AI浪起，是潜入其中还是驾驭潮头？

当你站在海边，面对一波波汹涌而来的海浪。有两种选择：潜入浪底，避开汹涌的波涛，等待平静；或者手持冲浪板，迎向浪头，借助浪潮的力量滑翔，驾驭风浪。潜入水中或许安全，但你可能错过乘风破浪的快感；而站上浪头，需要勇气、技巧和对时机的精准把握，却能让你在浪潮中脱颖而出。

当下，AI浪潮正以同样的气势席卷而来。生成式AI、机器学习、大模型技术如同巨浪，席卷各行各业。企业和个人面临相似的抉择：是潜入其中，保持观望，等待技术成熟？还是勇敢站上浪头，主动拥抱AI，借助其力量实现突破？

潜入其中意味着谨慎观望，规避风险。你可能选择等待AI技术更稳定、成本更低，或者看清行业趋势再行动。这种策略适合资源有限或对AI需求不迫切的情况，但也可能让你错失先机，在快速变化的市场中被甩在后面。

驾驭潮头则需要主动出击。你需要学习AI的基础知识，了解其在行业中的应用场景，投资于技术、人才和基础设施。就像冲浪者需要掌握平衡和时机，驾驭AI浪潮需要敏锐的洞察力、快速的适应能力以及对创新的持续投入。成功者将在效率提升、产品创新和客户体验上占据优势。

如何选择？关键在于你的目标和资源。如果你有能力迎接挑战，驾驭AI浪潮将是更明智的选择。而亚马逊云科技，将会是帮助企业站上AI浪头好帮手，助力其驾驭时代机遇的好伙伴。

2025年6月19日，上海，第十二届亚马逊云科技（AWS）中国峰会如期而至。亚马逊云科技全球技术总经理Shaown Nandi进行了主题分享。“我们正处于生成式AI超级浪潮之中。不要被甩在后面。”Shaown表示，“现在是原型化、动员和迈出这一步的时候。我坚信我们在未来一年所做的事情将决定我们未来多年的轨迹。” 

（“we’re in the middle of a generative AI super wave. Don’t get left behind. ” “Now is the time to act. Now is the time to prototype, mobilize, and make that leap. I firmly believe what we do in the next year will determine our trajectory for years to come.”）

生成式AI浪潮：从涓涓细流汇聚成“30米”巨浪

Shaown以一段跨越大洋的个人故事开场，回忆从飞机俯瞰浩瀚海洋时，联想到“巨浪”——由小波浪在洋流与海底地形作用下叠加而成的 30 米高“疯狗浪”。这一隐喻生动诠释了生成式 AI 的崛起：看似微小的技术突破，最终汇聚成席卷全球的变革力量。

站在2025年的节点，回望生成式AI的演进，仿佛目睹了一场从涓涎细流到滔天巨浪的壮丽蜕变。过去，AI的突破如同零星火花——算法优化、模型迭代，每一步都看似微小。然而，近年来的技术融合让AI实现了从量变到质变的飞跃。Shaown提到：“The combination of new transformer models, huge quantities of available data, and almost unlimited cloud compute capabilities created the conditions for something truly special.” 这句话精准点明了AI浪潮的根源：Transformer模型的突破、海量数据的积累、云计算的无限扩展，共同催生了一场技术革命。

AI发展的早期充满挑战。几年前，生成式AI尚处“未经验证”阶段，企业对其长期价值充满疑虑。高昂的推理成本、安全与隐私隐患、“幻觉”问题（AI生成不准确或虚构内容）让许多客户持观望态度。客户起初只是“试水”，通过小规模实验验证AI的可行性。然而，亚马逊云科技等创新者的持续努力改变了局面。通过提升模型能力、优化经济性、强化安全性，生成式AI逐渐成为企业可信赖的工具。

今天，AI浪潮的特征令人振奋。首先，创新速度空前加快，尤其在中国，突破频发。DeepSeek模型的进步尤为显著，其输入token上限是第一方解决方案的两倍，扩展了应用场景，从文本生成到视频、语音处理，AI能力显著提升。其次，AI在图像生成、复杂推理、多模态任务等领域已超越人类。最后，成本的快速下降让AI更具可及性。某AI搜索引擎通过优化降低40%延迟，不仅提升性能，还大幅降低了开发成本。

