近期，亚马逊云科技的年度技术盛会“re:Invent 2024中国行全国巡展”在深圳隆重举行，为当地的企业和开发者们带来了一场技术交流的盛宴。此次深圳站的活动中，亚马逊云科技大中华区产品技术总监王晓野发表了重要讲话，他强调，人工智能（AI）正迎来从创新实验到生产应用的关键转折点，企业要实现AI在生产中的业务价值，必须依靠端到端的全栈创新联动。
作为亚马逊云科技的一项标志性活动，re:Invent大会已经成功举办了13届，其核心是面向全球的构建者和开发者提供技术学习和交流的平台。就在不久前的12月18日，亚马逊云科技在“2024 re:Invent全球大会”上发布了一系列新技术，主要集中在三大领域：生成式AI、数据战略和云服务。
在生成式AI领域，亚马逊云科技推出了Amazon Nova系列基础模型，并强化了Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q等核心服务。这些服务旨在通过降低训练和推理成本、提供更多模型选择以及深入场景的应用，全面加速企业应用生成式AI的创新。同时，在数据战略方面，亚马逊云科技发布了新一代Amazon SageMaker，为数据、分析和AI提供了一个统一的平台。Amazon S3新增了Tables存储类型和元数据功能，无服务器分布式SQL数据库Amazon Aurora DSQL也进一步提升了用户的数据管理能力。
在深圳站的活动中，王晓野详细阐述了AI大模型的重要性，并指出，亚马逊云科技发布的Amazon Bedrock让客户意识到，AI的关注点不应仅限于模型本身，而应更加注重模型能力、优化成本和性能、模型定制化能力以及模型输出控制能力。他强调，生成式AI从创新到生产加速的过程中，面临着诸多技术难点，而Amazon Bedrock所提供的几大构建能力正是为了解决这些问题。
王晓野还分享了一些成功案例，以说明AI在生产中的应用。在金融行业，一些知名交易所如纽交所、野村证券和纳斯达克等，利用AI整合企业信息，构建信息库，并检测有害行为。在医疗保健领域，AI则帮助医生从对话中快速总结病例定义，提升医疗体验。在自动驾驶领域，AI也被用于筛选有用数据，用于模型训练。
在谈到中国企业的新需求时，王晓野表示，亚马逊云科技在中国的客户主要可以分为三类：中国客户出海、外企进中国以及本地中国客户。对于中国客户出海开展全球业务，他们更关注不同地区的合规要求，特别是在欧洲市场，客户更倾向于选择像Mistral这样的本地合规模型，以避免潜在的版权和侵权数据问题。
沙利文大中华区总监李庆对本次re:Invent大会的新发布表示印象深刻。他认为，这些新发布更加侧重于产品的实际应用和工具优化，表明全球用户正在积极使用亚马逊云科技进行生成式AI应用的探索和创新。他特别提到，随着全球企业对生成式AI的深入应用，数据不仅实现了跨区域的传输与协同，更实现了跨地域、跨区域的深度连接。亚马逊云科技还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都得到提升，旨在简化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。
