亚马逊云科技提了个真问题：到底企业要的是大模型还是生产力？

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文章摘要

在生成式AI的风潮中，大模型虽然吸引了广泛关注，但越来越多企业开始意识到，它们追求的不仅是AI技术本身，而是通过AI提升智能生产力。在此背景下，亚马逊云科技提出一个关键问题：企业究竟需要的是大模型还是智能生产力？指出「没有一种大模型可以一统天下」，大模型不再是创新的唯一要素。经历了对大模型的尝鲜阶段，企业需求正逐渐明确，更多关注如何利用AI提升自身的业务效能。

亚马逊云科技的战略定位并非致力于开发大模型，而是打造帮助企业提升生产力的工具和生态体系。其三层生成式AI技术栈，从底层的芯片和模型训练工具，到中间层的Bedrock模型API调用平台，再到顶层的AI助手，旨在满足不同客户的实际需求。Bedrock作为一个核心产品，提供了多样化的模型选择和强大的功能，包括模型微调、定制及安全保障，助力企业「多快好省」地应用AI。

现场展示的企业案例表明，利用生成式AI平台，企业已经在扩大收入、创新业务模式、提升用户体验、优化流程和增强员工生产力等方面取得了显著成效。例如，AI客服的运用显著提高了游戏玩家的体验，广告营销公司通过AI降低成本，提升了效率，而智能设计辅助则激发了设计师的创意。

亚马逊全球副总裁储瑞松展望，到2030年，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元的价值，中国可能有2.2亿个岗位因此转型。这一预测进一步强调了智能生产力对企业乃至整个经济的重要性。

综上所述，亚马逊云科技的实践表明，快速行动的企业已经在「过河」的过程中，认识到智能生产力而非大模型本身，才是增强竞争力的关键。企业应聚焦于利用合适的工具，明确目标，快速实现生产力的提升。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2715字 | 11分钟 ]
【原文作者】 极客公园
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★

智谱AI

智谱AI是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司，致力于打造新一代认知智能通用模型。公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并构建了高精度通用知识图谱，形成数据与知识双轮驱动的认知引擎，基于此模型打造了ChatGLM（chatglm.cn）。此外，智谱AI还推出了认知大模型平台Bigmodel.ai，包括CodeGeeX和CogView等产品，提供智能API服务，链接物理世界的亿级用户、赋能元宇宙数字人、成为具身机器人的基座，赋予机器像人一样“思考”的能力。