这场浪潮的意义远超技术本身。生成式AI正在重塑商业逻辑，从优化供应链到提升客户体验，再到创造全新产品与商业模式，其潜力无处不在。企业面临的关键选择如同冲浪者面对巨浪：是潜入水下，维持现状，还是乘上浪头，探索未知？Shaown以冲浪为例，鼓励企业精准把握时机，掌控AI浪潮的方向。他强调，生成式AI能创造非凡体验，例如优化开发流程、革新客户服务、开发突破性产品。

全球趋势进一步印证了AI的成熟度。80%的亚马逊云科技中国客户已从概念验证转向生产，全球超半数客户亦如此。这让我们确信，AI应用已进入规模化阶段。中国市场的活跃尤为突出，频繁的创新让我感受到本地企业的技术雄心。AI的“幻觉”问题曾是阻碍采用的痛点，但通过自动化推理等技术突破，这一风险已显著降低。而这意味着，AI的成熟不仅是性能提升，更是对信任的构建。

生成式AI的社会影响同样深远。Shaown分享了一个例子：用手机通过城市、日期或人脸识别搜索照片，轻松找到所需内容。他将此类比为企业数据管理的复杂性：企业拥有数十甚至数百个元数据属性，数据量庞大，透明化管理至关重要。AI不仅提升效率，还在重塑数据交互方式，让企业更精准地挖掘价值。

此外，AI浪潮还带来了伦理与治理的思考。企业在拥抱AI时，必须平衡创新与责任，确保技术符合价值观。亚马逊云科技在安全性和隐私保护上的投入让我们看到，技术进步与社会责任可以并行。企业必须迅速行动，实验、迭代，抓住AI机遇。这是一个不容错过的历史节点。

技术赋能：为企业插上AI之翼

要乘上生成式 AI 巨浪，企业需要强有力的技术支持。亚马逊云科技 作为云计算与 AI 的领军者，提供了从模型开发到应用落地的全栈解决方案，展现了赋能企业的深厚实力。Shaown 以 1992 年冲浪者借助喷气滑水艇追赶巨浪的例子，形象说明 亚马逊云科技 如何成为企业创新的“加速器”。他指出：“AWS has those tools to help you move forward.” 这句话概括了 亚马逊云科技 的核心价值——提供多样化、易用的技术支持，助力企业在 AI 浪潮中快速创新。

亚马逊云科技 的生成式 AI 和机器学习生态由四大核心服务组成：Amazon Bedrock、Amazon Q Developer、Amazon Transform 和 Amazon SageMaker。这些服务覆盖生成式 AI 应用开发、开发者生产力、应用迁移和机器学习全生命周期，协同支持企业从原型到生产的创新需求。以下深入剖析各服务的功能及其在 AI 浪潮中的作用。

Amazon Bedrock：生成式 AI 应用的基石

Amazon Bedrock 是一个全托管服务，通过统一 API 提供多种高性能基础模型（FMs），包括 亚马逊云科技 自研的 *Amazon Nova* 系列和 Titan 系列，以及第三方模型（如 Anthropic Claude、Cohere），让企业无需管理基础设施即可构建生成式 AI 应用。Bedrock 支持模型选择、数据定制（如检索增强生成，RAG）、安全保障（Guardrails）、AI 代理（Bedrock Agents）以及成本优化，适用于文本生成、图像生成、对话系统等场景。

Amazon Nova* 系列是 Bedrock 的核心模型组件，于 2024 年 re:Invent 发布，包括 Nova Micro（文本、低延迟）、Lite（多模态、低成本）、Pro（高性能）、Premier（复杂推理，2025 年 Q1 发布）、Canvas（图像生成）和 Reel（视频生成）。Nova Pro 在视觉问答（TextVQA）和视频推理（VATEX）等基准测试中超越 OpenAI GPT-4o，性价比领先，支持 300K Token上下文长度，优化了 RAG 和 AI 代理工作流。Nova Premier 计划支持 100 万Token，专为复杂推理和模型蒸馏设计。例如，某金融企业通过 Nova Pro 和模型蒸馏优化了 API 调用准确性，提升 20%，同时降低成本。

Bedrock 的模型蒸馏功能通过 *Nova Premier* 等大型模型生成高效小型模型（如 *Nova Micro*），速度提升 500%，成本降低 70%。智能提示词路由通过 Bedrock JumpStart 自动选择最优模型，降低 30% 成本。例如，某电商企业利用智能提示词路由优化实时客户支持，响应效率提升 20%。Bedrock 的 RAG 功能通过整合 Amazon OpenSearch 和 Aurora PostgreSQL，优化非结构化数据处理，适用于长文档分析和多模态任务。

