?對于云廠商而言,AI無疑是新的增長引擎,從云基礎設施擴展到芯片和大模型的過程中,新的戰場已經開啟。
前不久，2024 re:Invent中國行北京站發布會上，亞馬遜云科技圍繞計算服務、存儲服務、數據庫服務、數據分析服務以及AI推理推出了通用自研芯片Amazon Graviton4、Amazon S3 Tables、Amazon S3 Metadata、Amazon Aurora DSQL、新?代Amazon SageMaker、Amazon Nova系列模型、mazon Bedrock以及Amazon Q等一系列新產品技術，受到外界極大關注。
“今年的re:Invent是非常不同尋常的，其發布的創新成果，無論從廣度還是深度來講，跟其他幾次re:Invent都非常突出。”亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建認為，“幾乎所有的應用程序都可以分解成為幾個核心的構建單元，亞馬遜云科技所做的就是構建出非常優秀的核心單元，用戶通過自由搭建這些核心單元，滿足他們在特定場景下不同的業務需求。”
簡而言之，亞馬遜云科技正通過徹底的革新來開發新一代的基礎構件，用戶可以利用這些基礎組件搭建起符合AI時代需求的技術架構，激發AI潛力，加速轉型。
01、計算服務：計算性能大幅提升
自2018年起，亞馬遜云科技就關注到arm核心性能的提升，推出Amazon Graviton的arm自研處理器。經過持續迭代，第四代芯片Amazon Graviton4在幾個月前正式發布，相比之前的芯片，Amazon Graviton4單核處理性能提升了30%，虛擬CPU和內存容量是上一代芯片Amazon Graviton3的三倍。
目前在亞馬遜云科技的機房里面，數據中心新增處理器中Amazon Graviton的占比已經超過了50%。同時亞馬遜云科技規模最大的1000家Amazon EC2客戶中，已有超過90%開始使用Amazon Graviton。
在自主研發的AI芯片領域，亞馬遜云科技正式宣布搭載Amazon Trainium2的Amazon EC2 Trn2實例現已正式在海外區域推出，與當前?代基于GPU的實例相比，Amazon Trainium2的性價比提升了30-40%。每個Trn2實例都配備了16個Amazon Trainium2芯?，這些芯片通過NeuronLink的高帶寬、低延遲互連技術相連，使單個實例能夠提供高達20.8 Petaflops的計算性能。
此外，亞馬遜云科技還透露，面向AI訓練的Trainium 3芯片將于明年后期推出，將是首款采用3納米制程工藝的芯?，計算速度提高到2倍，能效最高提升40%。
02存儲服務：釋放更大數據處理價值
在人工智能飛速發展推動下，存儲規模也持續擴大，數據爆炸式的增長對存儲系統的可擴展、高可靠、高性能提出了更高要求。從十年前不到100家的1PB以上存儲的客戶到如今已有數千家客戶達到了這個存儲規模，作為數據湖的首選平臺的Amazon S3憑借其出色擴展性、性能、成本效益、易用性和先進功能，為不同領域的分析、金融建模、實時廣告投放、AI等各類工作負載提供支持。
全新推出的Amazon S3 Tables存儲服務能夠幫助用戶更好地使用Iceberg來管理、查詢和訪問底層的Parquet文件，查詢速度提高到3倍，與常規Amazon S3存儲桶相比，每秒可處理事務數量提升到10倍。
Amazon S3 Metadata可自動管理更新所有Amazon S3存儲的元數據，幫助客戶省掉在管理元數據方面繁瑣費時的工作，自動為客戶創建可查詢的元數據，并且實現幾乎實時的更新。
03、數據庫服務：掌握強一致性、低延遲等優勢
從關系型數據庫，到圖數據庫到文檔數據庫，亞馬遜云科技提供了多種適用于不同場景下的數據庫，但關系型數據庫依然是眾多應用的最 佳選擇之一。完全兼容MySQL和PostgreSQL的數據庫服務Amazon Aurora既能提供商業數據庫級別的可靠性，又能像開源數據庫?樣具有可移植性。且相比于開源數據庫，性能提升可達到3-5倍，成本卻僅為商業數據庫的十分之?。
Amazon Aurora DSQL是一款全新的無服務器分布式SQL數據庫，它結合Amazon Time Sync服務，采用完全無服務器設計，可在多區域實現近乎無限擴展，可用性高達99.999%，支持強一致性，具備低延遲的讀寫性能，完全兼容PostgreSQL。與其他的流行分布式SQL數據庫相比，其讀寫速度提升了4倍。
