每經(jīng)記者 李卓    每經(jīng)實(shí)習(xí)記者 張梓桐    每經(jīng)編輯 董興生    

“生成式人工智能(GenAI)的本質(zhì)與核心就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)碎片化與部門間技術(shù)壁壘是企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島面臨的主要障礙。企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)往往分散存儲(chǔ)在不同的部門與系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量各異，缺乏有效的整合與共享機(jī)制。”亞馬遜云科技全球客戶技術(shù)支持與服務(wù)副總裁Uwem Ukpong近日在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者專訪時(shí)說(shuō)。

回望2024年，從訓(xùn)練到推理，從大模型到AI Agent（智能體），生成式AI正跨越技術(shù)發(fā)展的新里程碑，步入全新發(fā)展階段。

技術(shù)的變革固然令人振奮，但如Uwem Ukpong所言，當(dāng)前企業(yè)應(yīng)用生成式AI仍面臨多種挑戰(zhàn)：持續(xù)攀升的研發(fā)成本、日益激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)以及尚未完全攻克的技術(shù)難題，如模型的可解釋性、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等，都成為擺在所有參與者面前的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

在12月的亞馬遜云科技re:Invent全球大會(huì)上，亞馬遜云科技發(fā)布的Amazon Nova系列新款基礎(chǔ)大模型成為全場(chǎng)焦點(diǎn)。該系列已涵蓋6款大模型，在語(yǔ)言、圖像和視頻生成等關(guān)鍵領(lǐng)域廣泛布局，極大豐富了其AI模型矩陣。

亞馬遜云科技的出擊，使得原本就硝煙彌漫的AI戰(zhàn)場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加白熱化。在這場(chǎng)激烈的角逐中，微軟、谷歌等科技巨頭紛紛傾盡全力，毫不吝嗇地投入海量資源。OpenAI更是連開(kāi)12天發(fā)布會(huì)，預(yù)告新一代AI推理模型o3和o3-mini的重磅登場(chǎng)。

所有參與者都在全力押注AI，巨頭們更是一輪又一輪地加碼投入，因?yàn)樵谶@場(chǎng)格局尚未塵埃落定的較量中，誰(shuí)都不愿錯(cuò)失引領(lǐng)下一個(gè)科技時(shí)代的歷史性機(jī)遇，這無(wú)疑是一場(chǎng)關(guān)乎未來(lái)科技主導(dǎo)權(quán)的“無(wú)限戰(zhàn)爭(zhēng)”。

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2024年的GenAI：理性回歸

曾經(jīng)，生成式AI一度被過(guò)度炒作，尤其是在AI代理概念成為熱門話題之時(shí)，市場(chǎng)熱度急劇攀升。但Uwem Ukpong指出，當(dāng)前，客戶對(duì)于AI工具的態(tài)度已發(fā)生顯著轉(zhuǎn)變。

“如今，客戶已逐漸回歸理性，更加關(guān)注如何將AI工具真正實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。一方面，開(kāi)始有針對(duì)性地篩選并應(yīng)用適合自身業(yè)務(wù)需求的AI技術(shù)；另一方面，則找尋人工智能性能與成本間的平衡點(diǎn)，而非盲目跟風(fēng)追逐熱點(diǎn)。”Uwem Ukpong表示。

當(dāng)潮水退去，行業(yè)開(kāi)始回歸理性，一些隱憂也浮出水面。

根據(jù)相關(guān)云安全狀況報(bào)告，半數(shù)以上的企業(yè)將安全性視為云遷移過(guò)程中的首要挑戰(zhàn)。云遷移涉及大量敏感數(shù)據(jù)與關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程的轉(zhuǎn)移，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露或安全事故，將給企業(yè)帶來(lái)不可估量的損失。

因此，企業(yè)在選擇云服務(wù)提供商時(shí)，不僅要關(guān)注其技術(shù)實(shí)力與服務(wù)水平，更要重視其安全保障措施與合規(guī)認(rèn)證情況。例如，數(shù)據(jù)加密技術(shù)、訪問(wèn)控制機(jī)制以及安全審計(jì)體系等，都是衡量云服務(wù)提供商安全性的重要指標(biāo)。

此外，如何打破數(shù)據(jù)孤島的技術(shù)與流程成為另一難題。Uwem Ukpong指出，數(shù)據(jù)碎片化與部門間技術(shù)壁壘是企業(yè)打破數(shù)據(jù)孤島面臨的主要障礙。“企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)往往分散存儲(chǔ)在不同的部門與系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)格式、標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量各異，缺乏有效的整合與共享機(jī)制。”

在他看來(lái)，要解決這一問(wèn)題，企業(yè)首先需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范化與標(biāo)準(zhǔn)化流程，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、治理與集中管理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與一致性。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘與利用。然而，這一過(guò)程需要投入大量的人力、物力與時(shí)間，對(duì)一些中小企業(yè)而言，技術(shù)與資源的限制使其難以有效推進(jìn)。

在大模型競(jìng)爭(zhēng)賽道上，最終能承擔(dān)得起從頭構(gòu)建大模型高昂成本的公司將寥寥無(wú)幾，其中，發(fā)揮各自的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)就成為獲客的關(guān)鍵。

在Uwem Ukpong看來(lái)，亞馬遜云科技擁有遍布全球的基礎(chǔ)設(shè)施和合作伙伴網(wǎng)絡(luò)，這使得客戶能夠?qū)崿F(xiàn)跨國(guó)部署和全球協(xié)作，提高了業(yè)務(wù)效率和靈活性。同時(shí)，亞馬遜云科技還與全球合作伙伴建立了合作關(guān)系，共同為客戶提供服務(wù)和解決方案。