Bedrock 还支持 AI 代理开发，通过内置的 Bedrock Agents 实现复杂任务自动化，如多步骤工作流和函数调用。Strands Agent, 一个开源 Python SDK，补充了 Bedrock 的代理功能，允许开发者通过简单代码构建 AI 代理，支持规划、工具调用和反思。Strands Agent 可与 Nova 模型或其他模型（如 Ollama）集成，灵活性高。例如，某企业利用 Strands Agent 和 Nova Lite 开发了多渠道客户支持代理，响应时间缩短 35%。Strands Agent 的开源特性使其成为 DIY 开发者的理想选择。

安全保障是 Bedrock 的关键优势。Guardrails 功能阻止有害输出，确保响应符合品牌价值观。自动化推理技术通过数学证明降低“幻觉”风险，为企业构建信任。即将推出的 Amazon Willow 模型专为多步骤浏览器操作设计，Shaown 分享了他用 Willow 预览版寻找稀缺产品的经历，凸显了 AI 的实用性。

Amazon Q Developer：开发者的全能伙伴

Amazon Q Developer 是生成式 AI 驱动的开发助手，集成于 IDE 和 CLI，覆盖代码生成、测试、安全扫描和架构设计。借助 Bedrock 的模型（如 Nova Pro），Q Developer 提供上下文感知的代码建议，代码接受率达 30%。荷兰 Rabobank 银行利用 Q Developer 优化支付系统，减少 40% 编码时间，提升了系统可靠性。

Q Developer 的自动化能力尤为突出。它扫描代码漏洞并自动生成修复方案，无需繁琐的工单流程。Amazon 内部开发者曾因漏洞修复效率低下，Q Developer 通过自动化修复解决了这一痛点。它还能生成测试覆盖率，让开发者专注于创新。例如，制造业企业利用 Q Developer 生成测试用例，缩短了产品开发周期。

Amazon Transform：现代化迁移的利器

Amazon Transform 是 AI 驱动的迁移与现代化服务，专注于 .NET 和大型机应用的云迁移和重构。Amazon 内部团队通过 Transform 在两天内将 1000 个生产应用从 Java 8 升级到 Java 17，平均每应用耗时 10 分钟，节省 4500 年开发时间和 2.6 亿美元成本。汤森路透的案例显示，从 Windows 到 Linux 的迁移速度比计划快四倍，释放 75% 开发时间用于创新。Shaown 指出，迁移应用可能是“multi-month or even multi-year effort”，Transform 是解决这一痛点的利器。

70% 的负载仍运行在本地，财富 500 强企业的 70% 传统 IT 系统近 20 年未更新。Transform 通过 AI 分析代码上下文，自动重构复杂系统。例如，保险行业客户通过 Transform 将遗留系统迁移到云端，优化了理赔处理效率。Transform 为 Bedrock 或 SageMaker 应用的部署奠定了现代化基础。

Amazon SageMaker：机器学习的全栈平台

Amazon SageMaker 是一个全托管机器学习平台，支持数据准备、模型构建、训练、部署和监控。SageMaker 与 Bedrock 互补，用户可在 SageMaker 训练模型后导入 Bedrock，或在 Bedrock 使用 *Nova* 模型进行推理。SageMaker Studio 提供统一界面，支持 Jupyter Notebook 和可视化工具。HyperPod 增强了分布式训练能力，JumpStart 提供预训练模型，加速生成式 AI 开发。

SageMaker 的分布式训练结合 Trainium 和 GPU 集群，缩短大型模型训练时间。例如，某企业通过 SageMaker 训练多模态模型，成本降低 50%。推理优化功能（如弹性推理）确保高效运行。SageMaker 支持 *Nova* 模型的微调，例如金融企业通过 SageMaker 优化 *Nova Pro* 的欺诈检测模型，实时监控交易风险。

亚马逊云科技 的生态支持通过生成式 AI 创新中心和本地化团队，助力 80% 中国客户从概念验证到生产。与客户协作开发的 Jet Ads 优化了电商广告生成流程。这些服务和工具的协同作用，让企业能快速拥抱 AI，专注于创新而非基础设施管理。

