北京2023年12月12日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技在2023 re:Invent全球大會上圍繞底層基礎設施、生成式人工智能（AI）、數據戰略等推出了一系列新服務及功能，以創新性的技術重塑幫助客戶加速創新。亞馬遜云科技全面發力生成式AI，推出面向企業級生成式AI的一系列新服務及功能，包括重塑未來工作方式的新型生成式AI助手Amazon Q、Amazon Bedrock更多的模型選擇和全新強大功能、Amazon SageMaker助力規模化開發應用模型的五大新功能等，幫助企業更輕松、安全地構建和應用生成式AI。為了給生成式AI提供強大的數據支持，亞馬遜云科技進一步豐富向量數據庫選擇，推出讓跨數據存儲的數據訪問與分析更快速、更便捷的Zero-ETL集成特性等。此外，亞馬遜云科技推出新一代自研芯片Amazon Graviton4和Amazon Trainium2，為機器學習（ML）訓練和生成式AI應用等廣泛的工作負載提供更高性價比和能效。亞馬遜云科技2023 re:Invent中國行城市巡展活動于今天正式開啟，將覆蓋北京、上海、廣州、深圳、成都、青島、南京、西安、杭州、長沙 10 座城市，為中國構建者全面展示2023 re:Invent全球大會上的最新服務及技術、前沿趨勢以及最佳實踐。

亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示："作為全球云計算的開創者和引領者，亞馬遜云科技在每年的re:Invent全球大會上都會發布眾多新服務、新功能和新應用。我們在基礎設施、計算、存儲、數據等領域持續重塑云計算，并圍繞當今最具變革性的技術生成式AI推出重磅新服務及功能。我們希望通過這些技術創新，幫助更多企業加快創新速度，利用生成式AI全面重塑未來。"

全面發力生成式AI——幫助企業更輕松、安全地構建和應用生成式AI

生成式AI在技術變革、重塑人們的行為方式方面擁有巨大潛力。亞馬遜云科技為生成式AI提供三層架構，包括利用基礎模型構建的應用程序、使用基礎模型進行構建的工具和用于基礎模型訓練和推理的基礎設施，并在每一層都持續創新，幫助客戶更輕松、安全地構建和應用生成式AI，進一步降低利用生成式AI的門檻。

• 推出Amazon Q，重塑未來工作方式。這是一種新型生成式AI支持的助手，可以根據客戶業務進行定制，專門用于滿足辦公場景需要。客戶可以快速獲得復雜問題的相關答案、生成內容并采取行動 - 所有這些都基于客戶自身的信息存儲庫、代碼和企業系統的見解。此外，客戶的內容絕不會用于訓練Amazon Q的底層模型。無論是在亞馬遜云科技上進行構建、使用內部數據和系統，還是使用亞馬遜云科技應用程序實現商業智能(BI)、聯絡中心和供應鏈管理的客戶，Amazon Q都是良好的基于生成式AI的助手，能夠幫助各個行業、各種規模的企業安全地使用生成式AI。Amazon Q已向客戶提供預覽版，Amazon Connect中的Amazon Q已正式推出，Amazon Supply Chain中的Amazon Q即將推出。
• Amazon Bedrock發布更多模型選擇和全新強大功能，助力安全構建和規模化生成式AI應用。來自Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜最新的高性能模型為客戶提供更豐富的行業領先模型選擇，以支持各種用例。此次發布進一步降低了生成式AI應用的門檻——為客戶提供了更多行業領先的模型選擇和評估模型新功能，以簡化客戶使用相關和專有數據定制模型的方式；提供自動執行復雜任務的工具；并為客戶配備了提供負責任地構建和部署應用程序的保障。
• 推出五項Amazon SageMaker新功能，助力規模化開發應用模型。Amazon SageMaker的五項新功能讓企業更輕松快速地構建、訓練和部署支持各種生成式AI使用場景的機器學習模型。新功能包括：Amazon SageMaker HyperPod可大規模加速基礎模型訓練，能夠縮短高達40%的訓練時間，并可以確保持續數周或數月的訓練過程不中斷；Amazon SageMaker Inference 推理功能可平均降低50%的部署成本和20%的推理延遲；Amazon SageMaker Clarify可以幫助客戶評估、比較和選擇最佳模型；Amazon SageMaker Canvas的兩項增強功能——用自然語言指令準備數據、利用模型進行大規模業務分析，將使客戶能夠更輕松、更快速地將生成式AI集成到他們的工作流程中。

強大的數據支持對生成式AI至關重要，在2023 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技圍繞數據基礎設施、集成以及治理等推出多項服務及功能。

