进入2023年以来，以ChatGPT为代表的生成式AI火爆出圈，几乎所有的个人和行业都在关注生成式AI给自身带来的影响，以及给行业带来的变革。几乎所有的科技巨头都在投身其中，以抓住AI产业发展的新浪潮。

所谓生成式AI（Generative AI），即人工智能生成内容，又称 AIGC（AI Generated Content），主要用于创造性的工作，如文章生成、图片生成、视频生成、音乐生成、程序生成等。目前，生成式AI的应用仍处在探索阶段，未来其所能够应用的领域有着巨大的想象空间。

不久前，亚马逊云科技宣布推出生成式AI新工具，不仅包括Amazon Bedrock和Amazon Titan模型，还包括针对生成式AI的云基础设施和编程语言工具等。正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建所说，亚马逊云科技致力于推动生成式AI技术的普惠化，希望通过在机器学习领域的持续创新，让客户可以更加灵活地选择构建生成式AI的方式，并从中受益。

生成式AI背后，大模型还是基础模型？

尽管生成式AI一夜爆红，但作为AI应用的细分领域之一，生成式AI的快速发展更多得益于多年来AI技术的持续演进。事实上，与所有人工智能技术一样，生成式AI的能力由机器学习模型提供。由于这些机器学习模型大都是基于大量数据进行预先训练的模型，因此也被成为“大模型”。

大模型可以增强AI技术的通用性，让开发者以更低成本、更低门槛，面向场景研发更好的AI模型，助力普惠AI的实现。不过，在亚马逊云科技看来，严格来说，大模型应该被称为基础模型（Foundation Models）。相比较模型的大小，基础模型的称呼更能体现其作用和价值。

就目前发展火热的生成式AI领域来说，各大科技企业更多聚焦于应用端的研发上，即基于基础模型，为普通用户或企业客户提供生成式AI的应用。但相比较这些前端的AI应用，基础模型的重要性更为凸显：如果没有强有力的基础模型作为支撑，前端的生成式AI应用往往会输出各种奇奇怪怪的结果。

相比较而言，亚马逊云科技已经帮助超过10万家来自各行各业的不同规模的客户使用机器学习进行创新。在此过程中，亚马逊云科技已经在人工智能和机器学习堆栈的三个层级都拥有至深至广的产品组合。

其中，亚马逊云科技通过持续不断地创新投入，为机器学习提供高性能、可伸缩的基础设施，以及极具性价比的机器学习训练和推理。同时，Amazon SageMaker可以为开发人员构建、训练和部署模型提供最大的便利；亚马逊云科技还推出了大量服务，可以让客户通过简单的API调用就可将AI功能添加到应用程序中，如图像识别、预测和智能搜索。

正是得益于多年来在人工智能、机器学习、基础模型上的积累，在面对生成式AI发展浪潮时，亚马逊云科技才得以迅速切入，并推出针对生成式AI应用的创新工具，进而推动生成式AI技术的普惠化，让客户更简单、更容易地在业务中使用生成式AI。

从基础模型到云基础设施，加速生成式AI普及

为了进一步降低生成式AI的门槛，亚马逊云科技充分发挥自身技术和服务优势，推出了多项术创新。首先，亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock预览版，这是一个全新的完全托管服务，可以让客户使用基础模型快速构建和扩展生成式AI应用程序。

Amazon Bedrock预览版可以为客户提供对预训练基础模型（如来自Anthropic、AI21和Stability AI的FM）的易用API访问，以及Amazon Titan大语言基础模型。具体来说，Amazon Bedrock可以为客户带来全托管的体验，让客户可以轻松定制Bedrock的基础模型，并以隐私思维构建，确保客户专有数据不会用于训练基础模型。

而Amazon Titan基础模型目前包括了两个全新的大语言模型，一个是针对总结、文本生成（如原创博客）、分类、开放式问答和信息提取等任务的生成式大语言模型；一个是文本嵌入（embeddings）大语言模型，能够将文本输入（字词、短语甚至是大篇幅文章）翻译成包含语义的数字表达（即embeddings 嵌入编码）。

不仅如此，亚马逊云科技还宣布基于Amazon Inferentia2芯片的Amazon EC2 Inf2实例全面可用，打造最具成本效益的生成式AI云基础设施。众所周知，生成式AI推理工作负载的要求很高，而Inf2实例为客户在亚马逊云科技上大规模运行这类工作负载提供了最佳性能、最高能效和最低成本。

除此之外，亚马逊云科技还宣布基于Amazon Trainium芯片的新型Trn1n实例正式可用，该实例将网络带宽提高了一倍，可以为训练生成式AI模型提供更高性能。而基于AI的编程助手Amazon CodeWhisperer的正式可用，则可以让个人开发者免费访问Amazon CodeWhisperer，且没有任何使用限制。

从亚马逊云科技上述的技术创新可以看出，与其他打造生成式AI应用的企业不同，亚马逊云科技依然致力于底层基础设施的打造，这里不仅包括云基础设施，也包括基础模型。而亚马逊云科技这么做的目的，不是为了打造更加强大的生成式AI产品和服务，而是要让更多的企业能够更加容易的拥抱生成式AI。

事实上，生成式AI不仅仅可以应用到文章生成、图片生成、视频生成、音乐生成、程序生成等领域，在不同的行业和领域，都可以寻求借助生成式AI实现新一轮创新。正如艾瑞咨询AI首席分析师王紫萌所认为的那样，此轮生成式AI浪潮对数字经济产业的“变革”与“创新”不只是将AI能力融入到现有应用中，更将带来系统层面的再塑造：基于人机交互方式改变所带来的生产力革命、各领域各模态的AI-first应用诞生以及基于大模型开发的AI通用与泛化进程，AI能力的辐射圈和需求圈将不断扩大。而亚马逊云科技在生成式AI服务上的全面布局，体现了其在AI和机器学习领域的深厚业务积累与精准客户需求判断。