日前，亚马逊云科技在北京召开了生成式AI构建者大会，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在大会上进行了题为“赋能生成式AI新时代，助力数据和AI普惠”的演讲。陈晓建表示，亚马逊云科技正在围绕应用场景、工具和基础设施、数据基座、AI原生应用构建和生成式AI服务这五个层面，不断助力企业和开发者全面释放生成式AI的潜力。西门子集团、金山办公软件以及科思创中国作为亚马逊云科技中国区生成式AI创新的代表客户，也分享了各自的创新案例。大会还设立了三大分会场，探讨应用基座、数据战略和AI原生等生成式AI领域的热门话题，同时设立开发者论坛和动力训练营帮助更多的开发者上手体验生成式AI时代开发的速度与激情。

　　“生成式AI正在重塑各行各业，亚马逊云科技在生成式AI的使命之一就是‘普惠’。” 陈晓建表示，亚马逊云科技提供了完整的端到端的生成式AI技术堆栈，从底层的加速层如加速芯片、存储优化，到中间层模型构建工具和服务，再到最上层的生成式AI相关应用，每一层都在针对客户的不同需求持续创新。“生成式AI到达了转折点。”

　　亚马逊CEO Andy Jassy曾经这样说：“我们的目标是让任何人都能够获得和大型企业一样先进的基础设施和成本来实现自己的创新。在生成式AI领域，我们同样希望借助于亚马逊云科技的产品和服务，实现生成式AI技术的普惠化，赋能更多的企业和个人开发者加速创新。”

　　陈晓建表示，开发生成式AI应用是一个充满挑战的系统工程，并不是单纯的产品和服务拼接，因此，如何加速客户最终应用的商业化落地，除了亚马逊本身的资源以外，同样需要构建强大的合作伙伴生态，与它们一起助力解决生成式AI应用构建中的各种技术问题，加速应用落地。除了云服务之外，亚马逊云科技还提供解决方案架构师、产品技术专家、人工智能实验、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队、培训与认证部门等多个资源共同助力客户成功，同时我们还携手生态合作伙伴与初创圈构建生成式AI的完整体系，进一步助力生成式AI技术的落地。

　　根据麦肯锡咨询2023年6月发布的生成式AI生产力前沿技术报告，在生成式AI技术带来的经济效益中，大约3/4来自四类主要的职能：营销与销售、产品与研发、软件工程和客户运营。而亚马逊云科技借助专门构建的生成式AI工具和基础设施，快速构建高性价比的生成式AI应用。

　　基础模型的发展和迭代速度正超越以外任何一项技术，基本以月甚至天为单位持续迭代，而新出现的每一个大模型都在性能和特定领域有着独特的优势。在众多的基础模型中，应该如何便捷安全的选择最适合自己业务场景的基础模型，是每一家企业在构建生成式AI应用时面临的挑战。

　　对此，亚马逊云科技正式推出了Amazon Bedrock，该服务与Amazon SageMaker Jumpstart结合，助力对基础模型有着不同需求的客户轻松、安全地选择基础模型。

　　高性价比的基础设施是生成式AI应用构建的关键。陈晓建介绍说，10多年来，亚马逊云科技对全球基础设施进行深度投资，能够为客户提供广泛的加速器选择，包括强大而灵活的基于GPU的解决方案。“OPPO、Airbnb、Sprinklr和 Autodesk等客户都在使用我们的专用加速器来处理要求苛刻的机器学习工作负载。”

　　面向生成式AI构建强大的数据“基座”，需要一套全面的服务，以便能够存储用于构建和微调模型的各种类型的数据；还需要服务间的集成，以打破数据孤岛，确保能够随时访问所有数据；还需要在构建生成式AI应用程序的整个生命周期中，确保数据安全并对其进行管理。