客户案例与技术成果：生成式 AI 的商业重塑

生成式 AI 如何从概念走向现实？亚马逊云科技 的客户案例提供了答案。这些真实故事展现了 AI 如何在咨询、电商、能源、客户服务、金融等领域重塑格局，彰显了技术的普适性与变革力。Shaown 指出：“Generative AI can help you invent new products and services, even new business models, regardless of what type of company you’re at.” 这句话揭示了 AI 的潜力，不仅优化流程，还催生全新的商业可能性。

全球咨询巨头德勤通过 Amazon Q Developer 优化开发流程，覆盖从架构评估到代码生成、测试、文档编写、安全改进的全生命周期。Q Developer 借助 Nova Pro 模型，将开发速度提升 40%，测试时间缩短 70%，显著提高了代码质量。例如，德勤优化了内部咨询工具，加速了客户项目交付。

Mercado Libre，拉美最大的电商平台，与 亚马逊云科技 共同开发了 Jet Ads 解决方案，利用 Nova Reel 生成高质量产品视频，简化卖家流程。浏览量增加 45%，点击率提高 25%。该方案为小型卖家提供了高效营销工具，助力平台销售增长。

全球能源公司 Carrier 利用 Amazon Bedrock 和 Nova Lite 分析公用事业账单，生成建筑能源足迹洞察，降低 40% 碳排放，对商业房地产行业影响深远。Bedrock 的多语言支持处理本地语言账单，为客户提供定制化能源优化建议。

拉美最大的银行 Itaú 通过 Amazon SageMaker 和 Bedrock 革新了机器学习基础设施，将欺诈检测模型部署时间从 6 个月缩短至 3 天。Itaú 利用 SageMaker 训练模型，通过 Nova Pro 的 RAG 功能优化实时交易分析，显著提高准确性。

某科技公司通过 Nova Pro 和 Bedrock Agents 构建智能客户服务代理，利用 RAG 和函数调用优化复杂查询，响应时间缩短 35%，客户满意度提升 20%。结合 SageMaker 训练的定制模型，该系统实现了个性化推荐。

某 AI 搜索引擎通过 SageMaker 降低 40% 延迟，加速了生成式 AI 模型开发，提供更精准的搜索结果，增强了用户粘性。汤森路透通过 Amazon Transform 加速 .NET 应用现代化，迁移速度比计划快四倍，释放 75% 开发时间用于创新。

奥迪通过 EC2 优化汽车配置器，启动速度加快，成本节约超 60%，通过实时 3D 模型渲染优化购车体验。Genesys 利用 Amazon S3 Tables 优化数据流，提升客户交互实时性。ZS Health 通过 S3 Tables 处理动态患者数据，改善医疗服务效率。

Anthropic 通过 Project Revere 集群，利用 Trainium 提升 5 倍算力，加速了 AI 研究。这些案例证明，生成式 AI 正在各行各业开花结果，亚马逊云科技 成为客户成功的关键推手。

基础设施与创新支持：AI 浪潮的坚实后盾

生成式 AI 的浪潮如 Shaown 所述的“巨浪”，不仅依赖于算法和模型的突破，更需要强大的基础设施作为支撑。亚马逊云科技 在计算、存储、数据库和网络领域的持续创新，为企业提供了乘浪所需的坚实后盾。从高性能计算到海量数据管理，再到全球低延迟网络，亚马逊云科技 的基础设施确保生成式 AI 应用从实验到生产的高效运行。Shaown 指出：“We’re not slowing down in building the infrastructure to power this AI revolution.” 这句话彰显了 亚马逊云科技 的雄心——通过规模化投资和技术创新，为企业提供支持生成式 AI 的全球基础。

亚马逊云科技 的计算能力是生成式 AI 的核心驱动力。Amazon EC2 提供超过 850 种实例类型，适配从科学建模到机器学习的多样化需求。生成式 AI 模型的训练和推理需要高算力支持，EC2 的灵活配置满足了这一需求。例如，奥迪通过 EC2 优化其汽车配置器，利用高性能实例实现实时 3D 模型渲染，启动时间加快，延迟降低，成本节约超 60%。亚马逊云科技 与 NVIDIA 合作 14 年，推出了搭载 Blackwell GPU 的 G6 实例，支持高性能 AI 集群，如 NVIDIA 的 Project Sigma。亚马逊云科技 近期下调部分 GPU 实例价格高达 45%，通过规模效益降低企业实验成本。EC2 Capacity Blocks 进一步提供短期 GPU 容量，适合模型微调和短期训练。例如，某零售企业通过 Capacity Blocks 快速测试生成式 AI 推荐模型，缩短了上市时间。

