此前，亚马逊云科技发布多款AIGC产品，其中包括AI大模型服务Amazon Bedrock、人工智能计算实例Amazon EC2 Trn1n和Amazon EC2 Inf2、自研“泰坦”（Titan）AI大模型、软件开发工具Amazon CodeWhisperer等。
消息一出，市场热度骤起。随着ChatGPT爆火，国外科技巨头争相入局成为人工智能最新潮流，而在大模型算法加持下，AIGC更成为了距离商业落地最近距离的科技风口，眼见这一蓝海市场即将爆发，跑步入场必将是各方最直接的选择，不过问题也随着而来：AIGC大乱战，谁将杀出重围？
据亚马逊介绍，推出的Amazon Bedrock新服务，可以通过API访问来自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亚马逊自己的基础大模型。
Bedrock是用户使用FM构建和扩展基于AI的生成应用程序的基础框架，访问包括亚马逊的Titan FM等功能强大的文本和图像大模型能力。
而在Titan FM上，亚马逊也在持续测试新的Titan FM，并计划未来几个月推广其中两个Titan模型。
第一个是生成式LLM（generative LLM），用于诸如摘要、文本生成、分类、开放式问答和信息提取等任务。
第二种是嵌入式LLM（embeddings LLM），它将文本输入翻译成包含文本语义的数字表示。虽然此LLM不会生成文本，但它对于个性化和搜索等应用程序很有用，因为通过比较嵌入，模型将产生比单词匹配更相关和上下文相关的响应。事实上，亚马逊电商平台的产品搜索功能使用了类似的嵌入模型来帮助客户找到他们正在寻找的产品。
在实例方面，亚马逊宣推出了由AWS Trainium提供支持的Amazon EC2 Trn1n实例和由AWS Inferentia2提供支持的Amazon EC2 Inf2实例。
其中，由Trainium提供支持的Trn1实例可以比任何其他EC2实例节省50%的训练成本，使用Trn1实例来帮助将训练最大规模深度学习模型所需的时间从几个月缩短到几周甚至几天，时间效率惊人。
而Inferentia2所支持的实例，专门针对包含数千亿个参数的模型的大规模生成人工智能应用进行了优化。与上一代基于Inferentia的实例相比，Inf2实例的吞吐量提高了4倍，延迟降低了10倍。
在编程方面，亚马逊宣布推出Amazon CodeWhisperer的预览版，这种AI编程伴侣，可以根据开发人员的自然语言评论和集成开发环境（IDE）中的先前代码实时生成代码建议，通过生成解析字符串并返回指定列表的完整函数来提高工作效率。
从整体上看，亚马逊本次推出的全家桶AIGC，确实让业界眼前一亮，作为目前市面上AIGC的框架集服务，本次亚马逊入局AI大乱斗，显然是有备而来的。
实际上，AIGC热潮之下，各大巨头入局的切入点各有不同。
作为AIGC赛道的头部，Open AI的身价已经飙升到了290亿美元 ，今年1月底，微软已经对Open AI追加第三轮投资，其核心杀招就是风靡全球的CahtGPT。
相比之下，Anthropic的名头就没那么响了，但它也不是无名之辈。Anthropic估值逼近50亿美元，已经成为了仅次于Open AI的领域独角兽 ，原因就在于Google向AI初创公司投资了约3亿美元，其开发的通用人工智能聊天机器人Claude，正是谷歌对抗new Bing的杀手锏。
而Stability AI则是在娱乐领域的一把好手。其开发的Stable Diffusion作为当前最强大的文生图AI技术模型 ，仅需几秒钟就可以生成高清且不失真实性和艺术性的图片，而其他正在研发的模型还包括生成音频、语言、3D甚至视频的人工智能模型，其业务在AIGC赛道有着得天独厚的优势，备受市场看好。
另外，不得不提的就是微软。最近，微软宣布再次为 new Bing 的必应聊天（Bing Chat）功能进行了升级，Bing Chat v98 正式推出。上线短短一个多月，new Bing就已经升级数次，受欢迎程度可想而知。据数据显示，必应每日活跃用户首次突破1亿人，每天大概有三分之一用户，会与基于ChatGPT开发的Bing Chat AI进行交互。另外，得益于此，必应移动端使用率也有所增长。
