撰文 | 因客
編輯 | 楊博丞
題圖 | IC Photo
此前，亞馬遜雲科技發布多款 AIGC 産品，其中包括 AI 大模型服務 Amazon Bedrock、人工智能計算實例 Amazon EC2 Trn1n 和 Amazon EC2 Inf2、自研 " 泰坦 "（Titan）AI 大模型、軟件開發工具 Amazon CodeWhisperer 等。
消息一出，市場熱度驟起。随着 ChatGPT 爆火，國外科技巨頭争相入局成爲人工智能最新潮流，而在大模型算法加持下，AIGC 更成爲了距離商業落地最近距離的科技風口，眼見這一藍海市場即将爆發，跑步入場必将是各方最直接的選擇，不過問題也随着而來：AIGC 大亂戰，誰将殺出重圍？
01.
亞馬遜全家桶，裏面都有什麽 " 好吃的 "
據亞馬遜介紹，推出的 Amazon Bedrock 新服務，可以通過 API 訪問來自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和亞馬遜自己的基礎大模型。
Bedrock 是用戶使用 FM 構建和擴展基于 AI 的生成應用程序的基礎框架，訪問包括亞馬遜的 Titan FM 等功能強大的文本和圖像大模型能力。
而在 Titan FM 上，亞馬遜也在持續測試新的 Titan FM，并計劃未來幾個月推廣其中兩個 Titan 模型。
第一個是生成式 LLM（generative LLM），用于諸如摘要、文本生成、分類、開放式問答和信息提取等任務。
第二種是嵌入式 LLM（embeddings LLM），它将文本輸入翻譯成包含文本語義的數字表示。雖然此 LLM 不會生成文本，但它對于個性化和搜索等應用程序很有用，因爲通過比較嵌入，模型将産生比單詞匹配更相關和上下文相關的響應。事實上，亞馬遜電商平台的産品搜索功能使用了類似的嵌入模型來幫助客戶找到他們正在尋找的産品。
在實例方面，亞馬遜宣推出了由 AWS Trainium 提供支持的 Amazon EC2 Trn1n 實例和由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 實例。
其中，由 Trainium 提供支持的 Trn1 實例可以比任何其他 EC2 實例節省 50% 的訓練成本，使用 Trn1 實例來幫助将訓練最大規模深度學習模型所需的時間從幾個月縮短到幾周甚至幾天，時間效率驚人。
而 Inferentia2 所支持的實例，專門針對包含數千億個參數的模型的大規模生成人工智能應用進行了優化。與上一代基于 Inferentia 的實例相比，Inf2 實例的吞吐量提高了 4 倍，延遲降低了 10 倍。
在編程方面，亞馬遜宣布推出 Amazon CodeWhisperer 的預覽版，這種 AI 編程伴侶，可以根據開發人員的自然語言評論和集成開發環境（IDE）中的先前代碼實時生成代碼建議，通過生成解析字符串并返回指定列表的完整函數來提高工作效率。
從整體上看，亞馬遜本次推出的全家桶 AIGC，确實讓業界眼前一亮，作爲目前市面上 AIGC 的框架集服務，本次亞馬遜入局 AI 大亂鬥，顯然是有備而來的。
02.
各方入局，都有什麽大殺器
實際上，AIGC 熱潮之下，各大巨頭入局的切入點各有不同。
作爲 AIGC 賽道的頭部，Open AI 的身價已經飙升到了 290 億美元 ，今年 1 月底，微軟已經對 Open AI 追加第三輪投資，其核心殺招就是風靡全球的 CahtGPT。
相比之下，Anthropic 的名頭就沒那麽響了，但它也不是無名之輩。Anthropic 估值逼近 50 億美元，已經成爲了僅次于 Open AI 的領域獨角獸 ，原因就在于 Google 向 AI 初創公司投資了約 3 億美元，其開發的通用人工智能聊天機器人 Claude，正是谷歌對抗 new Bing 的殺手锏。
而 Stability AI 則是在娛樂領域的一把好手。其開發的 Stable Diffusion 作爲當前最強大的文生圖 AI 技術模型 ，僅需幾秒鍾就可以生成高清且不失真實性和藝術性的圖片，而其他正在研發的模型還包括生成音頻、語言、3D 甚至視頻的人工智能模型，其業務在 AIGC 賽道有着得天獨厚的優勢，備受市場看好。
