随着技术的不断进步，生成式AI的算法和模型将会更加精准和高效。这意味着生成式AI将能够更好地模拟人类行为和思维过程，从而在更多的应用场景中发挥作用。
这是积极的一面。
另外一方面是，随着千模大战和群模乱舞，数据隐私和安全面临挑战，同时巨量的训练花费，最终延伸到应用端”吃不消“。
“普惠“：是责任更是使命
“我们的目标是让任何人都能够获得和大型企业一样先进的基础设施和成本来实现自己的创新。” 亚马逊云科技CEO Andy Jassay曾经提过：“在生成式AI领域我们同样希望借助于亚马逊云科技的产品和服务，实现生成式AI技术的普惠化，赋能更多的企业和个人开发者加速创新。”
Salesforce将Amazon Bedrock和Amazon Titan集成到其生成式AI产品中，使客户能够在Salesforce Data Cloud上轻松安全地使用其数据，以构建生成式AI应用。
海尔创新设计中心利用生成式AI能够实现文生图、图生图、定量图和全场景图四个方面的提效，上线后，自动化设计系统应用让相关业务的操作周期缩短了20%。
知名的游戏客户上海沐瞳科技，正在携手亚马逊云科技使用生成式AI技术Amazon Bedrock，优化游戏开发领域的业务流程。
一方面是应用不断提速，另一方面是基础模型的发展和迭代前所未见。2019年最大的预训练模型是3.3亿个参数，如今整个大模型最大的参数已经超过了五千亿个，短短四年，整个参数的迭代超过了1600倍。
由此带来的挑战是，没有一个基础模型可以适用于所有的业务场景。
正因为此，亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock和Amazon SageMaker JumpStart这两项服务，帮助客户安全地、便捷地选择最适合业务模型。
Amazon Bedrock是一项由亚马逊云科技推出的全面托管的无服务器的机器学习服务，它可以帮助开发者和企业使用基础模型构建和扩展生成式AI应用程序。客户可以使用该服务，安全地在亚马逊云科技高性能基础设施上发现优秀的基础模型，并可以基于自己的专有数据调整或自定义模型。
Amazon Bedrock提供了对基础模型的访问，这意味着客户可以使用来自众多AI公司的高性能基础模型来构建生成式AI应用程序。
Amazon Bedrock为客户提供了一个强大且易用的平台，使他们能够轻松地开发出具有出色性能和可靠性的AI应用程序。
Amazon SageMaker JumpStart则可以提供了一个更高的灵活度和定制化的模型能力，用户可以在Amazon SageMaker JumpStart选择一个开源的模型，但是光有一个模型还不够的，如需要执行一些特定任务，开发人员往往需要做大量的工作。
比如，一个客户在一个电商网站买一双鞋，买了之后他觉得颜色不满意，他希望把黑色的鞋子换成一双棕色的鞋子。
如果一个人要做这件事的话，首先要上网去搜有没有棕色的鞋，有没有需要的尺码，退货政策是什么样的，然后您要手动在网上提交退货申请。在这个层面上，需要做很多的工作。
但Amazon Bedrock提供了一个无需编写代码就可以实现的叫做托管代理功能（Agents for Amazon Bedrock），它可以帮你执行这些复杂的任务。
我们来看是怎么做的，开发者只要点击几下鼠标就可以完成人工智能的应用程序，它帮您自动分解和编排任务，通过API连接到相关的数据源，并且可以连接到后端的Amazon Lambda来执行任务。
我们来看看Amazon Bedrock Agent是怎么做的，它分为这么几个步骤：
首先，要选择一个基础模型，通过一个设置向导来告诉Amazon Bedrock Agent做什么，比如“更新库存水平”。接下来开发人员将选择数据源，数据源可能是网站的退货政策。最后，开发人员指定Amazon Lambda来执行API调用来完成任务。这一切都不需要去编写任何代码。
