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自有大模型,对于亚马逊云科技,真的没那么重要

于洪涛 2024-12-09 阅读: 725 次

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。

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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。

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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。

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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。

于洪涛
科技智库领域优质创作者

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