AI引領(lǐng)企業(yè)未來轉(zhuǎn)型｜亞馬遜云科技2024 re:Invent中國行全面解讀四大構(gòu)建單元，助力企業(yè)應(yīng)用打造

亞馬遜云科技不僅是云計算服務(wù)的開創(chuàng)者，更是推動企業(yè)第一次轉(zhuǎn)型的奠基者。自亞馬遜云科技推出云服務(wù)以來，全球無數(shù)企業(yè)借助云技術(shù)實現(xiàn)了從傳統(tǒng)IT架構(gòu)到云端基礎(chǔ)設(shè)施的跨越，極大地提高了運營效率與靈活性。如今，隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，亞馬遜云科技再次站在科技前沿，助力企業(yè)迎接又一次重大轉(zhuǎn)型。這一次，AI將為企業(yè)帶來更深層次的智能化變革，使他們不僅能夠優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，還能在數(shù)據(jù)洞察、客戶體驗和產(chǎn)品創(chuàng)新等方面實現(xiàn)突破。

近日，亞馬遜云科技2024 re:Invent中國行隆重召開，亞馬遜云科技大中華區(qū)產(chǎn)品部總經(jīng)理陳曉建為現(xiàn)場嘉賓深入解讀了云服務(wù)的四大核心構(gòu)建單元：計算、存儲、數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)分析。在這些基礎(chǔ)構(gòu)建單元之下，亞馬遜云科技發(fā)布了一系列創(chuàng)新產(chǎn)品、解決方案和服務(wù)，旨在通過AI技術(shù)為企業(yè)賦能，助力他們在智能化轉(zhuǎn)型的道路上走得更遠(yuǎn)。如何通過AI加速數(shù)據(jù)處理、提升存儲效率、優(yōu)化計算性能，并在數(shù)據(jù)庫管理與大數(shù)據(jù)分析中實現(xiàn)更高效的決策，成為了本次大會的重要議題。

計算加速——云服務(wù)架構(gòu)核心驅(qū)動力，亞馬遜云科技從底層硬件開啟創(chuàng)新

“計算”是云服務(wù)架構(gòu)中最核心的構(gòu)建單元之一，幾乎所有云應(yīng)用和服務(wù)都依賴于強大的計算能力。它不僅提供了支持應(yīng)用運行所需的基礎(chǔ)設(shè)施，還為企業(yè)和開發(fā)者提供了高效、靈活、可擴(kuò)展的資源，確保他們能夠處理不斷增長的業(yè)務(wù)需求和復(fù)雜的計算任務(wù)。

在2024年亞馬遜云科技 re:Invent大會中，亞馬遜云科技再次展示了其在計算領(lǐng)域的強大創(chuàng)新能力。作為云計算服務(wù)的先驅(qū)，亞馬遜云科技不僅憑借其龐大的計算實例種類和功能，始終保持行業(yè)領(lǐng)先地位，還通過自主研發(fā)的核心技術(shù)不斷推動計算性能的提升，助力企業(yè)在不同工作負(fù)載下實現(xiàn)更高效的運作。

【Amazon EC2與Amazon Nitro System：推動計算實例創(chuàng)新】

亞馬遜云科技的計算服務(wù)始終以其多樣化的實例類型著稱，這背后離不開Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）的強大支持。作為亞馬遜云科技的核心計算產(chǎn)品，Amazon EC2為用戶提供了廣泛的實例選擇，涵蓋從小型開發(fā)應(yīng)用到大規(guī)模企業(yè)級工作負(fù)載的各類需求。無論是需要大規(guī)模并行計算的高性能計算（HPC）應(yīng)用，還是要求靈活彈性的開發(fā)環(huán)境，EC2都能為客戶提供最具性價比的解決方案。

支撐這些計算實例背后的技術(shù)是亞馬遜云科技自主研發(fā)的Amazon Nitro System。作為亞馬遜云科技虛擬化平臺的核心，Nitro System采用了專門定制的硬件芯片，承載計算、網(wǎng)絡(luò)和存儲的虛擬化任務(wù)。通過將虛擬化工作從計算單元中分離出來，Nitro System不僅提高了計算性能，還大幅提升了系統(tǒng)的安全性和隔離性。這一架構(gòu)使得亞馬遜云科技能夠以更低的成本、更高的效率推出創(chuàng)新實例，同時加快了新產(chǎn)品的迭代速度。

