摘要：在今年的初冬时节，全球云计算领域的焦点汇聚于美国拉斯维加斯的亚马逊云科技re:Invent大会。这场年度盛会吸引了超过6万名来自世界各地的参会者，他们胸前挂着五彩斑斓的参会证，穿梭于各个会场之间，共同见证云计算行业的最新进展。

在今年的初冬时节，全球云计算领域的焦点汇聚于美国拉斯维加斯的亚马逊云科技re:Invent大会。这场年度盛会吸引了超过6万名来自世界各地的参会者，他们胸前挂着五彩斑斓的参会证，穿梭于各个会场之间，共同见证云计算行业的最新进展。

re:Invent大会历来以务实著称，但今年的产品发布数量之多，即便是多次参会的资深专家也感到信息过载。在短短三天的时间里，亚马逊云科技CEO Matt Garman携手高级副总裁Peter DeSantis以及AI和数据副总裁Swami博士，共同推出了超过30款新品，涵盖了推理芯片、AI服务器、大语言模型、生成式AI开发工具等多个领域。

这些密集的产品发布背后，亚马逊云科技展现了一套清晰的开会和演讲逻辑。他们总是从服务客户的过程中发现问题，并针对性地推出解决方案，简洁明了。作为亚马逊云科技最早且应用最深入的客户，亚马逊CEO Andy Jassy时隔多年再次亮相re:Invent，他不仅发布了6款Amazon Nova模型，还分享了亚马逊应用AI的三个核心问题——选择、成本和需求，这为我们理解本次大会提供了基本框架。

在选择方面，Matt Garman在主题演讲中表达了亚马逊云科技对技术应用的理解。他认为，“做选择”实际上制造了虚假边界，限制了人们的思维。亚马逊云科技鼓励团队思考如何同时达成多个目标，给予开发者与客户选择最优产品的权利。这一理念在当下热议的大模型服务上体现得尤为明显。Andy Jassy在演讲中提到，亚马逊内部构建项目中所使用的模型多样性令人惊讶，开发者们并不会局限于使用某一个模型，而是会根据需求选择最适合的工具。

为了解决这个问题，亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock Marketplace，这是一个拥有100多个领先大模型的“市场”。它极大简化了模型开发工作流程，给用户带来了前所未有的灵活度。Swami博士在现场介绍，新模型蒸馏功能使得用户可以将特定知识从更大、更准确的模型转移到更小、更高效的专业模型，速度提高500%，成本降低75%。

在成本方面，云计算的成本问题一直是Matt Garman最为关心的问题。早在2018年，亚马逊云科技就做出了一个颇具争议的决定：开发自己的芯片Amazon Graviton。如今，这一决策已经取得了显著成效，Amazon Graviton被几乎每个亚马逊云科技客户广泛使用，提供了比x86更高的性价比，并极大缩减了云计算成本。以图片分享网站Pinterest为例，转向Amazon Graviton后，其计算成本降低了47%，碳排放减少了62%。

随着生成式AI时代的到来，计算问题愈发与AI相关。亚马逊云科技推出了专为尖端生成式AI训练和推理设计的GPU，并发布了最强Amazon EC2 Trn2计算实例。配备16个Trainium2芯片，一个Amazon EC2 Trn2实例可在单个计算节点提供20.8 petaflops的计算能力，比当前GPU服务器高出30%到40%的性价比。这一创新将使得客户能够以更低的价格、更快的速度获得更多的智能。

Andy Jassy在演讲中多次提及“成本”，他认为当生成式AI应用程序达到一定规模时，计算成本的重要性就凸显出来了。亚马逊云科技的成本控制不仅体现在价格上，更体现在整场的产品创新上。他们致力于为客户提供更高的性价比，既控制好延迟，又具备合理的成本结构。

在需求导向方面，亚马逊云科技的AI战略可以概括为实用AI。Andy Jassy表示，很多时候人们可能只完成了生成式AI应用程序的70%工作，而客户不会喜欢存在那30%问题的应用程序。以亚马逊自己为例，加入生成式AI后，其聊天机器人客户满意度提升了500个基点。这体现了实用AI的价值。

为了更好地满足客户需求，亚马逊云科技发布了新一代Amazon SageMaker。这一平台集合了数据调用、数据分析、大模型训练等功能，实现了数据与大模型的整合。这符合客户的实际需求，因为数据才是企业的核心资产和差异化竞争力。

亚马逊云科技始终秉持客户至尚和逆向工作法的理念。他们花费十年时间解决了银行客户清单上的每一个问题，最终赢得了许多大型金融公司的信任。在AI时代，他们同样致力于为客户发明好用的AI工具，推动云计算行业的持续发展。

来源：ITBear科技资讯