與此同時，Amazon DynamoDB global tables也迎來了重要更新，已支持多區域強一致性，無論客戶選擇SQL還是NoSQL數據庫，都能享受到主動-主動多區域部署帶來的強一致性、低延遲和高可用性優勢。
04、數據分析服務：構建數據視圖統一管理
在數據分析領域，亞馬遜云科技提供了最全面、最深入的專用服務組合包括數據倉庫Amazon Redshift、大數據處理Amzon EMR、搜索分析Amazon Opensearch、流數據分析Amazon Kinesis/Amazon MSK、數據集成Amazon Glue，交互查詢的Amazon Athene，以及BI?具Amazon Quicksight等多個領域的產品和服務。
為簡化數據分析，亞馬遜云科技推出了新一代的Amazon SageMaker，它將提供數據分析和AI需求的統一平臺。其中包括Amazon SageMaker Unified Studio統一工作室，覆蓋了分析、數據處理、搜索、數據準備、AI 模型訓練和推理等必需的功能，所有功能都可以通過完整統一的數據視圖來實現；Amazon SageMaker Lakehouse數據湖倉，可統一數據湖、數據倉庫、運營數據庫和企業應用程序中的數據。此外，機器學習相關的部分現成被整合為Amazon SageMaker AI,提供端到端的AI模型構建、訓練、和部署，并推出Amazon SageMaker HyperPod的一系列創新功能，重塑了構建和擴展基礎模型訓練的方式，幫助用戶在降低成本的同時，實現最優的訓練效率。
05、AI推理：重塑客戶云上創新體驗
生成式AI推理將成應用核心構建塊，未來應用需支持規模化推理平臺，模型選擇至關重要。“推理將無處不在，所有業務可能都需要應用到大模型所提供的推理能力，也就意味著亞馬遜云科技需要提供一個能夠支持規模化推理的平臺”陳曉建表示。
會上，亞馬遜推出Amazon Nova系列模型，包括文本到文本，能以極低成本提供低延遲響應的Micro；能夠處理包括文本、圖像和視頻的Nova Lite；在準確性、速度和成本間平衡的Nova Pro；以及將推出的可處理復雜推理任務并指導定制模型蒸餾的Nova Premier。此外還推出了Amazon Nova Canvas和Amazon Nova Reel等新一代圖像生成和視頻生成模型。
Amazon Bedrock是構建和擴展生成式AI應用的關鍵平臺，為客戶提供推理功能整合到生產環境所需的工具。Amazon Bedrock推出延遲優化選項、模型蒸餾、支持GraphRAG、自動推理檢查、多智能體協作等多種新功能，其中多智能體協助功能，可支持多個Agent協作處理復雜工作流程，為特定任務創建一系列獨立Agent，創建監督Agent負責設置信息訪問權限、決定任務執行方式并確保協作，用戶無需單獨管理Agent可輕松處理復雜任務。
Amazon Q系列產品包括Amazon Q Developer和 Amazon Q Business，可為不同場景提供生成式AI支持。Amazon Q Developer能夠幫助開發者完成編程、測試、診斷、安全掃描、修復、優化等一系列工作，可大幅降低開發者的工作量并提升工作效率。目前在第三方的評測工具SW bench權威的基準測試方面的認證排行榜上名列前茅。
Amazon Q Business 是一款功能最為強大的生成式 AI 助手，它能夠有效的使用公司的內部數據，又能夠加速任務的處理速度。Amazon Q可以連接企業數據源、亞馬遜云科技、第三方應用和維基百科等各類業務系統，讓用戶能夠在不同的數據孤島中進行搜索、總結信息，并就相關內容展開對話。納斯達克、Principal Financial Group和埃森哲都在使用Amazon Q Business，通過生成式AI顯著提升了員工的工作效率。
生成式AI正對企業產生深遠影響，不僅重塑生產方式、革新經營管理模式，還顛覆了傳統的商業邏輯，在服務遍及全球的用戶時，亞馬遜云科技不僅敏銳地洞察到需求動態的變化趨勢，而且深刻地將這些變化背后隱含的方法論與創新邏輯，巧妙地融入其新產品與功能的研發之中。全棧聯動式的大規模創新，不僅鞏固了亞馬遜云科技在全球云計算領域的領先地位，更為全球企業的數字化轉型和智能化升級提供了強有力的支撐，推動了整個行業向更加高效、智能的未來邁進。
（責任編輯：康玲華）
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