【Amazon Graviton：自研芯片助力性能與性價比提升】

亞馬遜云科技的計算產(chǎn)品創(chuàng)新不僅體現(xiàn)在實例類型的多樣性上，還體現(xiàn)在其自研芯片Amazon Graviton的推出與持續(xù)迭代。自2018年推出首款A(yù)mazon Graviton處理器以來，亞馬遜云科技不斷優(yōu)化其性能，并成功推出了第四代芯片Amazon Graviton4。這款芯片在性能上實現(xiàn)了顯著提升，單核處理性能比前代芯片提升了30%，同時在虛擬CPU和內(nèi)存的容量上也達(dá)到了三倍的提升。

更重要的是，Amazon Graviton的成功并不僅限于提高計算性能，它還幫助客戶實現(xiàn)了顯著的成本節(jié)約。例如，社交平臺Pinterest在將工作負(fù)載遷移至Amazon Graviton后，性能提升的同時，成本降低了40%，碳排放量也減少了62%。這一成就證明了亞馬遜云科技自研芯片在計算性能、成本控制以及環(huán)保方面的獨特優(yōu)勢。

【專為AI設(shè)計的定制化硬件：Amazon Trainium與Inferentia】

在AI計算領(lǐng)域，亞馬遜云科技同樣投入了大量資源來推動定制化硬件的開發(fā)，幫助企業(yè)應(yīng)對日益增長的生成式AI需求。2019年，亞馬遜云科技推出了首款推理芯片Amazon Inferentia，隨后又在2022年推出了訓(xùn)練芯片Amazon Trainium，并在2024年繼續(xù)推動其迭代。新一代的Amazon EC2 Trn2實例搭載了Amazon Trainium2芯片，具有比GPU實例高出30%至40%的性價比，旨在幫助企業(yè)更高效地運行生成式AI工作負(fù)載。

Amazon EC2 Trn2實例每個服務(wù)器配備了16塊Trainium2芯片，并通過亞馬遜云科技自主研發(fā)的NeuronLink技術(shù)實現(xiàn)了高帶寬、低延遲的芯片間互聯(lián)。這使得每個Trn2實例能夠提供高達(dá)20.8 PetaFlops的驚人計算能力，特別適合訓(xùn)練和推理等復(fù)雜AI任務(wù)。Adobe、Databricks、Poolside等公司已經(jīng)在使用Trn2實例，并取得了顯著的效果，進(jìn)一步證明了其在AI領(lǐng)域的強大優(yōu)勢。

【高性能與大規(guī)模AI訓(xùn)練：Amazon EC2 Trn2 Ultraservers】

為了滿足客戶對超大規(guī)模AI訓(xùn)練需求，亞馬遜云科技還推出了Amazon EC2 Trn2 Ultraservers，進(jìn)一步提升計算能力。通過將四臺Trn2實例通過NeuronLink互聯(lián)，Ultraservers的計算能力達(dá)到了驚人的83.2 PetaFlops，為大規(guī)模AI模型的訓(xùn)練提供了更強大的支撐。像Anthropic這樣的客戶已經(jīng)開始使用Amazon EC2 Trn2 Ultraservers進(jìn)行訓(xùn)練和推理，預(yù)計能夠帶來更加高效的模型開發(fā)。

此外，Apple也開始使用Amazon Trainium2來支持其AI相關(guān)工作，進(jìn)一步證明了這些定制化芯片在全球科技巨頭中的應(yīng)用潛力。

【下一代AI訓(xùn)練芯片：Amazon Trainium3】

隨著AI訓(xùn)練任務(wù)的日益復(fù)雜，亞馬遜云科技并未停步于現(xiàn)有技術(shù)。亞馬遜云科技宣布，Amazon Trainium3芯片將在2025年推出，采用最先進(jìn)的3納米工藝制造，計算性能將是Amazon Trainium2的兩倍，能效提升可達(dá)40%。這一進(jìn)步將進(jìn)一步降低客戶在AI訓(xùn)練中的成本，并使得亞馬遜云科技能夠提供更大規(guī)模、性能更強的AI計算平臺。

