对于生成式AI来说，当下以及即将到来的2025，什么最重要？

很多人的答案一定是——Agent智能体。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建有同样的体感，他告诉网易科技等媒体，Agent是将生成式AI能力应用于现实世界的重要途径。现在，亚马逊云科技看到许多客户从思考阶段进入实践阶段，且进行了大量场景试验，而2025年还将持续发生变革。

当然，这还只是全球AI产业发展的一个切面。

为了应对瞬息万变的AI大时代及客户需求，不久前，亚马逊云科技在2024 re:Invent全球大会上发布了一揽子新品和服务。

今年，re:Invent聚焦生成式AI、数据战略和云服务三大领域：在生成式AI领域，推出Amazon Nova系列基础模型并强化Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q等核心服务，通过更低的训练和推理成本、更多的模型选择、更深入场景的应用全面加速企业应用生成式AI创新；在数据战略方面，发布新一代Amazon SageMaker为数据、分析和AI提供统一平台；同时，Amazon S3新增Tables存储类型和元数据功能，以及无服务器分布式SQL数据库Amazon Aurora DSQL将进一步提升用户的数据管理能力；在云服务方面，推出搭载Trainium2芯片的新型计算实例和为万亿参数模型提供实时推理性能的超级服务器。

陈晓建表示，亚马逊云科技不仅在云的核心服务层面持续创新，更在从芯片到模型，再到应用的每一个技术堆栈取得突破，让不同层级的创新相互赋能、协同进化。只有这样全栈联动的大规模创新才能真正满足当今客户的发展需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。

在实际客户实践中，他还有两个核心观点是，几乎所有的应用程序都可以分解成为几个核心的构建单元，亚马逊云科技所做的就是构建出非常优秀的核心单元，用户可以通过自由搭建这些核心单元；其次，同时使用多个模型的做法在行业中普遍存在。企业在选择模型时，通常会基于性能、功能和成本进行权衡，根据不同场景需求，选择高性能或低成本等不同定位的模型。

在生成式AI层面，这次亚马逊云科技推出Amazon Nova六款基础模型；Amazon Bedrock新接入100多款模型，并推出AI防护、多智能体协作和模型蒸馏等重磅更新，全面优化推理场景的准确性、成本和响应速度；Amazon Q更加深入软件开发和商业应用场景，并为传统工作负载转型开辟新途径；Amazon SageMaker AI将帮助客户更快更轻松地构建、训练和部署模型。

值得一提的是，亚马逊云科技自研模型Amazon Nova已经成为基础模型的重要力量，包括Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro和Nova Premier基础模型，以及用于生成高质量图像的Nova Canvas和生成高质量视频的Nova Reel。据介绍，在各自智能类别中，Amazon Nova Micro、Lite和Pro应用成本比Amazon Bedrock中表现最佳的模型至少降低75%，同时也是Amazon Bedrock中对应类别速度最快的模型。

在数据服务层面，新一代Amazon SageMaker来了，它可以将快速SQL分析、PB级大数据处理、数据探索和集成、模型开发和训练以及生成式AI等功能统一到一个集成平台。通过全新的Amazon SageMaker Unified Studio，可以查找和访问组织内的所有数据资源，并借助Amazon Q Developer选择最适合的工具进行处理。而Amazon SageMaker Lakehouse实现了数据湖、数据仓库、运营数据库和企业应用程序中数据的统一管理。

谈及一些产业趋势，陈晓建告诉网易科技，关于幻觉问题，以前大模型缺乏可证明事实的逻辑，导致出现幻觉时难以纠正。但有了自动推理技术，我们能够通过数学验证方式严密证明事实性错误是否会发生，从而有效改善幻觉问题。

“不过，坦白说，目前还不能完全纠正幻觉，因为幻觉源于大模型本身，我们主要是通过外挂机制降低其对客户的影响。”陈晓建表示。

与此同时，中国企业出海也是一个广泛关注的话题，陈晓建表示，生成式AI兴起后，出现了生成式AI原生创新企业，它们借助生成式AI开展之前无法从事的业务，发展速度迅猛，且很多在出海时选择亚马逊云科技作为承载云平台。我们预测，随着生成式AI能力逐步完善，这类生成式AI原生企业创造的应用会越来越多。从海外榜单来看，在教育、陪伴等诸多领域，很多头部企业都是中国企业，这是一个我们看到的趋势。

亚马逊云科技大中华区数据分析与生成式AI的产品总监崔玮补充道，在北美或欧洲，有第三方机构发布的AI原生应用榜单中，排名靠前的往往有20% - 30%甚至更高比例是中国企业在海外开展业务。在这方面发展迅速的初创企业都借助了亚马逊云科技的生成式AI技术。另外，还有些企业原本就有业务，现在利用生成式AI赋能现有业务，进行产品迭代，像金山WPS等企业将模型部署到产品中，例如Word to PDF的转换，用于与客户交互，提升了客户体验和粘性。

谈及整个生成式AI行业面临的挑战，亚马逊云科技相关发言人指出，第一是模型，模型是在不断跃进的，现在领先的模型几个月后未必领先，因此需要为客户提供丰富的可选模型；第二是成本，需要管理好模型训练和推理的成本，才能可持续发展。比如在训练方面，Amazon SageMaker HyperPod新增三项强大功能可以有效管理训练资源、训练计划，并可降低40%的成本；第三是数据，企业需要将数据集成到AI中去，以更好地使用这些数据。比如新一代Amazon SageMaker可以帮到大家；第四是信任，生成式AI能够改变企业的一切，未来依然有着巨大的应用潜力，企业对于生成式AI的应用是一个长期过程。因此，企业需要信任生成式AI，能够持续投入到生成式AI的创新之中，只有这样才会充分发挥生成式AI的潜力。

面对未来，陈晓建坦言，我们生成式AI产品发布节奏已大幅加快，以Amazon Bedrock为例，在re:Invent期间陆续发布了21个新特性。2025年，大家从原型验证阶段转化为生产阶段，这是必经之路！（定西）

来源: 网易科技报道