打造数字创新关键生产力，亚马逊云科技AI赋能重构企业云服务
6月27日，2023亚马逊云科技中国峰会在上海举办。28日，亚马逊云科技大中华区产品总经理陈晓建在主题演讲中提出，云服务是支持数字创新的关键生产力。在当前生成式 AI 技术爆发的大环境下，亚马逊云科技通过广泛和深入的基础架构服务和功能，全方位助力客户进行全球业务拓展，实现 AI 浪潮下的求新求变。
算力需求井喷，亚马逊云科技提供全面深入的算力支持
AI 和机器学习技术早已深入到了很多创新场景中。而今天，生成式 AI 的风潮，更是为企业带来更新的业务机会和效率提升，例如文本和图片的生成，代码生成等等。毫无疑问，生成式 AI 成为当下最被关注的创新技术，而 AI 技术的爆发直接推动了对算力资源的需求。面对重重挑战，亚马逊云科技大中华区产品总经理陈晓建在会上分享了亚马逊云科技如何通过提供至广至深的服务和功能，重新构建您的应用。
自第一款自研芯片 Amazon Nitro 推出以来，亚马逊云科技加速创“芯”，在整个计算实例变得越来越复杂、功能越来越强大的同时，不断专注于技术创新，提升产品效率。
总的来说，Nitro 做了三件事，第一，作为高度轻量化的虚拟化；第二，实现网络层面的数据通信和存储的隔离；第三，实现了硬件级别的加密。有了 Nitro 之后，EC2 整个实例应用的安全性大大增强，每个单元可以独立发展，同时也确保了 EC2 所有实例运行的稳定。最新一代 Nitro V5 芯片相比之前的芯片性能有大幅的提升，包括更快的转发率、更低的延迟，以及每瓦特性能提升40%。
亚马逊云科技也推出了基于 ARM 架构的通用处理器芯片 Graviton，Graviton 目前已经到了 3E，相比之前的 Graviton 产品，Graviton3E 计算性能提高25%，浮点性能提高2倍，加密工作负载性能加快2倍；Graviton3E 特别关注向量计算的性能，跟前一代相比提升了35%。这个性能提升对于像 HPC 高性能计算这样的应用来说尤为重要。
在实际应用中，Formula One 利用 Graviton3 运行空气动力学模拟，可以用比以往快70%的速度开发新一代赛车，赛车压力损失可以从50%降低到15% 。由于压力下降的损失可以使得车主的超车更容易，车迷可以带来更多赛场的缠斗。F1 通过5000多次单车和多车模拟，收集了超过5.5亿个数据点，帮助他们进行下一代赛车的优化。Formula One 表示：“Graviton3 让系统性能快了40%，可以晚间运行模拟，第二天早上就能得出结果。”
亚马逊云科技提供超过600种的不同的计算实例：从处理器、存储、网络各种周边的服务能够和计算很好的结合，以积木的方式形成丰富的、灵活性的计算实例资源，满足多种不同算力要求。
除了自研芯片外，亚马逊云科技还提供了多达八种的存储的级别，无论是冷热温冻数据都可以找到合适的存储层级。Amazon S3 Intelligent-Tiering 独有全自动存储智能分层技术累计为全球用户节约超过10亿美元。
有多种多样的芯片和高伸缩性的资源供给是不是就够了呢？用户还希望能降低云运维的复杂性，亚马逊云科技为用户提供了第三种武器 Serverless。
亚马逊云科技自2014年发布 Lambda 以来，已经相继发布了105多种 Serverless 新技术，包括：解决 Java 应用冷启动问题的 Lambda SnapStart，可视化编辑器 Application Composer 等。用户可以根据应用的类型来选择不同的弹性和计算颗粒度，如果是通用计算，也许他们只用 EC2 就可以了，当然也可以使用像容器编排的 ECS 或 EKS，如果需要一个极致的弹性变化能力，亚马逊云科技有 Fargate 和 Lambda 可以提供极致弹性和极致性价比的产品。
陈晓建表示：“亚马逊云科技在不断探索如何将云的弹性、敏捷性、按需付费的特性发挥到极致，在这个过程中，我们逐步推动着云服务全面迈向Serverless。现在，我们已经实现了全栈数据服务的Serverless化，开启了云服务全面Serverless的时代，让客户无需预置或管理基础设施，就可以运行几乎任何类型的应用程序或后端服务代码，帮助客户最大限度减轻运维工作，并增加业务敏捷性，更好地应对业务的各种不确定性。”
解锁生成式 AI 核心价值，践行生成式 AI 方法论
在过去的半年，“生成式 AI ”成为了一个重要的引爆点。云数据的大量扩散、高度可扩展计算能力的可用性以及机器学习的进步，让它登上了舞台。对此，亚马逊云科技全球产品副总裁 Matt Wood 博士，在峰会上围绕生成式 AI 为大家分享了亚马逊云科技的想法、服务、产品与理念，帮助大家解锁生成式 AI 的核心价值，践行生成式 AI 方法论。
Matt 博士指出，亚马逊深信不疑的是，生成式 AI 在重塑各行各业。“当前，我们处在其发展的最早阶段，是‘非连续变化’的新时代。与早期的互联网性质相似，生成式 AI 同样也会逐渐释放超越传统界限的创新，将我们带入一个前所未有的时代。”
Matt 博士介绍，在过去十年，亚马逊一直深耕于机器学习和云计算等领域，希望将技术提供给每一个人。为了更好地实现生成式 AI 的价值，亚马逊云科技推出了全新的 Amazon Bedrock，能够帮助用户将数据用基础模型通过无服务器化的 API 来实现，无需管理相应的基础架构；同时，也有为开发人员提供的代码生成服务：基于机器学习的 Amazon CodeWhisperer，它能够更快、更安全地构建应用程序，为构建者提供简单使用自然语言编写的工具，帮助团队高效率、高质量完成任务。
生成式 AI 的起点是数据，对于所有的组织企业来说都十分重要。在这方面，亚马逊云科技始终贯彻云原生数据战略，来帮助客户内部实现更高效率的提升。
基于此，亚马逊云科技提供了全球领先的、全类别云数据库的服务：全面的 Serverless 分析服务、专为云打造的关系数据库管理系统 Amazon Aurora、用于大数据处理的 Amazon EMR，还有数据仓库 Amazon RedShift，组合工具能够更好、更充分地让用户享受更易用的服务。
最后，Matt 博士引用了“赛博朋克之父” William Gibson 的一句名言，道出了当前的我们和未来的关系：未来近在咫尺，只不过时隐时现 (The future is here, it’s just not evenly distributed yet.)。目前，生成式 AI 处在早期发展阶段，所有的机会和想法、创业的点子都日新月异。因此，组织与企业要给予充分的自由度，推出新产品和新功能、追逐并把握住新品类的战略机遇。