存儲拓展：加速海量數(shù)據(jù)管理與AI應(yīng)用支持

在云服務(wù)的整體架構(gòu)中，計算與存儲是兩個互相依賴且密不可分的關(guān)鍵構(gòu)建單元。計算為數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)邏輯提供了執(zhí)行平臺，而存儲則是數(shù)據(jù)的棲息地，它確保數(shù)據(jù)可以高效、安全且持久地存放。在云計算環(huán)境中，存儲不僅僅是為了存放數(shù)據(jù)，它還是數(shù)據(jù)管理、訪問、保護(hù)以及后續(xù)分析和挖掘的核心支撐。

【Amazon S3：從海量存儲到數(shù)據(jù)湖的全能平臺】

自Amazon S3發(fā)布以來，其對數(shù)據(jù)存儲的創(chuàng)新性設(shè)計，使得用戶無需關(guān)心后端存儲的復(fù)雜實現(xiàn)，只需通過簡單的API就能完成數(shù)據(jù)存儲的任務(wù)。尤其是在企業(yè)用戶的需求推動下，Amazon S3的存儲規(guī)模已經(jīng)達(dá)到前所未有的高度。根據(jù)最新的數(shù)據(jù)，Amazon S3目前已存儲超過400萬億個對象，且其用戶中，使用存儲容量超過1PB的客戶數(shù)量已經(jīng)從10年前的不到100家，增長到如今的數(shù)千家，更有一些客戶的存儲容量突破了1EB。

尤其是在數(shù)據(jù)湖建設(shè)方面，Amazon S3憑借其無與倫比的擴(kuò)展性和成本效益，成為了100多萬客戶的數(shù)據(jù)湖首選平臺。無論是在金融建模、實時廣告投放，還是AI算法訓(xùn)練、數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景中，Amazon S3都為企業(yè)提供了一個穩(wěn)健的基礎(chǔ)平臺。

【Apache Iceberg與Amazon S3的深度融合】

隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，許多客戶開始使用Apache Iceberg等高效的列式存儲格式來處理和分析海量數(shù)據(jù)。Apache Iceberg通過列式存儲、壓縮和編碼技術(shù)，提升了數(shù)據(jù)讀取的性能和存儲效率，因此成為大數(shù)據(jù)分析的理想選擇。然而，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大，Iceberg的管理和安全性也成為了企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)。

在今年的 re:Invent大會上，亞馬遜云科技宣布推出全新的Amazon S3 Tables功能。該功能支持Iceberg等表格存儲格式的原生支持，大大提升了查詢性能，比常規(guī)S3存儲桶的查詢速度提高了三倍，事務(wù)處理能力則是之前的十倍。這一創(chuàng)新不僅解決了企業(yè)在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時面臨的瓶頸，還使得Amazon S3成為了大數(shù)據(jù)分析和AI應(yīng)用中不可或缺的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

【Amazon S3 Metadata：自動化元數(shù)據(jù)管理】

隨著數(shù)據(jù)量的激增，元數(shù)據(jù)管理的重要性愈加凸顯。元數(shù)據(jù)是存儲數(shù)據(jù)的“說明書”，它幫助用戶快速檢索和管理文件。然而，傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理過程繁瑣且耗時，需要創(chuàng)建清單、建立數(shù)據(jù)管道，并開發(fā)程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)同步等操作，極大增加了企業(yè)的工作負(fù)擔(dān)。

為了解決這一問題，亞馬遜云科技在今年的re:Invent大會上推出了Amazon S3 Metadata，這是一項全新的功能，旨在自動化管理和更新存儲在Amazon S3中的所有元數(shù)據(jù)。通過這一服務(wù)，客戶可以自動創(chuàng)建可查詢的元數(shù)據(jù)，并且實現(xiàn)幾乎實時的更新。這一創(chuàng)新極大減少了企業(yè)在元數(shù)據(jù)管理上的時間和精力投入，幫助客戶更高效地管理其海量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新：推動全球數(shù)據(jù)架構(gòu)的無縫集成與高可用性

在探討了計算和存儲如何支撐云服務(wù)后，繼續(xù)將重點轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)庫這一關(guān)鍵領(lǐng)域。作為數(shù)據(jù)管理的核心，數(shù)據(jù)庫不僅負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲與查詢，還是推動現(xiàn)代應(yīng)用和業(yè)務(wù)決策的重要組成部分。隨著企業(yè)需求的增長和復(fù)雜度的提升，高效且可靠地管理海量數(shù)據(jù)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

