西雅图与深圳连线，全球云计算巨头AWS（亚马逊云科技）近期在AI服务领域的动作频频，犹如一股不可忽视的浪潮席卷而来。
在12月的re:Invent全球大会上，AWS震撼发布了Amazon Nova系列基础大模型，这一系列目前涵盖了6款大模型，包括语言、图像和视频生成模型，进一步丰富了其AI产品线。此前，AWS已有Titan模型坐镇，而现在，更多模型正在紧锣密鼓地研发中，无论是自家研发还是第三方合作，都将在AI应用开发平台Bedrock上大放异彩。同时，AWS还推出了采用3纳米工艺制造的新一代AI芯片Trainium3，显示了其在AI基础设施上的全面投入。
AWS在AI领域的这一系列举措，无疑是在发起一场攻势。然而，战场上的竞争早已白热化。微软、谷歌、字节等科技巨头纷纷在AI领域投入巨资，OpenAI更是连续12天发布会，预告了新一代AI推理模型o3和o3-mini。从训练到推理，从大模型到AI Agent（AI代理），生成式AI正步入一个全新的发展阶段，赛点已然来临。
面对如此激烈的竞争态势，AWS生成式AI全球副总裁兼总经理Vasi Philomin在接受专访时表示：“现在，客户更加关注的是如何将AI工具实现规模化应用。大家已经逐渐理解了这项技术的真正价值，并开始有选择地应用它，而非盲目跟风。这标志着‘炒作’阶段正在逐渐过去。”
在他看来，之前生成式AI领域确实存在大量炒作，尤其是AI代理成为热门话题时，炒作现象更为严重。但现在，客户变得更加理性，开始思考实际应用，这是一种积极的变化。如果以业界著名的技术发展曲线（Gartner Hype Cycle）来对照，Vasi Philomin认为，生成式AI的发展已经越过了第二阶段峰值期（Peak of Inflated Expectations），开始进入规模化应用阶段。
不过，他也指出，未来可能会有一段时间，人们会因为发现生成式AI无法解决所有问题而感到失望，但这都是技术发展的必然过程。随着越来越多应用落地，生成式AI正逐渐从“炒作”转向实际价值。
在谈到当前大模型的竞争格局时，Vasi Philomin表示：“我认为最终只有少数公司，大概五到十家，能够负担得起从头构建大模型的费用。这些公司将拥有最强大的模型，但这些模型也会逐渐趋同，差距会逐渐缩小。”
他进一步指出，AWS真正擅长的是将生成式AI等技术大规模应用于现实世界的业务中。从端到端的思考方式，让AWS在AI领域具有独特的竞争优势。例如，在金融科技和医疗健康生命科学等领域，AWS的生成式AI应用已经取得了显著成效。纳斯达克利用AWS的技术提高了金融犯罪分析的效率，辉瑞则通过生成式AI预计每年将节省数亿美元。
在推进生成式AI的过程中，AWS的早期工作重点是确保数据的安全性和私密性，同时深入了解客户的需求和挑战。基于这些洞察，AWS推出了Bedrock服务，这一服务迅速成为AWS历史上增长最快的服务之一。Bedrock不仅提供AWS自己的模型，还汇集了其他领先AI公司的模型，为客户提供了更多选择。
对于AWS在推出自己的生成式AI工具方面是否慢了一些的质疑，Vasi Philomin表示：“我们的行动更加谨慎和深思熟虑。我们并不急于推出产品，而是确保我们提供的服务真正满足客户的需求。”他强调，AWS是第一家推出“Guardrails”（护栏机制）和企业级代理框架的公司，这些举措都旨在帮助客户更好地应用生成式AI技术。
在谈到未来AI大模型公司之间的竞争格局时，Vasi Philomin认为，虽然目前市场上已经出现了数百种新模型，且性能迅速提升，但构建大模型的成本仍然是一个巨大的门槛。因此，最终只有少数公司能够负担得起从头构建这些大型模型的费用。然而，即使如此，这些模型也会逐渐趋同，并可以互换使用。
对于如何平衡AI投资与盈利的问题，Vasi Philomin建议客户从高价值的业务问题入手，判断生成式AI是否是解决该问题的合适工具。同时，AWS也在努力降低AI的使用成本，希望让生成式AI成为所有人都能负担得起并广泛应用的技术。
在谈到当前AI领域的泡沫问题时，Vasi Philomin表示：“从‘技术发展曲线’的角度来看，我认为可能已经看到了峰值期。现在客户已经开始理解生成式AI的实际应用场景，因此‘炒作’阶段可能已经过了。”他强调，虽然未来可能会有一段时间人们会因为期望过高而感到失望，但技术最终会进入一个稳定的阶段，并真正成为一项成功且实用的技术。
在谈到AI Agent的发展趋势时，Vasi Philomin表示：“AI代理将变得更加智能和强大。未来我们将看到代理之间的协作框架逐渐兴起，这意味着不同的AI代理将能够相互通信、协作完成更复杂的任务。”他举例说，就像人类一样，每个AI代理都具备不同的技能，可以协作完成一站式服务，如度假套餐的预订等。
最后，Vasi Philomin还提到了未来生成式AI领域的几个值得关注的技术趋势：成本的下降、多模态模型的兴起以及超个性化应用的发展。这些趋势将推动生成式AI进入一个全新的发展阶段，为各行各业带来更多创新和机遇。
