面对正在来临的生成式AI时代，从个人到企业，都应该为之做好充足的准备。
生成式AI时代的黎明已经来临
“生成式AI时代的黎明已经来临，它将会改变我们每个人的生活和工作方式、改变每一个行业。”在近日召开的2024亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松如是表示。
储瑞松指出，虽然从生成式AI进入大部分人的视野，至今不过才一年半的时间，但是其能力进化速度非常惊人，每个人的未来都可能因为生成式AI而改变。麦肯锡的研究报告预测，到2030年前，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元的价值。其中作为AI研发高地之一的中国，将凭借战略性投资分享生成式AI总效益的1/3。预计到2030年前，可能有一半的工作时间将通过生成式AI的自动化得以节省，仅中国可能就有2.2亿个岗位经历转型。而那些能够用生成式AI开展差异化创新、解决高价值的特定领域或行业场景的挑战、创造新业务模式或机会的企业，将会在未来的竞争中脱颖而出，影响整个行业的发展方向甚至颠覆行业。
有鉴于此，亚马逊云科技认为，虽然大模型是生成式AI创新的基础，但已不再是企业生成式AI创新的唯一要素。行业应用将是未来生成式AI真正能创造最大价值的方向。企业需要根据自身业务场景需要，选择合适的模型和生成式AI应用创新的平台。而亚马逊云科技所要做的，就是成为企业生成式AI构建和应用的首选。
企业生成式AI构建和应用的首选
既然生成式AI是企业在新时代开展创新不可或缺的工具，那么在生成式AI应用实际落地的过程中，企业应该重点关注哪些要素？
对于这个问题，亚马逊云科技给出的答案是五大要素：
1、业务场景的选择：企业应该选择容易落地、收效较快的场景，譬如面向内部员工的应用，可以考虑能快速提高员工生产力的自动会议摘要、内部知识库问答机器人、代码伴侣、财务、运营报表分析等应用场景；而面向客户的应用，目前发展较快的有实时翻译、智能导购、智能客服问答、AI伴侣、AI助教、智能设备维护引导、智能招聘面试等场景。
2、模型的选择：企业需要根据自身业务的需求来选择合适的模型，并且综合考虑模型的性能、专项能力、稳定性、部署使用及管理成本、安全性等多方面因素。
3、模型的定制：企业需要考量是否能够结合自身的私有数据对模型进行定制，以最大限度地挖掘其业务价值；
4、负责任的AI：企业需要考虑是否符合负责任的AI的原则；
5、能力的持续提升：在生成式AI应用落地的过程中，企业还需要衡量其是否具备持续提升的能力。
为了成为企业构建和应用生成式AI的首选，亚马逊云科技针对生成式AI提供了全面的三层技术栈，包括利用基础模型构建的应用程序、使用基础模型进行构建的工具、用于基础模型训练和推理的基础设施。在每一层技术栈，亚马逊云科技都提供了丰富的产品和服务，并通过持续不断的创新帮助客户更加轻松、安全地构建和应用生成式AI。其中Amazon Bedrock更是凭借一致的API使用体验、模型选择和评估、数据增强模型能力、代理Agents、保护企业私有数据、Guardrials等强大能力，能够满足客户构建生成式AI应用的多方面需求。
企业数字化转型和创新的加速器
坚持“客户至尚”的理念，亚马逊云科技致力于成为企业数字化转型和创新的加速器，为客户提供安全、稳定、可信赖的服务。其中在中国市场，亚马逊云科技针对汽车、制造、生命科学、零售电商、媒体娱乐、游戏、软件服务、金融等八个行业组建了专门的行业团队，推行行业化战略。其行业化战略共有三大关注点：
1、加强行业理解：针对不同行业，亚马逊云科技进行了团队重组，以更专注地学习理解行业客户面临的挑战和行业发展机遇，提高服务垂直行业的能力。
2、携手合作伙伴构建创新行业方案：以各个行业的价值链框架为基础，亚马逊云科技与行业合作伙伴一起，基于云和AI服务预制行业解决方案组件、模版和实施指南，助力客户和系统集成伙伴加速具体行业方案的落地。
3、构建行业生态：为了给行业客户提供更加优质服务，亚马逊云科技携手众多合作伙伴构建了强大的行业生态。
在汽车行业，亚马逊云科技基于过去十几年的实践经验，在自动和智能驾驶、智能座舱、数字化用户体验、软件定义汽车四大领域，总结了二十多种应用场景，与车企以及合作伙伴一起打造解决方案，为车企提供服务。
在制造行业，亚马逊云科技除了支持制造业本地IT系统上云，还重点关注了工程和设计、智能制造、智能产品与服务、客户体验四大领域，并在每个领域找到具体能用云和生成式AI帮客户创造更大价值的细分场景。
在游戏行业，全球90%以上的大型游戏公司和中国头部的游戏公司，都在采用亚马逊云科技的服务。为了推动游戏企业向高质量、创新驱动转型，亚马逊云科技能够在游戏研发、运维、发行和增长这三个阶段的多个场景下助力客户实现轻松构建、高效运维和智慧增长，为游戏行业带来深刻改变。
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