亚马逊云科技 的定制ASIC技术为生成式 AI 提供了独特优势。Trainium2 实例专为 AI 训练设计，速度比前代快 4 倍，能效高 3 倍，显著降低训练成本。Anthropic 的 Project Revere 集群依赖 Trainium，实现了数百亿亿次算力的突破，加速了生成式 AI 模型开发。第四代 Graviton 芯片性能提升 45%，能耗降低 60%，成为数据中心主力。零售企业通过 Graviton 优化数据库查询，降低了 50% 运营成本。这些定制硅不仅提升了性能，还通过能效优化支持可持续 AI 发展，为生成式 AI 的规模化部署提供了经济性保障。

从计算到存储，亚马逊云科技 的数据库和存储创新为生成式 AI 的数据密集型任务提供了支持。生成式 AI 依赖海量数据进行训练和推理，亚马逊云科技 的数据库解决方案确保了高效的数据访问和处理。Aurora PostgreSQL 作为无服务器分布式 SQL 数据库，提供超快读写和无限扩展能力，庆祝十周年之际，其价值愈发凸显。Shaown 分享了作为 CIO 时使用 Aurora 的经历，称其显著提升了业务速度。例如，金融客户通过 Aurora 实现实时交易处理，优化了客户体验。Amazon DynamoDB 的高吞吐量和低延迟特性，适合生成式 AI 的实时应用，如个性化推荐系统。某电商企业通过 DynamoDB 支持其 AI 驱动的推荐引擎，响应时间缩短 30%。

Amazon S3 作为 亚马逊云科技 的核心存储服务，通过 S3 Tables 支持 Apache Iceberg，简化了大规模数据管理。生成式 AI 应用通常涉及多模态数据（文本、图像、视频），Iceberg 的元数据和清单管理功能消除了压缩文件和清理孤立文件的开销。S3 Metadata 通过自动化元数据生成，便于 SQL 查询，优化了数据湖的透明性。Genesys 利用 S3 Tables 优化数据流，提升了客户交互的实时性；ZS Health 通过 S3 Tables 处理动态患者数据，改善了医疗服务效率。例如，ZS Health 的 AI 模型通过 S3 Tables 分析患者影像数据，加速了诊断流程。这些存储创新为生成式 AI 提供了高效的数据管道，确保模型训练和推理的无缝运行。

网络基础设施是 亚马逊云科技 支持生成式 AI 的另一支柱。生成式 AI 应用对低延迟和高可用性有极高要求，尤其在多区域部署和实时推理场景中。亚马逊云科技 拥有全球最大的私有网络，覆盖 600 万公里光纤，去年容量增长 80%，支持 37 个区域的 114 个可用区，并计划新增 5 个区域。2025 年，亚马逊云科技 资本支出达 1000 亿美元，聚焦 AI 基础设施建设，确保网络满足生成式 AI 的带宽需求。例如，某视频流媒体公司通过 亚马逊云科技 全球网络部署 AI 驱动的内容推荐系统，实现了跨区域的低延迟响应，增强了用户体验。亚马逊云科技 的网络优化还支持分布式训练，某企业通过全球集群同步训练生成式 AI 模型，缩短了 40% 训练时间。

亚马逊云科技 的基础设施不仅体现在技术能力，还通过生态支持推动 AI 创新。亚马逊云科技 生成式 AI 创新中心为客户提供从概念验证到生产的指导，80% 的中国客户已进入生产阶段。本地化团队为中国企业提供定制化支持，例如帮助初创公司优化算力分配，加速模型开发。亚马逊云科技 还通过开源社区和合作伙伴生态丰富了基础设施的应用场景。例如，某制造业客户与 亚马逊云科技 合作，利用 Trainium 和 S3 Tables 开发了 AI 驱动的设备预测维护系统，降低了 30% 维护成本。

结语

生成式 AI 的浪潮正以惊人速度席卷全球。Shaown 引用“Think Big”原则，呼吁企业大胆思考。亚马逊云科技 的 Bedrock、Q Developer、Transform、SageMaker 等服务为企业提供了乘浪的“喷气滑水艇”。生成式 AI 的机遇已然来临，而企业需立即行动，乘上浪潮。