随着科技的飞速发展，我们已经进入了一个数据驱动的时代。在这个时代里，数据无处不在，而且呈现爆炸性增长。
如何从海量的数据中提取出有价值的信息，并将其转化为商业竞争力，已经成为企业亟待解决的问题。
而生成式AI技术的崛起，为数据价值的深度挖掘提供了新的解决路径；从另外一个层面来说，强大的数据基础对于生成式AI又至关重要。
作为全球云计算领域的领军企业，亚马逊云科技2023 re:Invent中国行城市巡展活动北京开启，围绕底层基础设施、生成式人工智能（AI）、数据战略等推出了一系列新服务及功能，以创新性的技术重塑帮助客户加速创新，并在强调了生成式AI背后的数据驱动力量。
与传统的分析式AI相比，生成式AI更注重数据的创造性和生成能力，能够为企业提供更加广阔的数据应用前景。它可以从已有的数据中学习并生成新的数据，比如根据用户的购买记录预测其未来的购买行为，或者根据用户的搜索记录推荐相关的产品。
这种能力使得生成式AI可以在各种场景中发挥巨大的作用。
让数据燃料点燃智能变革
要让生成式AI真正发挥作用，需要大量的高质量数据作为支撑。这就像一辆高性能的跑车，如果没有足够的燃料，就无法发挥出其真正的速度。因此，数据的获取、整合和治理成为了生成式AI应用的关键。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建说：“一个强大的数据基础应该是全面的、集成化的，可治理的。”亚马逊云科技一直致力于为企业提供最先进的数据处理和分析技术。
在re:invent2023大会上，亚马逊云科技强调了数据在生成式AI中的重要性，并发布了一系列最新的产品和服务，旨在帮助企业更好地应对数据挑战，提速智能化转型。
为了满足日益增长的生成式AI需求，确保业务数据与向量数据的同步，亚马逊云科技推出了一系列创新的向量数据库和功能。其中，Amazon OpenSearch Serverless向量引擎以无服务器架构为依托，为用户提供了灵活的向量搜索服务，降低了运营成本。而Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB新增的向量搜索功能则为用户提供了强大的数据库支持，使得向量数据的存储和检索更加高效。
此外，为了更好地满足实时性需求，亚马逊云科技还推出了Amazon MemoryDB for Redis向量搜索预览版，以内存数据库的高速度为依托，大幅度提高生成式AI应用的响应速度并降低了延迟。
值得一提的是，亚马逊云科技正式发布的图数据库分析引擎Amazon Neptune Analytics，为大规模图形分析提供了出色的工具。据悉，Snapchat等应用已经利用此工具在几秒钟内对数十亿个连接进行了图形分析，这再次证明了亚马逊云科技在数据库技术领域的领先地位。
亚马逊云科技同时发布了四项Zero-ETL集成功能，这些功能让数据访问和分析更加迅速和方便，即使数据存储在不同的地方。
这些新特性包括Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB、Amazon RDS for MySQL以及Amazon Redshift的Zero-ETL集成。
现在，用户能更轻松地在Amazon Redshift中连接和分析多种关系型和非关系型数据库的数据。
另外，借助Amazon OpenSearch Service，客户可以对Amazon DynamoDB数据进行实时全文和向量搜索。这些Zero-ETL集成功能简化了数据连接和操作流程，使用户能够灵活利用亚马逊云科技广泛而领先的数据库和分析服务。这样，用户就能更快地发掘新洞察，实现创新，并做出更明智的数据驱动决策。
在数据治理领域，亚马逊云科技为Amazon DataZone推出了一个全新的AI描述建议功能预览版。该功能可以自动为企业数据集生成更易于理解的业务描述，并根据数据集特点给出使用建议，从而极大地提升了数据利用效率
此外，亚马逊云科技还发布了Amazon Clean Rooms ML预览版，这款工具可以使企业及其合作伙伴在不需要相互复制或共享原始数据的前提下，在集合数据上运用机器学习模型。为了更好地满足市场营销的需求，亚马逊云科技还为该产品推出了首个专注于帮助公司创建类似细分市场的模型。
用重塑创新激发算力引擎
在亚马逊云科技re:invent 2023大会上，亚马逊云科技推出Amazon Graviton4和Amazon Trainium2自研芯片。
Graviton4与当前一代Graviton3处理器相比，性能提升高达30%，独立核心增加50%以上，内存带宽提升75%以上，为在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)上运行的工作负载提供最佳性能和能效；基于Graviton4的Amazon EC2 R8g实例目前已提供预览。
Amazon Trainium2处理器，用于生成式 AI 和机器学习训练的专用芯片，针对训练具有数千亿至数万亿参数的基础模型进行优化，相较 Amazon Trainium 4 倍性能提升，65 exaflops的按需超级计算性能。
亚马逊云科技还将提供首款搭载Nvidia Grace Hopper超级芯片和亚马逊云科技UltraClusters技术的云AI超级计算机。
亚马逊云科技和英伟达两家公司共同开展“Project Ceiba”合作项目， 将全球最快的GPU驱动AI超级计算机和NVIDIA DGX云超级计算机用于NVIDIA AI的训练、研发、定制化模型的开发，它将拥有1.6万个最新的GH200超级芯片，提供高达65 ExaFLOPS的惊人算力。
作为全球领先的云计算服务提供商，亚马逊云科技还发布了多款创新产品，致力于为客户提供最先进的技术和解决方案。
首先，亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock，这是一款全新的生成式AI开发平台。通过Amazon Bedrock，开发者可以轻松地构建、训练和部署自己的生成式AI模型。此外，Amazon Bedrock还提供了丰富的预训练模型和工具，帮助开发者快速实现从零到一的创新。
其次，亚马逊云科技发布了Amazon Titan，这是一款专为生成式AI设计的高性能数据库。Amazon Titan采用了先进的数据管理和查询优化技术，能够高效地处理生成式AI所需的大量数据。同时，Amazon Titan还支持实时数据流处理，使得生成式AI模型能够根据最新的数据进行实时更新和优化。
此外，亚马逊云科技还推出了Amazon Neuron，这是一款带有编译器、运行时和分析工具的开发工具包。Amazon Neuron采用了先进的硬件加速技术，能够大幅提高生成式AI模型的训练速度和推理性能。同时，Amazon Neuron还支持多种深度学习框架，方便开发者进行模型开发和迁移。
为了帮助客户更好地利用生成式AI技术，亚马逊云科技还推出了一系列工具，比如，Amazon Bedrock是利用大模型构建和扩展生成式人工智能应用的最简单方法。各行各业的客户已经在使用Amazon Bedrock 重塑他们的用户体验、产品和流程，并将人工智能带入他们的业务核心。
结 语
陈晓建说：“我们从负责任的AI到数据安全能力进行了多维度的更新。我们始终将企业的严苛要求置于产品设计理念的首位。作为云计算的开拓者和引领者，亚马逊云科技坚信并实践着这一理念，确保我们是企业构建和应用生成式AI的最佳选择。”
如果深入地解读一下，就是从场景入手，从用户需求出发去寻找创新点，跨越山海，最终让科技服务于人。
总体来说，亚马逊云科技在re:invent2023大会上的产品发布标志着数据驱动业务的新篇章。通过创新的产品和服务，亚马逊云科技正在帮助企业更好地应对数据挑战实现商业价值的最大化并为未来的发展奠定坚实的基础。
在这个新的篇章中数据与智能的融合将成为企业竞争力的核心来源引领着商业的未来发展方向。
在新的征程上，亚马逊云科技re:invent2023正扬起生成式AI之帆行驶在数据之海上，满舵提速。
