经过近10年的不断探索，真正的AI时代离我们越来越近。从各种大语言基础模型到新兴的多模态模型技术突破，AI能力从未停止增长。
随着能力的增长，资源需求呈指数级增长。国际能源署（IEA）在1月份发布的报告中预计，数据中心、人工智能和加密货币行业的全球电力消耗可能在2026年翻一番，明显高于未来三年全球其他电力需求的增速。
如何更高效地支持AI发展？同时提高效率和经济效益？资源更集中、效率更高的云计算显然是唯一的答案。
虽然趋势非常明显，但随着PC互联网和移动互联网时代的结束，传统的云计算架构开始显得过时。尤其是随着人工智能时代的临近，“新技术”、“新应用”提出了无数“新需求”、“新挑战”，这些都在驱动着云计算产业从底层技术、关键部件向发展方向发展。到解决方案。全面变革。
也就是说，谁能以云计算行业最具远见和规划的方式完成这一系列的变革，谁就将在未来几年的云计算竞争中占据上风。
对于这一重大挑战和机遇，在互联网时代一直走在行业前沿的亚马逊云技术一直有自己的想法。
在本周开幕的亚马逊云科技re:2024上，亚马逊云科技再次向世人展示了他们对云计算、人工智能、产业和生态的最新见解，并带来了一系列足以改变云计算发展轨迹的创新成果。行业。
回顾云计算的发展历史，虽然技术发生了数次变革，但基本逻辑始终如一——在不断增强计算能力的同时，通过各种云计算技术灵活高效地向用户提供这种能力。客户。
这一逻辑在《亚马逊云技术re：2024》中也得到了实现，其综合主题是“人工智能化”。
芯片+工具，打造最强大的计算解决方案
亚马逊云技术去年在 re: 大会上发布了一款新的 AI 处理器。在这次大会上，这款产品终于走向了大规模实例应用。
为了发挥出这款新芯片用于模型训练的实力，亚马逊云技术这次还“推出”了另外两项创新：将芯片直接高速连接在一起的技术，以及服务器机架之间的超高速互连。 “”（10Pb 网络容量可容纳 1000 台服务器且只有 10 微秒的延迟）网络。
在他们的帮助下，新实例展现了极其强大的计算能力：
在创造超强性能的同时，亚马逊云技术也拿出了新的工具来充分释放这头“性能猛兽”。
一是新的（NKl）接口，允许开发人员直接访问芯片底层。该工具允许开发人员最深层次地调试和优化芯片，并以更具成本效益的方式构建人工智能应用程序。
另一种是新提供的“延迟优化推理选项”（-）。这一新功能进一步降低了推理处理过程中的延迟，Llama、Llama等基础大型模型在亚马逊云技术实例中的运行速度再次超过其他云计算厂商。
得益于这一创新，3.5俳句基础大模型的推理运行速度直接提升了60%，效果显着。
这一比例也体现了当前云计算能力发展的关键：除了不断应用更新、更强大的芯片外，厂商还需要加大工具和解决方案的投入，以提高实际使用效果。
亚马逊云技术目前正朝着这个方向努力，围绕其处理器、训练芯片、推理芯片、Nitro安全芯片等自研芯片，不断打造更强大的示例、工具和解决方案，共同构成了当前业界最先进的计算世界上的电源解决方案。
超越算力打造下一代“云计算”
如果说构建足够强大且易于使用的算力已经很难，那么如何将这些算力转化为AI应用解决方案和能力提供给客户，则是云计算厂商进入AI时代面临的最大挑战。
今年早些时候，外媒采访今年接任亚马逊首席执行官的马特时提到：“与许多竞争对手不同，我们选择退后一步，深入思考其客户，无论他们是初创企业还是大公司。企业如何才能最好地将这项技术集成到他们的应用程序中并利用自己独特的数据？”
这一理念提供的实际解决方案是本次大会上两款全新升级的超级产品：一款为生成AI全生命周期提供一站式服务，一款提供数百个业界领先的大模型。
