北京——2024年7月3日 日前,Gartner?發(fā)布了2024年《云AI開發(fā)者服務魔力象限》報告,亞馬遜云科技被列為“領導者”之一,在“執(zhí)行能力”上處于最高位置。這已經是亞馬遜云科技連續(xù)5年位列Gartner?云AI開發(fā)者服務魔力象限“領導者”。
亞馬遜云科技致力于成為企業(yè)構建和應用生成式AI的首選,提供生成式AI三層技術堆棧并持續(xù)創(chuàng)新,包括底層基礎設施、豐富模型選擇和強大的云服務構建組件/模塊/平臺、以及開箱即用的應用,幫助企業(yè)安全且負責任地構建和擴展生成式AI。在中國,針對行業(yè)應用落地的最后三公里,亞馬遜云科技還推出“亞馬遜云科技生成式AI合作伙伴計劃”,針對汽車、制造、生命科學、零售電商、媒體娛樂、游戲、軟件服務、金融八個行業(yè)組建了專門的行業(yè)團隊,推行行業(yè)化戰(zhàn)略,加速企業(yè)的數(shù)字化轉型和創(chuàng)新。
提供生成式AI三層技術堆棧并持續(xù)創(chuàng)新
在底層,亞馬遜云科技提供來自英偉達的高性能AI芯片和自研的高性價比、低能耗AI芯片Trainium和Inferentia,以滿足客戶不同的算力需求,其中Amazon Inferentia2可以將深度學習推理能效提升高達50%,Amazon Trainium可以將深度學習訓練能效提升高達25%。Amazon SageMaker Jumpstart提供模型選擇、深度模型定制和評估等功能,由百川智能提供的基礎模型Baichuan2-7B即將登陸中國區(qū)域SageMaker JumpStart,由零一萬物提供的基礎模型Yi-1.5 6B/9B/34B已經正式登陸中國區(qū)域SageMaker JumpStart。
在中間層,亞馬遜云科技提供的Amazon Bedrock是企業(yè)使用基礎模型構建和擴展生成式AI應用程序的便捷方式。Amazon Bedrock提供對AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI和亞馬遜等領先人工智能公司的高性能基礎模型的單一API訪問,還提供一系列模型定制的相關功能,如自定義模型導入、模型評估、知識庫、代理等,同時提供Guardrails功能和強大的企業(yè)級數(shù)據(jù)安全保護以快速實施負責任的AI。通過Amazon Bedrock,客戶可以在更高效更經濟的模型推出時實現(xiàn)快速創(chuàng)新,例如Anthropic此前推出的Claude 3系列模型及其最新升級推出的Claude 3.5 Sonnet模型,都第一時間在Amazon Bedrock上線。
在頂層,亞馬遜云科技提供開箱即用的生成式AI應用助手Amazon Q,其中Amazon Q Developer、Amazon Q Business和Amazon Q in QuickSight均已正式可用。Amazon Q Developer被廣泛應用于各種開發(fā)場景中,從而讓開發(fā)者把更多時間專注于創(chuàng)新體驗的開發(fā),加快應用部署速度。Amazon Q Business能夠讓企業(yè)員工從所有數(shù)據(jù)中獲得洞察,并采取行動構建應用程序,它支持四大應用場景,包括統(tǒng)一的對話檢索式體驗、生成總結與提煉關鍵發(fā)現(xiàn)、提升內容創(chuàng)作的效率、以及簡化任務流程。
加速推進生成式AI行業(yè)應用和技術落地的最后三公里
針對行業(yè)構建和應用生成式AI技術最后三公里的工程化能力挑戰(zhàn),亞馬遜云科技提供了豐富的專業(yè)技術支持資源,涵蓋應用場景發(fā)現(xiàn)、基于客戶需求的產品構建方案、AI算法打磨、快速原型團隊合作創(chuàng)新、從咨詢到實施的全流程服務,以及專業(yè)的培訓認證等。
當前,各行各業(yè)正在亞馬遜云科技上快速構建生成式AI應用以加速業(yè)務創(chuàng)新。
店匠科技推出基于亞馬遜云科技生成式AI的跨境電商數(shù)字化解決方案,涵蓋生成式AI營銷、AI建站、智能客服和智能推薦與搜索,有效提升運營效率,平均節(jié)省40%的客服成本,素材制作效率提升30%,搜索推薦收入增加20%。
德比軟件利用亞馬遜云科技生成式AI技術開發(fā)智能分析解決方案ChatBI,打通了AI和商業(yè)智能(BI)平臺的數(shù)據(jù)隔離,提高了50%以上的業(yè)務查詢開發(fā)效率,通用數(shù)據(jù)分析任務的準確率也達到了90%。
掌閱科技通過Amazon SageMaker等技術,提升掌閱AI閱讀項目,為用戶提供多維度的數(shù)字化和沉浸式閱讀體驗,大幅縮短項目調研、測試和部署周期。
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