不仅如此，用户所需要的不仅仅只是一个针对于生成式AI所构建的专门工具，他们还同样需要一个高性能、低成本的基础设施。
十多年来，亚马逊云科技一直致力于底层的能力开发，比如说为客户提供了广泛而深入的加速芯片的选择，包括强大而灵活的基于GPU的解决方案。
在构建云原生服务层面，采用亚马逊云科技Serverless架构，构建人员只需要管好API就可以，不需要考虑底层硬件等因素，从而保证AIGC加速在企业落地。
借助于专门构建的生成式AI的工具和底层的基础设施，企业可以快速构建高性价比的生成式AI应用，从而节约模型训练应用以及开发成本，这些工具和基础设施为开发人员提供了强大的支持和优化，包括高性能的AI芯片、云原生服务，以及专门针对生成式AI的开箱即用服务。
“安全”：是红线更是导航
在大模型爆发，应用日益丰富、构建日渐频繁的今天，我们平常看到的整个生成式AI应用就像是浮在海面的冰山，露在海面上方的只是冰山一角，而在冰川的底部，同样需要大量的基础模型以外的服务来支撑，而安全一直是亚马逊云科技的首要任务。
在AIGC时代，企业普遍关注数据的私有性，随着数据成为企业的核心资产，数据隐私和安全也变得越来越重要。
“亚马逊云科技帮助客户构建面向生成式AI的数据‘基座’，并有效利用私有化数据打造差异化竞争优势。在构建生成式AI应用程序整个生命周期中，企业需要确保数据安全并对其进行管理。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建说。
Amazon Bedrock在开发之初就考虑到了安全性和隐私保护，帮助客户保护敏感数据。首先，用户的任何数据都不会被用于训练任何原始大模型。其次，用户可以配置他们的私有环境，比如说虚拟网来执行他们自己的环境训练，而这个环境和其他用户之间都是安全隔离的，所有的数据都是加密的，并且数据的传输是不会暴露在公众的网络。此外，如果您的客户有一些场景的高监管要求，Amazon Bedrock符合HIPAA（健康保险流通与责任法案）和GDPR（欧盟《通用数据保护条例》）这样合规的标准。
在数据治理方面，亚马逊云科技提供Amazon DataZone数据治理服务，它能够让客户能够跨组织边界发现、访问、共享和治理大规模数据，并减少企业内部成员访问数据和使用分析工具时繁重的工作量。在最大程度提供数据可见的同时通过细致的权限管理确保数据安全。
亚马逊云科技近期还为Amazon CodeWhisperer推出了自定义功能，允许客户使用私有代码库安全地定制代码建议，避免从网上复制到有安全隐患的基础代码。
此外，亚马逊云科技也将“安全围栏”理念作为客户构建生成式AI时的五项可借鉴的实践经验之一，并提供一系列的安全和合规工具，帮助客户通过影响面控制和减小爆炸半径，强化数据安全。
亚马逊云科技确实能够保护企业级用户数字安全，它拥有超过300项安全、合规服务及功能，并在威胁检测与事件响应、身份认证与访问控制、网络与基础设施安全、数据保护与隐私以及风险管控及合规五大领域提供全方位的安全服务。更在 IDC 近期发布的《2023中国公有云托管安全服务能力报告》中，亚马逊云科技在专家能力、漏洞及威胁检测、威胁情报等7项目评估维度上是获得满分最多的厂商之一。
笔者认为，AI就像一辆无人驾驶汽车，“安全“的体系既是必须遵守的“红线”也是导航。导航系统负责确保车辆按照既定规则和目标行驶，避免碰撞和违法行为。没有安全的导航，车辆可能会失控，造成混乱和危险。
结 语
一个在云计算领域工作多年的资深人士对笔者说：“云厂商都劝说用户追加预算，只有亚马逊云科技在告诉用户如何省钱。“而且几乎每一次沟通会，亚马逊云科技都把”普惠“和”安全“放在极其重要的位置上。作为行业的领导者，亚马逊云科技通过技术创新和不断重塑来降低用户在众多层面的使用成本，让最广大的用户能够便捷地使用最前沿的科技与服务，这是不是值得一个狠狠的手动“赞”？