然而，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，亞馬遜云科技也面臨著一些挑戰(zhàn)。一方面，由于國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的法規(guī)環(huán)境和客戶需求與海外市場(chǎng)存在差異，亞馬遜云科技需要不斷適應(yīng)和調(diào)整其產(chǎn)品和服務(wù)策略；另一方面，本土云服務(wù)提供商在價(jià)格、服務(wù)響應(yīng)速度和本地化支持等方面具有優(yōu)勢(shì)，對(duì)亞馬遜云科技構(gòu)成了一定的競(jìng)爭(zhēng)壓力。

對(duì)此，Uwem Ukpong表示，亞馬遜云科技的重點(diǎn)更多在于更貼近實(shí)際需求的服務(wù)。“在幫助客戶構(gòu)建生成式AI解決方案的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)選擇的生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景也在逐漸迭代升級(jí)，從原先簡(jiǎn)單的生成式AI嘗試?yán)鐚?duì)話式聊天機(jī)器人，過(guò)渡到內(nèi)容、圖像、視頻等多媒體內(nèi)容生成，以及數(shù)據(jù)洞察與決策等。”

“行業(yè)應(yīng)用”成為云廠商市場(chǎng)競(jìng)逐的關(guān)鍵

按照業(yè)界著名的技術(shù)發(fā)展曲線（Gartner Hype Cycle）來(lái)衡量，生成式AI的發(fā)展進(jìn)程已順利越過(guò)第二階段峰值期，穩(wěn)步踏入規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵階段。

盡管未來(lái)可能會(huì)經(jīng)歷一段因期望落差而產(chǎn)生失望情緒的時(shí)期，但這也是新興技術(shù)發(fā)展的常見(jiàn)路徑。隨著越來(lái)越多的AI應(yīng)用在各行業(yè)落地生根，生成式AI正逐步褪去“炒作”的外衣，展現(xiàn)出其切實(shí)的應(yīng)用價(jià)值與商業(yè)潛力。

因此，實(shí)際的行業(yè)應(yīng)用成為云廠商當(dāng)前在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)競(jìng)逐的關(guān)鍵要素。

Uwem Ukpong表示，當(dāng)前在中國(guó)，亞馬遜云科技針對(duì)汽車、制造、生命科學(xué)、零售電商、媒體娛樂(lè)、游戲、軟件服務(wù)、金融八個(gè)行業(yè)組建了專門的行業(yè)團(tuán)隊(duì)。

以汽車為例，Priority Research數(shù)據(jù)顯示，2022年，全球汽車行業(yè)生成式AI市場(chǎng)價(jià)值達(dá)到了3.12億美元。預(yù)測(cè)顯示，到2032年，這一數(shù)字將達(dá)到約26.9億美元，2023年至2032年的年復(fù)合增長(zhǎng)率為24.03%。

Uwem Ukpong表示，生成式AI與汽車行業(yè)的結(jié)合主要在營(yíng)銷、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)。在營(yíng)銷與客戶服務(wù)領(lǐng)域，AI可以助力營(yíng)銷內(nèi)容的智能化生產(chǎn)，通過(guò)AI代理支持多角色間的高效協(xié)作，提升工作效率與生產(chǎn)力。在智能座艙體驗(yàn)方面，生成式AI則可以持續(xù)增強(qiáng)自然語(yǔ)言理解能力、響應(yīng)速度及情緒感知，縮短創(chuàng)新周期，降低研發(fā)成本。

“自動(dòng)駕駛領(lǐng)域同樣迎來(lái)了生成式AI的深刻影響。隨著合成仿真訓(xùn)練數(shù)據(jù)及海量多模態(tài)數(shù)據(jù)智能管理需求的激增，生成式AI通過(guò)場(chǎng)景模擬加速了自動(dòng)駕駛技術(shù)的創(chuàng)新步伐，為行業(yè)開(kāi)創(chuàng)了全新的商業(yè)模式，并探索出更多盈利途徑，有力推動(dòng)全自動(dòng)駕駛愿景的實(shí)現(xiàn)。”Uwem Ukpong說(shuō)。

此外，在設(shè)計(jì)與制造環(huán)節(jié)，Uwem Ukpong表示，生成式AI能夠根據(jù)客戶的個(gè)性化需求與偏好，從外觀、內(nèi)飾到駕駛動(dòng)態(tài)，全方位定制汽車，提升消費(fèi)者的滿意度與忠誠(chéng)度。

而在制造業(yè)方面，Uwem Ukpong表示，亞馬遜云科技的重點(diǎn)在于制造業(yè)流程的改造上，通過(guò)降低構(gòu)建生成式AI應(yīng)用關(guān)鍵路徑中的門檻，針對(duì)嚴(yán)重依賴人工參與的工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、企業(yè)內(nèi)部IT/HR等部門資料繁雜業(yè)務(wù)等具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，工業(yè)設(shè)計(jì)、知識(shí)庫(kù)以及營(yíng)銷加速等場(chǎng)景開(kāi)發(fā)定制化解決方案。

隨著大模型的持續(xù)發(fā)展壯大，通向通用人工智能（AGI）的道路雖依然漫長(zhǎng)，但已逐漸清晰可辨。

隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)與信息的快速流通，大模型之間的差距或?qū)⒅饾u縮小并趨于同質(zhì)化。屆時(shí)，巨頭之間的競(jìng)爭(zhēng)將不僅局限于模型本身的性能，而更多地將轉(zhuǎn)向如何基于大模型構(gòu)建差異化的應(yīng)用生態(tài)與商業(yè)模式。