亚马逊云科技（王启明）：拥抱生成式AI，把握新机遇

核心观点与关键数据

企业在构建生成式AI应用时面临的关键问题包括模型选择与部署、业务指标衡量、数据辅助战略以及从POC到生产的过渡。亚马逊云科技提供了一系列解决方案，涵盖模型微调、分布式训练、灵活部署、机器学习运维工具和负责任AI功能。

模型选择与部署

• 模型选择：企业需决定按原样使用模型、微调或从头开始构建。
• 业务指标：关注对事实的回应、完整性和覆盖范围的准确性、速度、经济成本、幻觉测量、引用和来源的准确性、安全、隐私和治理。
• 解决方案：亚马逊云科技提供自动化的模型微调和分布式训练，以及灵活的模型部署方案。

数据辅助战略

• 数据来源与处理：强调构建强大的数据“基座”，确保数据全面、集成且受治理。
• 数据服务：提供全面的集成服务，用于存储和查询结构化、非结构化和半结构化数据。
• 数据治理：包括Amazon Glue Data Catalog、亚马逊云科技Lake Formation和Amazon DataZone，以及ZeroETL数据集成选项和高质量合规数据的端到端数据治理功能。

从POC到生产

• 负责任AI：强调快速构建负责任的AI，包括不使用客户数据训练底座模型、数据加密、VPC数据安全、支持GDPR和HIPAA等标准。

开发者能力要求

• 技能要求：机器学习和深度学习专家、持续学习和适应能力、创新和领域专家、AI数据工程、道德考虑和负责任AI技能。
• 框架和工具：精通生成式AI框架和工具，包括提示词工程和认证。

亚马逊云科技Marketplace

• 服务内容：提供精选的数字目录，帮助客户查找、订阅、部署和管理第三方软件、数据和服务。
• 关键数据：部署到31个地区，15000+可交易产品，4000+卖家，300+数据提供商，2000+渠道合作伙伴，70个类别，250万+活跃订阅，30万名活跃用户。

研究结论

亚马逊云科技通过提供全面的解决方案，帮助企业从模型选择、数据辅助到负责任AI的构建，以及通过Marketplace提供丰富的第三方资源，支持企业高效、安全地构建生成式AI应用。