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三年霸榜 亚马逊云科技为何成为中国AI开发平台顶流?

产业新闻 20

    4月19日消息,近日,全球市场调研机构弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan, 简称沙利文)联合头豹研究院最新发布了《2023年中国AI开发平台市场报告》。

    报告设置了“增长指数”和“创新指数”两大评估维度,下设包括数据、模型、推理、社区、应用等细分维度,由“创新指数”和“增长指数” 综合评分。亚马逊云科技、百度智能云、商汤科技、阿里云位列市场领导者梯队。

    其中,亚马逊云科技居于“榜首”。报告显示,在2023年中国AI开发平台市场综合竞争表现中,亚马逊云科技在创新指数和增长指数中都处在领导者象限的最高位置。亚马逊云科技在“数据标注、模型开发功能、模型管理能力、数据预处理、算法管理能力、模型部署能力”这六大关键指标中均获得最高分。

    这也是亚马逊云科技连续第三年摘得该项桂冠。

    沙利文(Frost & Sullivan)资深总监及头豹研究院副总裁李庆表示:“亚马逊云科技是中国AI开发平台领导者,不仅为用户提供AI开发全生命周期管理能力,还推出完整的生成式AI技术栈帮助用户简化生成式AI应用的开发,同时确保企业的安全隐私。亚马逊云科技能够提供多样化模型和强化的数据定制能力,以先进云基础设施支持广泛客户群,深耕中国市场,为企业快速应用人工智能和机器学习提供助力。”

    Amazon SageMaker再立功

    连续三年高居中国AI开发平台榜首,亚马逊云科技是如何做到的?这里我们仔细扒了扒报告。

    在报告中提到的六项关键评选指标中,亚马逊云科技在增长指数排名第一,并在数据标注、模型开发、模型管理3个指标项得分最高;同时,亚马逊云科技在创新指数排名第一,在数据预处理、算法管理能力、模型部署能力3个指标项得分最高。

    在翻看报道评分细则时可以发现,报道多次提及Amazon SageMaker相关服务。例如,Amazon SageMaker Ground Truth Plus 提供全面的托管服务,并增强了数据标注的运营和质量管理的透明度,确保了数据标注过程的高效性和可靠性;Amazon SageMaker HyperPod通过为大规模分布式训练提供专用的基础架构,能够将基础模型的训练时间缩短高达40%等。

    Amazon SageMaker是亚马逊云科技旗下重要的AI开发平台。

    作为亚马逊云科技旗下的人工智能和机器学习ML服务,Amazon SageMaker早已经为AI开发人员所熟悉。

    2017年,在亚马逊云科技 re:Invent 全球大会上,Amazon SageMaker首次亮相。

    Amazon SageMaker是端到端的机器学习平台,功能包括从数据标注到数据训练、再到部署、上线以后的持续监控以及基于原始数据的再迭代等端到端的能力。

    Amazon SageMaker的推出使得不论是开发人员、数据科学家、还是商业分析师都能够快速、轻松地准备数据,并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型,大大降低了机器学习的使用门槛。

    更重要的是,Amazon SageMaker作为亚马逊云科技在AI领域的长青树,亚马逊云科技也为其不断推出新功能,以应对生成式AI时代的用户需求。

    在2023re:Invent期间,Amazon SageMaker就推出了五项重磅新功能,包括Amazon SageMaker HyperPod 可大规模加速基础模型训练,能够缩短高达40%的训练时间,并可以确保持续数周或数月的训练过程不中断;Amazon SageMaker Inference推理功能可平均降低50%的部署成本和20%的推理延迟;Amazon SageMaker Clarify 可以帮助客户评估、比较和选择最佳模型;Amazon SageMaker Canvas的两项增强功能 —— 用自然语言指令准备数据、利用模型进行大规模业务分析,将使客户能够更轻松、更快速地将生成式AI集成到他们的工作流程中。

    在生成式AI大模型出现之前,Amazon SageMaker就已经非常成熟的在帮助客户解决问题了。在中国市场,该AI开发平台服务已经成功助力西门子、Canva可画、四月科技、Shulex 数里行间、维塑科技、金山办公、店匠,中科创达等企业加速生成式AI应用的创新。

    面向生成式AI的三层架构

    随着生成式AI时代的到来,去年4月,亚马逊云科技正式推出了生成式AI工具Amazon Bedrock,通过它,企业用户可以通过API等方式轻松访问包括亚马逊云科技自研的Titan(Amazon Titan)系列模型和AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI等众多主流第三方大模型。

    并基于此,亚马逊云科技构建了生成式AI创新所需的三层技术栈架构:

    底层,提供用于训练基础模型和在生产中运行这些模型的基础设施,包括自研芯片和AMD、Intel和Nvidia的芯片,以及相关的服务,包括Amazon SageMaker等;

    中间层,提供调用和访问基础模型的最便捷的工具,让没有AI经验的构建者,直接获得应用生成式人工智能所需的所有工具,来构建自己的应用,如通过Amazon Bedrock利用大模型构建和扩展生成式人工智能应用。

    顶层,是利用基础模型构建的开箱即用的应用程序,让没有技术基础的业务用户,也能在具体场景中直接使用生成式AI,例如Amazon Q和Amazon CodeWhisperer等生成式AI服务。

    正如亚马逊首席执行官安迪·贾西(Andy Jassy)在最近发布的股东信中所言:“我们在亚马逊云科技中构建的不仅仅是一个引人注目的应用程序或基础模型。这些服务在堆栈的所有三个层次上构成了一套基础服务,从而实现下一个划时代的人工智能阶段普惠化,并将为内外部构建者赋能,以转变我们所知道的几乎每一个客户体验,或是创造全新的客户体验。”

    通过在这三层技术栈中的每一层都持续创新,亚马逊云科技期望持续降低企业落地生成式AI的成本,高效率、低成本地迭代模型以及规模化部署应用,帮助客户更轻松、安全地构建和应用生成式AI。

    以中间层创新为例,Amazon Bedrock上的第三方基础模型涵盖了当前行业领先的各种大模型并持续增加中。就在本周,Amazon Bedrock 刚刚增加了Anthropic 的 Claude 3 Opus 模型可用。

    看来,要想霸榜,唯有创新不止!

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