在过去的两年时间里，亚马逊受到了很多的质疑，被认为在生成式AI领域落后于主要的竞争对手微软和谷歌，其理由是亚马逊云科技缺乏强有力的自有大模型，无法对抗ChatGPT和Gemini。

在re:Invent2024上，Amazon Nova系列大模型众望所归的发布，似乎正在堵上批评者的嘴。

然而，对于亚马逊云科技来说，自有大模型虽然也重要，但也没有达到非常重要的程度，因为大模型只是生成式AI庞大体系当中浮在水面的冰山一角。

从这个角度来说，在生成式AI市场上，亚马逊云科技从未远离，更不存在“王者归来”。虽然主要对手在大模型上有明显的先发优势，但生成式AI是未来的长期趋势、长线生意，一时得失并不致命。

亚马逊云科技并不缺少大模型

在Nova发布之前，亚马逊云科技就不缺少大模型。

通过Amazon Bedrock，用户可以调用市场上绝大多数的主流大模型。其中包括Anthropic、Cohere、Luma AI、Meta、Mistral AI、Poolside、Stability.ai，以及亚马逊自己一共九个厂商的十几款大模型。

当然，ChatGPT和Gemini并不包括在内。

在这些大模型中，Anthropic的Claude3.5系列是用量最高的。它还首创了“中杯、大杯、超大杯”的产品组合模式，Haiku、Sonnet、Opus三个版本，性能依次提升，价格也逐步提高。

同时，亚马逊也是Anthropic的大股东，通过两期投资共为其注入了80亿美元的资金。

除此之外，亚马逊云科技此前已有自己的基础模型Amazon Titan，去年4月就已推出。

此次可以对标ChatGPT和Gemini的Amzon Nova推出，意味着亚马逊云科技补上基础模型这一块拼图，整个产品组合更加完整了。

有自己的大模型，当然比没有好

然而，对于亚马逊云科技而言，Nova的意义也就是生成式AI拼图中的一块儿而已。

生成式AI正在改变这个世界，大模型是其中的重要部分，但并不是全部。市场上并不需要那么多的通用基础模型，深入到行业和细分领域的大模型，才是未来的重点。

在这个意义上，“百模大战”是耻辱，而不是荣耀，会产生巨大的资源浪费，也会导致恶性低价竞争。

谈到Nova大模型，国内某头部科技公司技术总经理对《科技商业》表示，从市场的角度来说，肯定不需要那么多基础模型，当然对于像亚马逊这样的巨头来说，有自己的大模型肯定还是比没有好。

从另外一个角度来看，亚马逊云科技也具备开发自有大模型的核心能力和优势：拥有包括Amazon Trainium2在内的AI算力支撑、了解企业客户的生成式AI需求、有自己的电商平台作为种子用户等等。

Nova主打高性价比和多模态

大模型有自己的“不可能三角形”：准确性、响应速度、成本。

我们能够看到，市场上的大模型通常都是在卷参数量，也就是性能，而忽视了响应速度，更导致成本居高不下。Sora在年初惊艳发布之后，在实际应用当中落地却很少，这在很大程度上就是奇高的成本限制了应用的普及。

Nova选择了以高性价比作为首要卖点。

亚马逊云科技生成式AI科学总监Sherry Marcus博士对《科技商业》介绍说，相比主要竞争对手，Nova的准确度和响应速度已经相近或者略微超越，但推理成本大幅度降低了75%，这有助于生成式AI应用的普及。

在这里，需要注意低成本与低价的区别。低成本，是通过科技创新，来降低AI推理的成本，从而帮助客户节省费用，这是良性发展；而低价，则是在成本居高不下的情况下，以远低于成本的价格来销售，这样的恶性竞争难以持久。

多模态是Nova的另外一个主要特点。

此次宣布推出和即将推出的4款基础模型中，除了最简版的Micro是纯文本之外，其余的Lite、Pro和Premier都是多模态的。此外，还有生成图文的Canva和生成视频的Reel。更值得期待的，是将于明年推出的语音对语音、全模态对全模态的大模型，可谓将多模态进行到底。

大模型平台比大模型本身更重要

与以往的IT技术创新相比，大模型的确离应用更近，尤其是离个人用户更近，吸引了大量的注意力。

不过，生成式AI要想真正改变世界，还要深入到具体的行业和场景当中去，这些都需要大量的工程化能力，来解决客户的业务问题。

理解了这一点，我们就应该明白，Amazon Bedrock和Amazon SageMaker才是亚马逊云科技的核心竞争优势。这两个生成式AI平台型服务，比大模型本身更加重要。不仅对亚马逊云科技如此，对于客户来说同样如此。

亚马逊云科技大中华区产品总经理陈晓建介绍说，Amazon Bedrock有五大功能：选择适合自己的大模型，在性能与成本之间寻找平衡，集成企业自己的数据，集成安全性，打造Agent智能体。Amazon Bedrock此次新增的功能聚焦在模型蒸馏、降低幻觉率、多Agent协作等方面，同样是大模型在行业应用落地过程中最急需的。

此前的机器学习平台Amazon SageMaker此次则被拓展成为统一平台，将数据、分析、模型训练和数据治理融为一体，能够满足企业与生成式AI相关的几乎所有需求。

市场研究公司沙利文大中华区总监李庆对此表示：亚马逊云科技进一步优化了生成式AI的应用，从数据存储、治理到管理的全流程提升，可以简化AI对数据的使用，同时强化模型功能、增加AI agent管理和应对模型幻觉的功能。

平台和生态是更高维度的竞争

从过去一两年的实践来看，在生成式AI业务上，微软和亚马逊云科技走的是不同的路线。

微软更强调的是终端应用，比如将ChatGPT嵌入到Office365当中，形成Co-pilot功能。而亚马逊云科技则是提供平台，汇聚生态的力量，由合作伙伴或者客户自己来开发应用，实现生成式AI在各个行业、各个场景当中的应用落地。

显然，后者的难度更大，对综合能力的考验更强，但站得维度更高，也是未来趋势所在。

当然，Sherry Marcus也表示，Nova将来会以与竞争对手相匹配的速度来迭代，以跟上整个市场的大模型升级速度。她强调，亚马逊云科技会根据客户的反馈来决定升级的方向，而不是站在自我的角度。这也是亚马逊一贯倡导的逆向工作法和从客户需求出发。