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一年一度的"云计较春晚"——亚马逊云科技 re:Invent 2024 固然落下了帷幕，但不少业内东谈主士还在渐渐消化，试图从亚马逊云科技的念念考和行动中找到一些蛛丝马迹。

既是为了淹没和云巨头的径直竞争，亦然商量怎样乘着亚马逊云科技的东风。在当下生成式 AI 落地的枢纽阶段，可能就决定了是否找到通向改日的"金点子"。

在本年的 re:Invent 大会上，有些东谈主热心到了最新的亚马逊自研基础模子 Amazon Nova，或者是径直不错上手的 Amazon Q 应用，天然了，亚马逊自研的教师芯片 Trainium 也很炸裂，一些专科东谈主士更珍爱 Amazon Bedrock 和 SageMaker，大模子托管和数据集成齐离不开它们。

关联词有一种才能莫得这样酷炫和径直，亚马逊云科技却用了稀奇比例的篇幅来展示——怎样将大模子的系数才能串联起来，输出到每一个行业，进而惠及每一家企业，这就是行业搞定决策。

在媒体文娱、游戏、医疗生命科学、金融办事、制造业、零卖电商、动力和汽车等八大行业，亚马逊云科技的行业搞定决策，演示了"为什么当今大模子落地极度需要行业化"的模范操作。

"卷模子"和"卷应用"之间，还有一重关卡

2025 年，是大模子落地的枢纽年。一方面，大模子 Scaling Law 的弧线趋缓，基础模子厂商运转管制，基础模子动辄一次数亿好意思元的参加，以及不断推高的东谈主才密度等高门槛，意味着只须少数企业大约留在牌桌。

另一方面，大模子落地的进攻感前所未有，群众齐期待大模子产生实实在在的价值，且超出以往的工夫才能限度，全行业齐在默契又和洽地走向落地。

在 ChatGPT 爆发的初期，似乎是由新工夫创造了新的阛阓，关联词，并非系数的企业齐需要一个 ChatGPT，而系数企业齐需要生成式 AI。改进性工夫发展的早期看起来是从无到有，在熟谙期则是从"业务围聚工夫"走向"工夫围聚业务"，大模子越往后发展越需要对行业的意会、对产业的专耕。

"在一个好的阛阓里，大约得志阿谁阛阓需求的产物"，PMF ( product market fit ) 观念最早是由硅谷顶级风投 a16z 的首创东谈主之一 Marc Andreessen 于 2007 年在 《The Only Thing That Matters》 所提议，大模子所需要的就是让产物匹配阛阓的需求。

关于企业来说，要径直将大模子利用好难度较大，毕竟大模子的复杂性、对工夫才能和资源等方面的条件较高；而要是抛开行业化这一措施，径直去基于大模子拓荒具体应用，距离又太过远处，枯竭有用的相接过渡。

其中的枢纽就是工夫和行业聚首，在当下的生成式 AI 产业叙事逻辑中，比以往任何时候齐需要"行业化"。行业化起着贬低大模子工夫落地门槛的雄伟作用，它大约聚焦提取出各个行业深广存在的共性痛苦，进而为大模子更好地适配不同业业提供基础。

比较于新工夫落地的其他措施，行业化是一个容易被忽略的部分，却又时时需要最专科的厂商参加无数的资源作念具体的事，大多数企业享受了行业化带来的便利，却对大模子落地这一层级的变化感受不显着，亚马逊云科技这样的云平台在此过程中是最为合适的承担变装。

亚马逊云科技生成式 AI 全球副总裁兼总司理 Vasi Philomin 近日暗意，亚马逊云科技着实擅长的是将生成式 AI 等工夫大规模应用于施行宇宙的业务中，咱们之是以大约作念到这少量，是因为咱们从端到端（end to end）进行念念考。

大模子落地背后的潜台词

有了以大模子为代表的先进坐褥力，怎样将其利用于实践酿周全新的坐褥筹商，亚马逊云科技推出了合适的行业搞定决策，并不仅仅发布一个聊天机器东谈主或一个基础模子那么浅易，而是确保这些器具大约被企业客户在确切宇宙中大规模应用，这需要完好的念念考和无数的准备职责。

在繁密细分场景之上等于行业，多数厂商齐只须才能专心作念一个或两三个大的行业，厂商必须要懂得行业的高下流筹商，对行业内各个玩家的业务、IT 架构齐了如指掌，况兼也要了解行业的举座趋势是什么，通晓种种工夫、决策均能产生什么样的效果。

亚马逊云科技四肢平台型的云厂商，展示出了怎样作念大模子行业搞定决策的参考谜底。以亚马逊最熟稔的零卖行业为例，亚马逊给出了 2025 年值得热心的三个零卖特定用例和三项工夫。

在用例方面，其一是造谣购物助手，AI 驱动的助手不错为在线购物者提供专科建议，加多买家信心；其二是超个性化，聚首机器学习和生成式 AI，为购物者创造个性化体验；其三是造谣试穿，通过 AI 模子智能合成图像，让购物者不错造谣试穿产物。