亞馬遜云科技在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的創(chuàng)新，持續(xù)優(yōu)化了性能、可擴(kuò)展性和高可用性。從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到圖數(shù)據(jù)庫和文檔數(shù)據(jù)庫，亞馬遜云科技的產(chǎn)品覆蓋了各類應(yīng)用場景，尤其在全球部署、高可用性和性能優(yōu)化方面取得了顯著突破。

【Amazon Aurora：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的性能與一致性的再定義】

作為亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫家族的重要一員，Amazon Aurora迎來了其十周年慶典。Aurora不僅繼承了商用數(shù)據(jù)庫的高性能，還結(jié)合了開源數(shù)據(jù)庫的高度一致性，成為許多企業(yè)的首選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)開源數(shù)據(jù)庫相比，Aurora的性能提升了3至5倍，且成本僅為商用數(shù)據(jù)庫的十分之一。這個平衡了高性能與低成本的特性，使得Aurora在處理大規(guī)模事務(wù)和分析數(shù)據(jù)時，展現(xiàn)了其獨特的優(yōu)勢。

為了進(jìn)一步滿足客戶對高可用性的需求，亞馬遜云科技推出了全新的Amazon Aurora DSQL（分布式SQL）。該服務(wù)采用了完全無服務(wù)器的設(shè)計，使得用戶能夠在全球多個區(qū)域之間實現(xiàn)幾乎無限的擴(kuò)展，而無需管理底層基礎(chǔ)設(shè)施。Aurora DSQL還提供高達(dá)99.999%的可用性，并具備低延遲的寫入性能，兼容PostgreSQL，確保用戶能夠輕松遷移和上手。

【全球一致性與低延遲：Amazon Aurora DSQL與Google Spanner的比較】

在今年re:Invent大會上，亞馬遜云科技展示了其創(chuàng)新的Amazon Aurora DSQL，這是一項針對全球分布式數(shù)據(jù)庫的技術(shù)突破。通過將事務(wù)處理和存儲分離，Aurora DSQL能夠在全球多個區(qū)域?qū)崿F(xiàn)事務(wù)的一致性，同時保證低延遲的寫入性能。亞馬遜云科技與Google Spanner進(jìn)行的基準(zhǔn)測試顯示，Aurora DSQL的寫事務(wù)性能是Spanner的四倍，進(jìn)一步證明了其在全球多區(qū)域數(shù)據(jù)庫一致性和性能方面的領(lǐng)先地位。

【Amazon Time Sync：微秒級時鐘同步的創(chuàng)新解決方案】

隨著全球分布式數(shù)據(jù)庫需求的增加，數(shù)據(jù)的時序一致性成為了亟待解決的難題。為了確保不同區(qū)域之間的數(shù)據(jù)庫能夠高效同步，亞馬遜云科技推出了Amazon Time Sync。該技術(shù)通過硬件實現(xiàn)和衛(wèi)星連接的原子鐘，確保全球各個區(qū)域的時鐘同步精度達(dá)到微秒級。這一創(chuàng)新性解決方案，不僅提升了分布式數(shù)據(jù)庫的一致性和準(zhǔn)確性，還讓亞馬遜云科技能夠提供無與倫比的高可用性和低延遲的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

在時鐘同步方面，亞馬遜云科技的微秒級同步技術(shù)為全球多區(qū)域事務(wù)處理提供了強有力的支持，確保了數(shù)據(jù)庫寫入操作的順序性和一致性。此技術(shù)的推出，解決了傳統(tǒng)時鐘同步方案存在的時差問題，為大規(guī)?？鐓^(qū)域數(shù)據(jù)操作提供了更加可靠的保障。

【Amazon DynamoDB：NoSQL數(shù)據(jù)庫的全球一致性與多區(qū)域支持】

除了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，亞馬遜云科技還推出了強大的NoSQL數(shù)據(jù)庫解決方案——Amazon DynamoDB。為了應(yīng)對不斷增長的全球數(shù)據(jù)存儲需求，亞馬遜云科技發(fā)布了DynamoDB Global Tables，這一功能使得DynamoDB能夠?qū)崿F(xiàn)跨多個區(qū)域的高一致性支持，具備低延遲、高可用性的特點。與Amazon Aurora DSQL類似，DynamoDB Global Tables也支持在多個地理區(qū)域之間進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，確保在高負(fù)載下依然能夠提供強一致性。