如此来看，各个巨头可谓都身怀绝技，那本次亚马逊全家桶的亮点在哪呢？
据亚马逊介绍，Bedrock客户可以从当今可用的最前沿FM中进行选择。这包括来自AI21 Labs的Jurassic-2系列多语言LLM，它们遵循自然语言指令生成西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、意大利语和荷兰语的文本；Bedrock还可以轻松访问Stability AI的文本到图像基础模型套件，包括Stable Diffusion，它能够生成独特、逼真、高质量的图像、艺术、徽标和设计等。
借助Bedrock的Serverless（无服务器）体验，客户可以轻松地找到适合他们要完成的工作的正确模型、快速入门、使用他们自己的数据私下定制FM，并使用AWS工具和功能将它们集成并部署到应用程序中。比如用户可以将Bedrock与Amazon SageMaker ML功能集成，例如用于测试不同模型的实验和用于大规模管理其FM，而无需管理任何基础设施。
编程工具CodeWhisperer的优势在于超高的效率，据亚马逊测试结果反映，免费试用的开发者效率平均值比不使用CodeWhisperer的参与者完成任务的速度快57%，成功完成任务的可能性高27%。而且其适用于Python、Java、JavaScript、TypeScript和C#的Amazon CodeWhisperer以及十种新语言。CodeWhisperer还是唯一具有内置安全扫描（由自动推理提供支持）的AI编码伴侣，可以过滤掉可能被认为有偏见或不公平的代码建议，并且CodeWhisperer是唯一可以过滤和标记类似于客户可能希望参考或许可使用的开源代码的代码建议的编码伴侣。
各大巨头的AIGC杀手锏各不相同，但有一点可以肯定：接下来的大乱战，战局肯定更加扑朔迷离。
亚马逊本次携AIGC全家桶参战后，美国三大公有云服务巨头亚马逊、微软、谷歌已经全部入局AIGC赛道，在新战场兵戎相见已经在所难免。
而在国内，AIGC市场也在暗流涌动，据量子位智库预计，今年我国AIGC市场规模可达170亿人民币，AIGC企业在业务场景变现还处于探索验证时期。而后随着产业加速增长，商业化落地逐渐深入、产业生态逐步完善，分别来到应用蓬勃期(2025-2027)和整体加速期(2028-2030)，2030年市场规模将超万亿人民币，届时会催生出完全不同的新业态。
具体到个体，在AI大模型领域，百度有文心一言，阿里巴巴有M6，腾讯有混元大模型，字节跳动有DA-Transformer，京东有K-PLUG，已经呈现出百家争鸣的态势。
而在应用方面，据资料显示，腾讯针对类ChatGPT对话式产品已成立“混元助手（HunyuanAide）”项目组，该项目组目前该项目有至少7位组长、7位Sponsor。定位于打造腾讯智能大助手，立意高远。
知乎更表示，正密切关注ChatGPT代表的前沿技术发展方向，并看好其在内容和产业领域释放的积极价值。知乎将基于在中文数据和场景上的优势加速拥抱新技术，使得内容生态受益。如果知乎成功，困扰其多年的商业化路径问题或许能得到解决。
科大讯飞的思路更趋向于广撒网。在预训练模型方面，有坚实的相关技术积累，且已面向认知智能领域陆续开源了6大类、超过40个通用领域的系列中文预训练语言模型，成为业界最广泛流行的中文预训练模型之一的科大讯飞，准备在其强势业务领域诸如教育领域，医疗领域大规模推广其应用，助力商业模式创新。
可以说，相比于国外AIGC的发展，国内确实有着起步较晚的劣势，但互联网领域向来是体量决定终局，相信国内一种AIGC厂商可以利用国内巨大的市场，在短时间抹平与国外巨头之间并不巨大的差距，迎头赶上AIGC这波巨大的科技浪潮。
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