怎样让客户低门槛、低资本、高遵循地使用如上用例，亚马逊云科技凝练出来三项工夫：AI 代理具有自主性和器具，不错完成特定任务，普及团队坐褥力；领域特定基础模子专注于特定领域的模子，如零卖特定的谎言语模子；AI 不错戒指计较机扩充当务，自动化日常职责。

这些行业化搞定决策很猛进度上脱胎于亚马逊云科技和协调伙伴的实践，然后通过搞定决策的面目给予输出。例如印度生涯方式零卖商 Nykaa 利用生成式 AI 和机器学习，已矣了自动化产物态状和属性识别，他们使用 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 构建搞定决策，已矣了 90% 的属性识别准确率。

典型产物还有亚马逊的 AI 购物助手 Rufus，Rufus 大约修起主顾各式购物有关问题，使用自界说谎言语模子 ( LLM ) 挑升针对购物领域进行教师，同期禁受检索增强生成 ( RAG ) 工夫，从多种可靠数据源中获取信息，通过强化学习不断更正修起质地，底层则是 Trainium 和 Inferentia 芯片已矣低延伸和高糊涂量。

企业客户可能主要使用了 Rufus，但无形中如故享受到了亚马逊云科技的行业化搞定决策，与零卖有关的才能包括大规模分裂式数据处理、云存储、模子优化等，生成式 AI 在零卖行业着实改善了客户体验。

生成式AI进入行业化的枢纽时刻

不管是传统 IT 如故云计较，企业客户的诉求恒久是更快、更敏捷、更安全、资本更低的底层架构，以更好的支握表层业务的发展，在大模子时期依然如斯，致使更有所加强。

生成式 AI 的闲居落地，将推进数字化转型进入新的阶段，种种系统正在跟业务进行深度和会，比如斯前财务系统的"业财一体化"、东谈主力系统的"业东谈主一体化"，生成式 AI 与业务的一体化，是其保握新生生命力的枢纽。

亚马逊云科技之是以能一直站稳"全球云计较一哥"的位置，亦然因为在行业的不断变迁中，恒久大约得志客户的需求，致使先一步到达客户所念念所想。

Vasi Philomin 例如说，20 世纪 90 年代，亚马逊如故一乡信店，那时就有推选功能，这其实是大规模机器学习应用；快进到当今，望望 Alexa，它如故进入了逾越一亿个家庭；在物流中心，内部有机器东谈主和东谈主类并肩职责；Amazon Bedrock 上有好多模子，能匡助东谈主们构建应用表率的职责流，此外，咱们还有定制硬件，贬低运行模子的资本。

"我合计公司的 DNA 就在于此，会匡助咱们持续顺利。因此，咱们不太珍爱竞争敌手在作念什么，而是专注于客户的需求，同期聚焦施行宇宙的业务问题，并将搞定决策大规模地扩充。"他说。

值得热心的是，大模子不是一身而存在的工夫，云平台提供了大模子滋长所必需的养料，计较、存储和网罗等种种化的产物组合，以相宜行业经由的方式运行，酿成了稳妥于现代大模子的行业化搞定决策。

而行业化策划更有意配置业务组织才能，各个行业团队愈加聚焦，带来专科化。专科化带来分享化，有意于将各个行业里的专科效果在同业业里规模复制和扩充，亚马逊云科技天然不错千里淀更多行业 know-how，在全球范围内，行业化策划亦然全球最初厂商顺利的高端业务组织方式。

包括零卖行业在内，亚马逊云科技共打磨了八大行业化搞定决策。比喻医疗行业，通过 Amazon HealthOmics、Amazon HealthImaging 和 Amazon HealthLake 等专科办事，聚首生成式 AI 和数据分析工夫，亚马逊云科技正在透顶改革药物研发、临床历练和患者照料的方式。

默克公司使用 Amazon HealthOmics 将 12 周的药物研发过程裁汰到 1-2 周。Geisinger Health 通过将 Epic 系统移动到亚马逊云科技，已矣了 30-60% 的资本爽朗和 90% 的部署时刻减少。诺和诺德拓荒的 NovoScribe 搞定决策将临床商量叙述的创建时刻从 12 周裁汰到 10 分钟。

再如金融行业，亚马逊云科技推出了基于生成式 AI 的智能典质贷款助手和个性化资产管理办事，以及先进的安全合规搞定决策，包括更正的 KYC 经由和更高效的诈骗检测系统。

Rocket Companies 使用东谈主工智能和聊天功能更正典质贷款经由，比较行业平均水平获取较高的净推选值；BBVA 在亚马逊云科技上构建了全球数据平台，管理逾越 4PB 的数据，近 30000 个表格，每天运行逾越 50000 个经由。

在生成式 AI 的浅水区，重心是找到新工夫应用于业务的广度掩盖，在生成式 AI 的深水区，重心是弥合新工夫和业务的分解畛域，也就极度需要亚马逊云科技这样的云平台企业，作念中间一层的行业化，补全新工夫周期内大模子落地的领土。

当群众对生成式 AI 的盼愿回反正常，强项到大模子不行应用于系数场景，一样的模子落地效果也可能毫不相通，亚马逊云科技所作念的行业搞定决策，是将生成式 AI 推入"骨子应用"阶段。

（本文首发于钛媒体 APP开yun体育网，作家 | 张帅）