• 進一步豐富向量數據庫選擇，確保業務數據和向量數據同步支持生成式AI。亞馬遜云科技推出了Amazon OpenSearch Serverless向量引擎、Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB的新向量搜索功能、Amazon Memory DB for Redis向量搜索預覽版，提升生成式AI應用在響應和延遲方面的性能表現。亞馬遜云科技還正式推出圖數據庫分析引擎Amazon Neptune Analytics，幫助Snapchat這樣的應用在幾秒鐘內對數十億個連接進行圖形分析。
• 推出四項Zero-ETL集成特性，讓跨數據存儲的數據訪問與分析更快速、更便捷。通過全新的Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）for MySQL與Amazon Redshift的Zero-ETL集成特性，使得在Amazon Redshift中連接和分析多個關系型和非關系型數據庫的數據變得更加容易。此外，客戶現在還可以使用Amazon OpenSearch Service對Amazon DynamoDB數據進行近乎實時的全文和向量搜索。無論數據存儲在哪里，這些Zero-ETL集成特性都能簡化數據連接和操作流程，使客戶靈活地利用亞馬遜云科廣泛而領先的數據庫和分析服務，深入挖掘新洞見的同時，更迅速地實現創新并做出更明智的數據驅動決策。
• 在數據治理方面，亞馬遜云科技為Amazon DataZone推出了AI描述建議功能預覽版，它能夠為企業的數據集自動生成更易理解的業務描述，并提供該數據集的使用建議。亞馬遜云科技還推出了Amazon Clean Rooms ML預覽版，可幫助企業及其合作伙伴在集合數據上應用機器學習模型，而無需相互復制或共享原始數據，并為其推出了第一個專門幫助公司為營銷用例創建相似細分市場的模型。

重塑云計算——自研芯片、存儲、無服務器的持續創新

芯片是企業所有工作負載的基礎。亞馬遜云科技十多年來持續針對自研芯片進行創新，每一代自研芯片都提升性價比和能效；同時為客戶提供了基于AMD、Intel以及英偉達等的最新芯片和實例組合。在2023 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技推出Amazon Graviton4和Amazon Trainium2自研芯片，為機器學習訓練和生成式AI應用等廣泛的工作負載提供更高性價比和能效。

• Graviton4與當前一代Graviton3處理器相比，性能提升高達30%，獨立核心增加50%以上，內存帶寬提升75%以上，為在Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)上運行的工作負載提供最佳性能和能效；基于Graviton4的Amazon EC2 R8g實例目前已提供預覽。值得一提的是，通過與光環新網和西云數據的緊密合作，基于Graviton3處理器的Amazon EC2 C7g、M7g、R7g實例目前均已在亞馬遜云科技中國（北京）區域和中國（寧夏）區域正式可用，為中國客戶廣泛的云上工作負載帶來更高性價比和能效。
• Trainium2芯片專為以高性能訓練具有數萬億個參數或變量的基礎模型和大語言模型而構建。Trainium2與第一代Trainium芯片相比，性能提升多達4倍，內存提升3倍，能源效率（每瓦性能）提升多達2倍。Amazon EC2 Trn2實例采用最新的Trainium2，一個單獨實例包含16個Trainium加速芯片。Trainium2實例致力于為客戶在新一代EC2 UltraClusters中擴展多達100,000個Trainium2加速芯片，并與Amazon Elastic Fabric Adapter（EFA）PB級網絡互聯，提供的算力高達65 exaflops，客戶可按需獲得超級計算級別的性能。

Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）自17年前推出以來，已成為最受歡迎的云存儲服務之一，在全球擁有數百萬各行各業的客戶。在本次大會上，亞馬遜云科技宣布Amazon S3 Express One Zone正式可用，與Amazon S3 Standard相比，數據訪問速度提高至多10倍，數據請求成本降低50%，為機器學習訓練和推理、交互式分析以及媒體內容創建等請求密集型工作負載提供最高性能存儲。

亞馬遜云科技在17年前就開創性地推出了無服務器技術，為客戶提供極致的彈性和自動擴展能力。在2023 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技推出了三款無服務器服務創新，幫助客戶以任意規模分析和管理數據并顯著簡化運營，客戶無需花費時間和精力去配置、管理和擴展其數據基礎設施。其中，Amazon Aurora Limitless數據庫可跨多個Amazon Aurora Serverless實例自動分發和查詢數據，并能夠擴展到每秒百萬次的事務級寫入并管理PB級數據。Amazon ElastiCache Serverless可以幫助客戶在一分鐘內創建高可用的緩存，并實時進行垂直和水平擴展以支持客戶復雜的應用程序，且無需管理基礎架構。Amazon Redshift Serverless利用人工智能（AI）預測工作負載并自動擴展和優化資源，幫助客戶實現高性價比的目標。