2024年：AI巨擘技术的本土化突破与融合之道

在AI领域，2024年标志着国内大模型技术的关键落地年份。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建深入探讨了生成式AI的实际应用，揭示了客户在见证大模型卓越性能之后，迫切寻求将其与自身业务紧密结合的需求。

业界聚焦于如何有效整合大模型技术，使其成为驱动业务增长的引擎。一方面，追求全知全能的通用人工智能（AGI）理念备受推崇，致力于开发能够解决各类问题的模型；另一方面，众多企业正积极行动，专注于针对特定业务问题，利用大模型进行精准应用。

然而，陈晓建强调，不存在万能大模型，每个企业都应基于自身独特业务场景，对大模型进行个性化定制与优化。从易于实施的简单场景入手，逐步深化，以实现最佳应用效果。不同模型在不同场景下的表现各异，企业需根据具体需求选择最适合的模型。

亚马逊云科技通过其Amazon Bedrock平台，提供多样化的模型选择，包括Stable Diffusion的文生图模型、Meta的Llama模型、亚马逊自研的Amazon Titan模型、Mistral 7B模型，以及Anthropic新推出的Claude 3系列模型。客户可根据业务需求，灵活选择适合的模型平台。

值得注意的是，部分企业选择自主研发模型，利用亚马逊云科技的基础设施与计算能力，而另一些则倾向于在Amazon Bedrock平台上使用现成模型，并结合自有数据进行定制化调整与预训练。

陈晓建进一步阐述，大模型的落地应用不仅仅是模型本身的运用，还需依赖一系列支持组件，如Amazon Bedrock的知识库功能，帮助企业构建内部知识库，模型在此基础上提供服务。这表明，尽管Claude 3等大模型表现出色，但在实际应用中，还需借助Amazon Bedrock来实现模型与企业需求的有效对接。

在企业层面，应用大模型意味着将模型能力与生产环境紧密结合，需要大量业务数据的整合。为此，企业可开发RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统，将自有知识库与大模型集成。当前，业界通常采用向量数据库等技术，将知识库以向量形式存储，亚马逊云科技提供多样的向量数据库选项。

综上所述，大模型虽为核心驱动力，但其成功应用还需配套的周边能力，包括但不限于预置吞吐量管理、模型微调与全面监控等功能，以确保模型在实际业务中的合理、安全与高效运行。亚马逊云科技的系列解决方案，旨在为客户提供全面支持，加速大模型技术的本土化落地与深度融合。

回顾去年底的亚马逊云科技re:Invent大会，三层架构的展示标志着生成式AI领域的重要进展，为企业提供了一套系统性的框架，旨在推动大模型技术在实际业务中的广泛应用与深入探索。