首先是2017年底发布的，之前的定位一直是基于云计算的机器学习服务。在过去的主功能更名为AI的基础上，这次推出了一个子产品，专注于优化训练过程中的效率问题。
其中包括可以充分利用云峰谷资源来解决训练时间并降低成本的Hyper Pod计划，以及最大化资源利用率并允许用户实时监控效率的Task。
如果用户本身想要调用第三方AI应用，只要是亚马逊云技术的合作伙伴，就可以通过AI进行调用，直接享受亚马逊云技术的诸多技术和功能创新，达到一步到位的效果。
由于大模型的实际应用和实践正在迅速增长，模型的创新显得更加“密集”。
虽然目前基础大模型有很多，但为了保证大模型输出结果的保密性和自身数据的保密性，企业越来越倾向于利用自己的数据对基础大模型进行二次训练。
为此提供了两个新功能：可以快速提取高效小尺寸模型的模型和可以利用自动推理检查的模型。
借助这两项新功能，企业不仅可以用更短的时间、更低的成本训练自己的模型，还可以主动处理模型错觉，进一步提高模型精度，缩小模型规模。实现您自己的大型模型的一步优化。
针对多样化的推理场景，亚马逊云技术带来了业界领先的企业AI应用解决方案、高品质图像生成3.5、高品质视频生成Luma Al等第三方大模型。
与这些关键的大模型一起推出的还有许多其他从通用到专业的第三方模型，它们共同构成了一个全新的模型。目前用户可以在该平台上轻松调用100多个大模型。
在可用大模型数量大幅增加的基础上，亚马逊云技术还带来了两项创新：多代理和多代理。前者可以自动为你提供最合适的模型，后者可以使用多代理，无需大量代码工作。任务交给多个大模型并行完成。
在打造这套整套大模型能力解决方案的同时，亚马逊云技术也“顺利”解决了用户的数据需求：全新的AI索引连接了40多个企业级数据源，彻底消除了客户在构建AI应用过程中的挫败感。数据难题。
这是Base添加的又一新支持，可以充分利用知识图谱的特性，帮助模型生成更多相关的输出。对于大量非结构化多模态数据，该新功能可以自动将其转换为结构化数据，以更好地服务于人工智能和分析应用。
抛开这些创新的技术细节不谈，亚马逊云技术的数量之多、环节之齐全、创新投入之大确实意义重大。
这也充分体现了当前云计算行业的机遇与挑战。想要在AI时代发挥云计算的更多能力，取得更多成果，就必须结合实际用户的需求，对云计算进行全方位的优化和创新。能力和解决方案。
用人的话来说，就是在已经“重塑”了互联网时代云计算的基础上，对云计算进行全方位的“重塑”。
重塑自我，“顺利”重塑未来
在一个多月前发布的2024年第三季度财报中，亚马逊不仅营收超出预期，利润也远超预期，亚马逊云技术和广告收入基本符合预期，营收同比增长云业务正在加速发展。利润指导范围中位数甚至高于市场预测。
总体结果是无可挑剔的。这也体现了亚马逊云技术当前选择的正确性，在继续推进云服务的同时全力投入“AI军备竞赛”。
这一切成就的根源都可以追溯到亚马逊云科技前CEO Andy Jassy在2020年分享的：“”，坚持不懈的再创造。
亚马逊云技术现任CEO Matt在采访中也特别强调：“客户之所以选择亚马逊云技术，是因为我们提供最全面、最优秀的服务。人们之所以依赖我们，是因为我们在安全和运营。”在性能方面，我们帮助他们快速创新和发展。我们必须继续推动这一路线图。”
这种孜孜不倦地引领行业创新、即使领先也帮助客户创造成功的信念不仅推动了云计算行业的发展，也塑造了亚马逊云技术的未来。
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