DynamoDB Global Tables的多區(qū)域部署功能，尤其適用于需要全球覆蓋和高可用性的數(shù)據(jù)應(yīng)用。無論是在電商平臺、金融服務(wù)，還是IoT應(yīng)用場景中，DynamoDB提供了一個強大且靈活的NoSQL數(shù)據(jù)庫解決方案，能夠高效處理海量數(shù)據(jù)的存儲和實時查詢。

從Amazon Aurora到DynamoDB，從高性能關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到靈活的NoSQL解決方案，亞馬遜云科技持續(xù)為全球客戶提供性能、可擴(kuò)展性和高可用性的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。而通過引入Amazon Time Sync等創(chuàng)新技術(shù)，亞馬遜云科技使得跨區(qū)域數(shù)據(jù)庫的一致性和低延遲得以大幅提升，真正實現(xiàn)了全球數(shù)據(jù)同步和事務(wù)處理的優(yōu)化。

大數(shù)據(jù)分析：創(chuàng)新工具助力業(yè)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，大數(shù)據(jù)分析作為一項關(guān)鍵技術(shù)，已成為各行業(yè)推動智能化決策和創(chuàng)新的核心力量。亞馬遜云科技憑借其強大的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品和服務(wù)組合，持續(xù)創(chuàng)新并滿足客戶不斷增長的需求。亞馬遜云科技的最新發(fā)布涵蓋了多個大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是在數(shù)據(jù)倉庫、實時數(shù)據(jù)流、AI集成及多模態(tài)分析方面，提供了領(lǐng)先的解決方案。

【多元數(shù)據(jù)分析工具】

亞馬遜云科技提供了一系列強大的數(shù)據(jù)分析工具，幫助企業(yè)應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析挑戰(zhàn)。亞馬遜的Amazon Redshift作為領(lǐng)先的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，支持從傳統(tǒng)到現(xiàn)代的數(shù)據(jù)分析場景。同時，Amazon Aurora和Amazon DynamoDB為高效數(shù)據(jù)存儲提供支持，而Amazon Elasticsearch Service（現(xiàn)已升級為OpenSearch）則使用戶能夠進(jìn)行強大的搜索分析。

為了支持大數(shù)據(jù)流的實時分析，亞馬遜云科技推出了Amazon Kinesis，一個可處理高吞吐量流數(shù)據(jù)的服務(wù)。與此同時，Amazon MSK（Managed Streaming for Kafka）簡化了消息流的處理工作。而Amazon Glue則為數(shù)據(jù)整合、轉(zhuǎn)換提供了強大的ETL（Extract, Transform, Load）功能，使得不同數(shù)據(jù)源之間的整合變得更加便捷和高效。

此外，亞馬遜云科技還發(fā)布了Amazon Athena和Amazon QuickSight等BI工具，前者使得用戶可以通過SQL查詢輕松訪問和分析存儲在S3上的數(shù)據(jù)，后者則提供可視化分析，幫助用戶更快速地從數(shù)據(jù)中提取洞察并優(yōu)化業(yè)務(wù)決策。

【從數(shù)據(jù)管道到AI模型的無縫連接】

亞馬遜云科技不僅提供了數(shù)據(jù)分析所需的基礎(chǔ)設(shè)施，還整合了機器學(xué)習(xí)（ML）和AI的強大能力。通過Amazon SageMaker，亞馬遜云科技將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、推理等功能融為一體，形成一個統(tǒng)一的平臺，極大地提升了數(shù)據(jù)分析和AI應(yīng)用的效率。

亞馬遜云科技推出的Amazon SageMaker Unified Studio為數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)專家提供了一個集成的工作環(huán)境。該平臺支持跨多種服務(wù)的協(xié)同工作，包括Amazon EMR、Amazon Glue、Amazon Redshift等工具，確保了數(shù)據(jù)分析的便捷性和一致性。此外，SageMaker還增強了數(shù)據(jù)治理功能，確保組織內(nèi)的角色和權(quán)限管理能夠得到有效控制。

在推理（Inference）方面，亞馬遜云科技通過加強對多模態(tài)分析和生成式AI的支持，進(jìn)一步擴(kuò)展了其數(shù)據(jù)分析能力。隨著生成式AI的逐漸普及，亞馬遜云科技發(fā)布了Amazon Nova系列基礎(chǔ)模型，為用戶提供多種低延遲、高性能的文本和多模態(tài)處理能力。Amazon Nova不僅包括文本生成模型，還包括能夠處理圖像和視頻輸入的模型，滿足了越來越復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求。