另外，不得不提的就是微軟。最近，微軟宣布再次爲 new Bing 的必應聊天（Bing Chat）功能進行了升級，Bing Chat v98 正式推出。上線短短一個多月，new Bing 就已經升級數次，受歡迎程度可想而知。據數據顯示，必應每日活躍用戶首次突破 1 億人，每天大概有三分之一用戶，會與基于 ChatGPT 開發的 Bing Chat AI 進行交互。另外，得益于此，必應移動端使用率也有所增長。
如此來看，各個巨頭可謂都身懷絕技，那本次亞馬遜全家桶的亮點在哪呢？
據亞馬遜介紹，Bedrock 客戶可以從當今可用的最前沿 FM 中進行選擇。這包括來自 AI21 Labs 的 Jurassic-2 系列多語言 LLM，它們遵循自然語言指令生成西班牙語、法語、德語、葡萄牙語、意大利語和荷蘭語的文本；Bedrock 還可以輕松訪問 Stability AI 的文本到圖像基礎模型套件，包括 Stable Diffusion，它能夠生成獨特、逼真、高質量的圖像、藝術、徽标和設計等。
借助 Bedrock 的 Serverless（無服務器）體驗，客戶可以輕松地找到适合他們要完成的工作的正确模型、快速入門、使用他們自己的數據私下定制 FM，并使用 AWS 工具和功能将它們集成并部署到應用程序中。比如用戶可以将 Bedrock 與 Amazon SageMaker ML 功能集成，例如用于測試不同模型的實驗和用于大規模管理其 FM，而無需管理任何基礎設施。
編程工具 CodeWhisperer 的優勢在于超高的效率，據亞馬遜測試結果反映，免費試用的開發者效率平均值比不使用 CodeWhisperer 的參與者完成任務的速度快 57%，成功完成任務的可能性高 27%。而且其适用于 Python、Java、JavaScript、TypeScript 和 C# 的 Amazon CodeWhisperer 以及十種新語言。CodeWhisperer 還是唯一具有内置安全掃描（由自動推理提供支持）的 AI 編碼伴侶，可以過濾掉可能被認爲有偏見或不公平的代碼建議，并且 CodeWhisperer 是唯一可以過濾和标記類似于客戶可能希望參考或許可使用的開源代碼的代碼建議的編碼伴侶。
各大巨頭的 AIGC 殺手锏各不相同，但有一點可以肯定：接下來的大亂戰，戰局肯定更加撲朔迷離。
03.
AIGC 大亂鬥，行業熱度驟起
亞馬遜本次攜 AIGC 全家桶參戰後，美國三大公有雲服務巨頭亞馬遜、微軟、谷歌已經全部入局 AIGC 賽道，在新戰場兵戎相見已經在所難免。
而在國内，AIGC 市場也在暗流湧動，據量子位智庫預計，今年我國 AIGC 市場規模可達 170 億人民币，AIGC 企業在業務場景變現還處于探索驗證時期。而後随着産業加速增長，商業化落地逐漸深入、産業生态逐步完善，分别來到應用蓬勃期 ( 2025-2027 ) 和整體加速期 ( 2028-2030 ) ，2030 年市場規模将超萬億人民币，屆時會催生出完全不同的新業态。
具體到個體，在 AI 大模型領域，百度有文心一言，阿裏巴巴有 M6，騰訊有混元大模型，字節跳動有 DA-Transformer，京東有 K-PLUG，已經呈現出百家争鳴的态勢。
而在應用方面，據資料顯示，騰訊針對類 ChatGPT 對話式産品已成立 " 混元助手（HunyuanAide）" 項目組，該項目組目前該項目有至少 7 位組長、7 位 Sponsor。定位于打造騰訊智能大助手，立意高遠。
知乎更表示，正密切關注 ChatGPT 代表的前沿技術發展方向，并看好其在内容和産業領域釋放的積極價值。知乎将基于在中文數據和場景上的優勢加速擁抱新技術，使得内容生态受益。如果知乎成功，困擾其多年的商業化路徑問題或許能得到解決。
科大訊飛的思路更趨向于廣撒網。在預訓練模型方面，有堅實的相關技術積累，且已面向認知智能領域陸續開源了 6 大類、超過 40 個通用領域的系列中文預訓練語言模型，成爲業界最廣泛流行的中文預訓練模型之一的科大訊飛，準備在其強勢業務領域諸如教育領域，醫療領域大規模推廣其應用，助力商業模式創新。
可以說，相比于國外 AIGC 的發展，國内确實有着起步較晚的劣勢，但互聯網領域向來是體量決定終局，相信國内一種 AIGC 廠商可以利用國内巨大的市場，在短時間抹平與國外巨頭之間并不巨大的差距，迎頭趕上 AIGC 這波巨大的科技浪潮。
