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在re:Invent上,AWS以新芯片、新模型和一個故事反擊人工智能領域

作者: 時間:2025-12-08 來源: 收藏

本周的主題是 ,這是今年最大的云會議——如今也讓它成為年度最大的大會之一。

我們大約20個故事的頭條新聞,加上更多theCUBE的采訪,講述了這個故事。但總之,如果CEO Matt Garman(如圖)沒有讓所有人驚艷,他也充分證明了亞馬遜在多方面把握,尤其是代理人機會方面,已經有充分的準備——尤其是在最終誰將花最多錢方面:企業。

威尼斯人酒店的龐大人群表明許多顧客愿意參與。或者至少他們想從領域賺錢,而他們認為是實現這一目標的理想之地。

而且亞馬遜并不是唯一在人工智能領域反擊的帝國。谷歌的崛起顯然讓OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼感到恐慌,他宣布“紅色警報”,試圖讓公司保持AI領先地位。

于是Netflix終于行動了:以827億美元收購華納兄弟,從大衛·埃里森和派拉蒙手中奪回了這筆交易。如果獨家談判成功并通過反壟斷審查,特朗普在白宮時還沒有確定結果,這將是一筆對所有媒體影響深遠的大交易。

Databricks正在洽談籌集更多數十億美元,感覺就像是Series X輪融資。為什么CEO Ali Ghodsi對上市如此敏感?Anthropic的首席執行官達里奧·阿莫代顯然并不擔心,據報道他們已經聘請了律師來準備。

企業盈利表現喜憂參半,Salesforce的增長放緩,但其人工智能工作獲得了一定的動力,而Snowflake的銷售也有所下滑。HPE下跌,因為客戶延遲購買AI服務器也拖慢了銷售。但UiPath在其代理型AI管理推動上獲得了勢頭,MongoDB在多項新的AI舉措后銷售勢頭大幅回升。

以下是五場主題演講和十幾場與高管、工程師、科學家及客戶的訪談中的一些想法。等我有更多時間思考時會再補充一些......

* 加爾曼有力地論證了它能幫助企業中的人工智能和代理“工業化”,甚至比任何人都更好。我反復聽到他和其他高管強調AWS的最大優勢是擁有整個AI基礎設施堆棧,因此它能以多種方式進行優化。AWS計算與AI基礎設施產品管理總經理Rahul Kulkarni告訴我:“我們非常有能力處理任何AI工作負載。”“我們擁有從定制硅片層到機架的整個堆棧。我們對整個堆棧都有細致控制。”當然,谷歌也可以說類似的話,但AWS依然是擁有這些工具和龐大客戶信號的最大云,所以Garman聲稱它是做AI的最佳場所并不牽強。

* 在底層,芯片、新推出的Trainium AI芯片和Graviton處理器,以及用于卸載這些處理器的網絡和安全的Nitro芯片仍是核心重點。它們在AWS客戶中很受歡迎,盡管沒有像英偉達CEO黃仁森那樣的AWS巨星激發外界熱情,但確實缺少一些讓英偉達GPU如此強大的深厚軟件庫。

* 即使AWS的Nova模型(其在上首次亮相的多個新版本)尚未威脅到OpenAI或Anthropic,研究人員仍在做有趣的工作,致力于提升AI模型的質量和可靠性。AWS副總裁兼杰出科學家拜倫·庫克向我介紹了他們如何將自動化推理和神經符號人工智能等策略融入AWS產品,通過數學證明減少幻覺,還減少各種錯誤的模型行為。他指出,幻覺非常適合激發新想法,所以它們既是功能,也是個缺陷。“如果是詩,那就很棒,”他說。“但如果是'這棟樓能不能屹立',那就不太合適了。

* Nova Forge,這項允許公司自行定制模型的新服務,比相對有限的覆蓋范圍更為重要。AWS理智地押注企業將需要自己的定制AI模型,這些模型由自有專有數據提供支持。不會有一種模式統治所有模式,越多,AWS 上運行的模式越多,客戶也越需要像亞馬遜龐大的云服務這樣的服務來創建、管理和運行這些服務。

* AWS 是否證明它在人工智能領域“回歸”了?還沒有。Nova 模型短期內也難以說服太多人放棄 OpenAI 和 Anthropic。一些產品,如Bedrock和Trainium,尤其是其Nova模型,尚未證明它們在使用率和性能上已趕上谷歌和OpenAI的服務和模型。

* 代理需要許多工具和編排軟件,使其超越概念驗證,這可能為AWS帶來新的突破。正如加爾曼所說:“這正是你開始看到投資實質回報的地方。它正從一個技術奇跡轉變為真正帶來業務的項目。”

* 值得肯定的是,高管們承認,客服人員如何以及多快會改變軟件,進而改變工作方式,目前尚不確定——因為客戶自己也尚未確定。“現實是,這不會像人們期望的那樣迅速發生,”前Forrester分析師、獨立軟件供應商產品管理轉型負責人Jeff Hammond告訴我。“我們都在一路上摸索這件事。”或者用Peter DeSantis(tk)的話說,他呼應了亞馬遜創始人Jeff Bezos:“AI還只是第一天。”

* 但關鍵是,很明顯亞馬遜現在正全力投入人工智能的潛力,努力升級從芯片到模型再到開發者工具的各個方面。正如谷歌最近所展示的,對于已經擁有大量客戶數據和應用的領先云服務提供商來說,仍有時間和空間追趕領先者。



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