【Zero ETL與跨平臺集成】

在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)孤島問題長期困擾著企業(yè)數(shù)據(jù)流的整合與分析。為了打破這些障礙，亞馬遜云科技推出了Zero ETL解決方案，旨在通過無縫集成多種數(shù)據(jù)源，消除復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道管理和ETL工作。亞馬遜云科技的Apache Iceberg集成使得用戶可以直接訪問存儲在Amazon S3、Amazon Redshift等多種數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，極大提升了數(shù)據(jù)整合的效率。

借助Zero ETL，用戶可以在不同的第三方SaaS平臺和亞馬遜云科技環(huán)境間，直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析而無需手動構(gòu)建數(shù)據(jù)管道。這項創(chuàng)新使得數(shù)據(jù)分析變得更加靈活和高效，幫助客戶輕松應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理和分析任務(wù)。

【強化數(shù)據(jù)科學(xué)與AI的協(xié)同能力】

除了基礎(chǔ)的分析功能，亞馬遜云科技也不斷推動AI和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的創(chuàng)新。Amazon SageMaker HyperPod是亞馬遜云科技推出的一項新功能，它允許用戶定義靈活的訓(xùn)練計劃，并根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級動態(tài)調(diào)整資源，確保高優(yōu)先級的模型訓(xùn)練按時完成。HyperPod的任務(wù)治理功能，能夠有效管理不同類型的訓(xùn)練任務(wù)，為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供更高效的工作環(huán)境。

此外，亞馬遜云科技還強化了AI平臺與第三方合作伙伴的整合，發(fā)布了通過合作伙伴構(gòu)建的AI應(yīng)用，客戶可以直接在SageMaker中訪問這些應(yīng)用，并加速模型的開發(fā)和部署。

【生成式AI的未來展望】

亞馬遜云科技對生成式AI的持續(xù)投資在本次發(fā)布中得到了進(jìn)一步體現(xiàn)。隨著應(yīng)用需求的日益增長，亞馬遜云科技推出了Amazon Nova Canvas，一個強大的圖像生成模型，能夠根據(jù)用戶需求生成高質(zhì)量的圖像，并進(jìn)行編輯。該模型在電商、廣告和金融行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，并取得了顯著成效。

通過Canvas和其他生成式AI模型，亞馬遜云科技不僅滿足了用戶在圖像處理方面的需求，還進(jìn)一步拓展了多模態(tài)AI技術(shù)的應(yīng)用場景。無論是在文本、圖像，還是視頻的生成與分析方面，亞馬遜云科技的技術(shù)都提供了強大的支持，推動了企業(yè)智能化業(yè)務(wù)的升級。

憑借其創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)，亞馬遜云科技正不斷推動大數(shù)據(jù)分析和AI技術(shù)的邊界。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺、靈活的訓(xùn)練和推理工具，以及無縫的數(shù)據(jù)集成能力，亞馬遜云科技為企業(yè)提供了強大的技術(shù)支持，幫助它們從海量數(shù)據(jù)中提取洞察，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，亞馬遜云科技將繼續(xù)為客戶提供更多創(chuàng)新的解決方案，以應(yīng)對大數(shù)據(jù)和AI時代的挑戰(zhàn)。

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從云計算服務(wù)的開創(chuàng)到推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，再到現(xiàn)在的AI賦能，亞馬遜云科技始終走在技術(shù)創(chuàng)新的前沿。在2024 re:Invent中國行中，透過在計算、存儲、數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)分析這四大核心構(gòu)建單元中的諸多創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，不僅展示了亞馬遜云科技深厚的技術(shù)積累，更彰顯了其對企業(yè)在未來AI時代轉(zhuǎn)型的深刻洞察。

“亞馬遜云科技不僅在云的核心服務(wù)層面持續(xù)創(chuàng)新，更在從芯片到模型，再到應(yīng)用的每一個技術(shù)堆棧取得突破，讓不同層級的創(chuàng)新相互賦能、協(xié)同進(jìn)化?！标悤越ǚ窒淼?，“我相信，只有這樣全棧聯(lián)動的大規(guī)模創(chuàng)新才能真正滿足當(dāng)今客戶的發(fā)展需求，加速前沿技術(shù)的價值釋放，助力各行各業(yè)重塑未來。”