock还为客户提供了评估模型新功能，以简化客户使用相关和专有数据定制模型的方式；同时提供自动执行复杂任务的工具；并为客户配备了提供负责任地构建和部署应用程序的保障。

Amazon SageMaker，新增五项新功能，更好地支持规模化开发应用模型。这些新功能包括：Amazon SageMaker HyperPod可大规模加速基础模型训练，缩短高达40%的训练时间，并可确保持续数周或数月的训练过程不中断；Amazon SageMaker Inference推理功能可平均降低50%的部署成本和20%的推理延迟；Amazon SageMaker Clarify可以帮助客户评估、比较和选择最佳模型；Amazon SageMaker Canvas的两项增强功能——用自然语言指令准备数据、利用模型进行大规模业务分析，使客户能够更轻松、更快速地将生成式AI集成到他们的工作流程中。

强大的数据支持对生成式AI至关重要。“在生成式AI时代，企业需要的不仅是一个强大的模型，还需要拥有一个同样强大的数据底座。它是提升企业竞争力的有效途径。”陈晓建补充说，“企业不仅需要全面的数据能力，更需要在不同的应用环境之间打通这种数据能力，让数据能够在不同的产品之间流通，而且这种能力还要可以被治理和管理。”

亚马逊云科技围绕数据基础设施、集成以及治理等推出了多项服务及功能。

亚马逊云科技能够提供全面的端到端数据服务。很多用户基于Amazon S3构建了自己的数据湖。同时，亚马逊云科技还拥有最广泛、最深入的数据分析服务。

如今，亚马逊云科技能够为用户提供丰富的向量数据库选择，确保业务数据和向量数据同步支持生成式AI。比如，Amazon OpenSearch Serverless向量引擎、Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB的新向量搜索功能、Amazon Memory DB for Redis向量搜索预览版，能够提升生成式AI应用在响应和延迟方面的性能表现。亚马逊云科技还推出了图数据库分析引擎Amazon Neptune Analytics，帮助像Snapchat这样的应用在几秒钟内对数十亿个连接进行图形分析。

亚马逊云科技还推出了四项Zero-ETL集成特性，让跨数据存储的数据访问与分析更快速、更便捷。比如，全新的Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）for MySQL与Amazon Redshift的Zero-ETL集成特性，使得在Amazon Redshift中连接和分析多个关系型和非关系型数据库的数据变得更加容易。无论数据存储在哪里，Zero-ETL集成特性都能简化数据连接和操作流程，使客户灵活地利用亚马逊云科的数据库和分析服务，做出更明智的数据驱动决策。

在数据治理方面，亚马逊云科技为Amazon DataZone推出了AI描述建议功能预览版，只需要点击几下，就可以让AI自动了解这个数据背后的含义，并且自动提供上下文的背景描述。Amazon DataZone能够帮助客户在组织内部实现更好的数据共享。如果企业还想将数据与业内的其他合作伙伴进行分享，就可以利用Amazon Clean Rooms。最新发布的Amazon Clean Rooms ML预览版，可以通过AI的能力，帮助用户做到更高效、更安全、更合理地与外部客户进行数据共享。

支持生成式AI又快又好地落地，并且负责任地使用AI，这是亚马逊云科技的初衷。陈晓建表示：“我们一直践行作为全球云计算开拓者和引领者的责任，并且努力成为企业构建和应用生成式AI的最佳品牌。”

未来有无限可能
re:Invent虽然落幕了，但是关于云计算、生成式AI的探索仍在继续。未来还会有哪些创新因子出现，令人期待；它们将对企业的数字化转型、智能化升级产生哪些影响，值得进一步评估。
“亚马逊云科技不仅努力将当前已经实用化的技术、产品做好，而且也在对那些现在看来似乎是遥不可及的前沿技术进行投资，包括量子计算等。”陈晓建表示，“作为技术的引领者，亚马逊云科技希望持续地为客户带来价值。通过re:Invent这样的平台和契机，更好地实现技术的普惠，帮助客户重塑业务。”
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