[本站 行業]  近日，亞馬遜云科技在2023 re:Invent全球大會上圍繞底層基礎設施、生成式人工智能（AI）、數據戰略等推出了一系列新服務及功能。與此同時，亞馬遜云科技2023 re:Invent中國行城市巡展活動于今天正式開啟，將覆蓋北京、上海、廣州、深圳、成都、青島、南京、西安、杭州、長沙10座城市，為中國構建者全面展示2023 re:Invent全球大會上的最新服務及技術、前沿趨勢以及最佳實踐。

亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示：“作為全球云計算的開創者和引領者，亞馬遜云科技在每年的re:Invent全球大會上都會發布眾多新服務、新功能和新應用。我們在基礎設施、計算、存儲、數據等領域持續重塑云計算，并圍繞當今最具變革性的技術生成式AI推出重磅新服務及功能。我們希望通過這些技術創新，幫助更多企業加快創新速度，利用生成式AI全面重塑未來。”

亞馬遜云科技正在全面發力生成式AI，推出面向企業級生成式AI的一系列新服務及功能，包括重塑未來工作方式的新型生成式AI助手Amazon Q、Amazon Bedrock更多的模型選擇和全新強大功能、Amazon SageMaker助力規模化開發應用模型的五大新功能等，幫助企業更輕松、安全地構建和應用生成式AI。

亞馬遜云科技為生成式AI提供三層架構，包括利用基礎模型構建的應用程序、使用基礎模型進行構建的工具和用于基礎模型訓練和推理的基礎設施，并在每一層都持續創新，幫助客戶更輕松、安全地構建和應用生成式AI，進一步降低利用生成式AI的門檻。

基于客戶自身的信息存儲庫、代碼和企業系統的見解，Amazon Q可以根據客戶業務進行定制，專門用于滿足辦公場景需要。客戶可以快速獲得復雜問題的相關答案、生成內容并采取行動。此外，客戶的內容絕不會用于訓練Amazon Q的底層模型。Amazon Q已向客戶提供預覽版，Amazon Connect中的Amazon Q已正式推出，Amazon Supply Chain中的Amazon Q即將推出。

Amazon Bedrock發布了更多模型選擇和全新強大功能，助力安全構建和規模化生成式AI應用。來自Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜最新的高性能模型為客戶提供更豐富的行業領先模型選擇，以支持各種用例。此次發布進一步降低了生成式AI應用的門檻，為客戶提供了更多行業領先的模型選擇和評估模型新功能，以簡化客戶使用相關和專有數據定制模型的方式，同時也提供了自動執行復雜任務的工具，并為客戶配備了提供負責任地構建和部署應用程序的保障。

Amazon SageMaker的五項新功能讓企業更輕松快速地構建、訓練和部署支持各種生成式AI使用場景的機器學習模型。其中包括：Amazon SageMaker HyperPod可大規模加速基礎模型訓練，能夠縮短高達40%的訓練時間，并可以確保持續數周或數月的訓練過程不中斷；Amazon SageMaker Inference 推理功能可平均降低50%的部署成本和20%的推理延遲；Amazon SageMaker Clarify可以幫助客戶評估、比較和選擇最佳模型；Amazon SageMaker Canvas的兩項增強功能――用自然語言指令準備數據、利用模型進行大規模業務分析，將使客戶能夠更輕松、更快速地將生成式AI集成到他們的工作流程中。

為了給生成式AI提供強大的數據支持，亞馬遜云科技進一步豐富向量數據庫選擇，推出讓跨數據存儲的數據訪問與分析更快速、更便捷的Zero-ETL集成特性等。Amazon OpenSearch Serverless向量引擎、Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB的新向量搜索功能、Amazon Memory DB for Redis向量搜索預覽版，提升生成式AI應用在響應和延遲方面的性能表現。亞馬遜云科技還正式推出圖數據庫分析引擎Amazon Neptune Analytics，幫助Snapchat這樣的應用在幾秒鐘內對數十億個連接進行圖形分析。

無論數據存儲在哪里，Zero-ETL集成特性都能簡化數據連接和操作流程，使客戶靈活地利用亞馬遜云科廣泛而領先的數據庫和分析服務，深入挖掘新洞見的同時，更迅速地實現創新并做出更明智的數據驅動決策。在數據治理方面，亞馬遜云科技為Amazon DataZone推出了AI描述建議功能預覽版，它能夠為企業的數據集自動生成更易理解的業務描述，并提供該數據集的使用建議。

此外，亞馬遜云科技還推出新一代自研芯片Amazon Graviton4和Amazon Trainium2，為機器學習（ML）訓練和生成式AI應用等廣泛的工作負載提供更高性價比和能效。

其中Graviton4與當前一代Graviton3處理器相比，性能提升高達30%，獨立核心增加50%以上，內存帶寬提升75%以上，為在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)上運行的工作負載提供最佳性能和能效。基于Graviton4的Amazon EC2 R8g實例目前已提供預覽。Trainium2芯片專為以高性能訓練具有數萬億個參數或變量的基礎模型和大語言模型而構建，與第一代Trainium芯片相比，性能提升多達4倍，內存提升3倍，能源效率（每瓦性能）提升多達2倍。