　　在全面的服务方面，亚马逊云科技针对生成式AI领域的用户个人信息、会话信息管理、私域知识库等应用场景都提供了专门构建的数据库。在数据集成方面，ETL（数据的抽取Extract，转换Transform，加载 Load）是端到端数据旅程迫切需要解决的问题，亚马逊云科技提出“Zero-ETL”的愿景，并采用了相应的创新，如推出的Aurora Zero ETL for Redshift Integration， 允许存储在Amazon Aurora中实时产生的业务数据，无需ETL工具，以自动的方式同步到数据仓库Amazon Redshift中，以供近实时的进行海量数据的聚合分析。在数据治理方面，亚马逊云科技提供Amazon DataZone这一全新的数据治理服务，让客户能够跨组织边界发现、访问、共享和治理大规模数据，并减少企业内部成员访问数据和使用分析工具时繁重的工作量。

　　亚马逊云科技在服务百万客户无数次变化的现代化应用转型过程中，积累了一些不变的经验，以分享给生成式AI时代的构建者：以微服务化和事件驱动架构为核心的设计框架，松耦合的去处理每个功能模块之间的互相依赖；Serverless First简化运维，提升效率；数据决策优先，像资产一样重视数据，数据能力作为应用的核心竞争壁垒加入到生成式AI应用的设计理念中来；安全围栏，影响面控制，减小爆炸半径，将安全与数据的合规与保护放在前所未有的重要地位；避免重复造轮子，除了技术本身，在DevOps，基础设施即服务，自动化等现代应用治理理念持续投入，促进企业内部的应用资产与实践的分享，构建高效敏捷的构建者文化。

　　编程将是生成式AI技术得到快速应用的领域之一。软件开发者需要花费大量时间编写相当浅显和无差别的代码，真正用于创新的时间少之又少。从网上复制代码片段则可能无意中复制无效代码或有安全隐患的代码，或对开源代码的使用没有进行有效追溯。对此，亚马逊云科技的解决方案是Amazon CodeWhisperer。它是一款人工智能编码伙伴，在基础模型高级选项中使用，可以实时生成代码建议，从根本上提高开发人员的生产力。

　　亚马逊云科技最近还推出了Amazon Whisperer自定义功能，能够生成优于之前的代码建议，因为它允许客户使用私有代码库安全地定制CodeWhisperer代码建议，这些私有代码库可涵盖内部API、数据库、最佳实践和架构模式等。

　　“亚马逊云科技通过开箱即用的生成式AI服务及工具，已帮助1000多家中小企业和初创公司快速实现生成式AI创新，已赋能10万多家中国开发者。”陈晓建表示。

　　西门子股份公司专注于工业、基础设施、交通和医疗领域，并与亚马逊云科技在多个项目上有着紧密合作，此前亚马逊云科技的一些产品和功能已被运用到西门子中国成都灯塔工厂，用于废料分拣、产品自检等关键的生产制造环节。出于企业战略考虑，在结合业务具体需求的前提下，西门子中国与亚马逊云科技合作开发了基于生成式人工智能技术的智能会话机器人“小禹”，它采用了“检索增强生成RAG架构+向量数据库”设计，大大缩短了整体开发与部署的时间，仅用三个月就圆满完成了。

　　相对于传统机器人，“小禹”的回答内容不仅生成速度更快，其对搜索关键词的命中率也更高，整体使用体验远超传统机器人。西门子中国专属智能知识库上线后，首周就有超过4000位内部用户参与使用，超过12000个问题被提出并解答。作为智能知识库，它不但解决了各业务部门之间需求相似、重复开发的问题，更以云上弹性资源和托管的 Amazon OpenSearch Service 、Amazon SageMaker 等服务节约了系统在运维和扩展方面的投入成本。

　　“未来西门子将不断扩展机器人‘小禹’服务于各个应用领域，比如40%的IT支持问题可以利用小禹的知识查询和问答快速解决；产品研发中大约30%跟编码，测试，调试和文档编制相关的任务也可以利用小禹加速完成。”西门子 IT经理李朝明表示。