本周三，亚马逊举行re:Invent年度大会，并发布一系列重磅产品和计划，包括全球最大AI超算、新一代AI芯片和模型、训练苹果AI......

　　而其中最值得关注的是亚马逊对未来发展的规划，AWS押注的是“生成式AI产品化”，将产品和服务作为发展的核心，构建更易于使用、可访问的平台，降低用户群体使用AI的门槛。

　　AWS认为，未来生成性AI将更为普遍，不仅仅是一个附加功能，而是成为计算基础设施的一部分。而产品化的必要途径是，大模型重要性会逐渐降低，不同用途的模型对用户来说差别不大。

　　大模型绝不会一家独大，重要性会逐渐降低

　　在传统的AI开发中，大模型可以说是核心，需要精心设计和训练以解决特定问题。但AWS认为，在生成性AI的产品化过程中，大模型将不再是唯一的焦点。

　　过去两年，亚马逊一直依赖Anthropic的人工智能和Nvidia的硬件来推动其云销售增长，但在re:Invent大会上亚马逊CEOAndy Jassy表示：

　　我认为几乎所有人最终都会使用Anthropic的Claude模型，但他们也在使用Llama模型，也在使用Mistral模型，也在使用我们自己的一些模型......

　　这与亚马逊AWS CEO Matt Garman的观点类似，他此前表示AI竞赛没有终点，未来AI大模型绝不会一家独大。

　　有分析表示，AWS的赌注是，生成式AI产品化的一个必要组成部分是大模型重要性逐渐降低，这将降低用户进入生成性AI领域的门槛。换句话说，AI将足够重要以至于最终根本不会特别。

　　Garman在No Priors播客节目中也表达出，未来生成性AI将成为“必需品”：

　　从技术的发展，生成性AI将不仅仅是一个附加功能，而是成为计算基础设施的一部分，就像存储、计算和数据库一样，是构建应用程序时需要考虑的基本要素。在应用程序中，如果需要进行大量的数据处理和决策，那么生成性AI将是一个关键的组成部分。这表明AI的推理能力将被广泛地集成到各种应用程序中，以满足这些需求。产品和服务才是核心，降本方面取得进展

　　当大模型重要性降低，AWS聚焦打造AI产品和服务。AWS正在努力将生成性AI集成到其平台中，开发者在构建应用程序时，可以利用AWS提供的AI服务，而不需要从头开始构建复杂的AI系统。

　　谈到公司发展的重点，Garman表示：

　　亚马逊现在已经拥有一个Bedrock平台、训练芯片和推理芯片，以及我们提供的一系列其他功能和模型，既有专有的也有开源的，还有开放权重的。企业喜欢在这个平台上构建，我们看到企业真的倾向于并希望在这一领域进行构建，因为这给了他们很多自主权，而这正是他们在构建应用时想要的。

　　AWS们的工作是如何让用户以紧密耦合的方式越来越容易地构建AI应用，从而更容易使用不同的组建，更容易快速创新，更容易从AWS数据湖中构建专有数据。坦白地说，如果你没有有趣的数据，大多数这些生成AI系统都不会非常有用。

　　在使用生成性AI时，开发者需要在成本和延迟能力等方面做出权衡。大模型可能提供更复杂的功能，但可能成本更高，延迟更大；而小型模型可能更经济，响应更快，但功能可能有限。而通过提供多种模型选项，AWS允许用户根据特定需求选择最合适的模型，而不是依赖于单一的模型。

　　在降低模型和芯片成本方面，亚马逊取得一定进展，Jassy表示，亚马逊最先进的新模型基本上与Anthropic最新模型性能一样强大，而且值得注意的是，它的价格比这些模型低三分之一以上。