文 | 智能相对论
作者 | 陈泊丞
早些年，“百模大战”打得火热，但是随着模型发展的深入，人们发现如果只是争抢市场份额，意义并不大，产业链上下游需要协作共进，才能为市场和社会提供更优质的生成式AI服务。
2023年，亚马逊云科技发布Amazon Bedrock，旨在重塑大模型之间的竞合关系，并有意识地推动AI大模型领域从单纯的竞赛向更加合作与集成的方向转变。
Amazon Bedrock是一个完全托管的服务，它允许开发者轻松地构建、微调和部署由基础模型支持的生成式AI应用，而无需直接管理和维护底层基础设施。这一模式打开了新的市场格局，为企业和开发者提供了更多样化和灵活简易的模型选择，促进了AI技术的普及和发展。
时至今日，亚马逊云科技依旧在致力于打造这场「模型的盛宴」。近日，在2024 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技详细介绍了Amazon Bedrock的多项更新和功能，涉及到提升企业用户在使用生成式AI时的效率和安全性，以及第三方模型供应商的收入分配、商业模式探索等。
Amazon Bedrock的理想：继续推崇以用户为中心的「权利游戏」
“没有一个大模型可以一统天下。”在Amazon Bedrock的推出过程中，亚马逊云科技一直在强调多模型相互协作的必然性，并试图为人们去描绘一个更加多样化、专业化且不断演进的人工智能生态系统。
事实上，行业的发展也是如此。一方面，每个模型都有其独特的优势、局限性和适用场景，另一方面从用户的角度出发，不同的行业和业务场景对AI模型的需求差异很大，不同的客户群体对模型的需求也不同，表现在数据隐私与安全、计算成本等问题的考虑上。再加上地域性法规与文化适应性的差异，就完全限制了某个全球通用模型的可能。
这样的思路很符合现实主义，但是真正做起来却又非常理想化。还是站在用户的视角来看，用户想要选择什么样的模型去组合使用，这似乎并不完全由用户来决定，而是取决于平台的模型库里有什么，那就去用什么。
这种用户选择的困局一旦对比起来，就非常明显。目前，市场上类似Amazon Bedrock的平台服务也有很多，像微软、阿里云、百度智能云等国内外厂商都有推出自家的生成式AI模型平台，但是每家平台的模型库是不一样的，对于该平台的用户而言，其选择的权利是有限的。
选择权大于一切。今年亚马逊云科技宣布推出Amazon Bedrock Marketplace，企业用户和开发者可以轻松访问100多款领先的大模型。其中，不仅包含来自AI21 Labs、Anthropic、Meta、Cohere等合作伙伴的知名模型，还独家提供了亚马逊云科技新发布的Amazon Nova系列模型。
当多模型协作成为一种市场应用的常态，对于Amazon Bedrock一类的平台而言，未来谁能在这场商业游戏中获胜，其中很关键的一点就在于谁能为用户提供足够多选择的权利。
亚马逊云科技深谙此道，除了Amazon Bedrock Marketplace的推出以外，长期以来，其就站在用户的角度不断强调「简化」的价值，包括简化模型选择、简化模型训练、简化代理集成等等。
比如，对于很多企业而言，构建生成式AI应用程序的关键一步是找到合适的模型。
但模型但评估往往需要花上数个星期，十分复杂。亚马逊云科技此前就推出了Model Evaluation，帮助企业用户快速分析和比较Amazon Bedrock上模型，将模型评估时间缩短到了几个小时。
这同样是用户权利的一种“让渡”，亚马逊云科技继续基于Amazon Bedrock来推崇这场以用户视角为中心的「权利游戏」。
「模型盛宴」的现实困局，正在被亚马逊云科技破解
Amazon Bedrock将为企业用户和开发者们带来一场「模型的盛宴」，但是在这个过程中，也必然会出现很多问题与挑战。在2024 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技对Amazon Bedrock提出了三点重要升级，并对应有效地解决了现阶段多模型协作所遇到的三大问题。
其一，专精模型的训练问题。基于基础大模型之上构建专精模型，并实现多模型之间的有效协作，已成为企业在数字化转型过程中不可或缺的战略组成部分。这种方法不仅有助于挖掘企业数据、行业数据的价值，还能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，为企业带来长期的竞争优势。那么，如何更好地构建专精模型，恰恰是目前行业发展的一个主要问题。
Amazon Bedrock引入了模型蒸馏功能，通过从大型基础模型生成响应，并用生成结果来微调较小的基础模型，用户可以快速构建实用化的生成式AI模型。这一技术大大降低了生成式AI模型的开发和维护成本，同时提高了模型的响应速度和准确性。据了解，优化后的模型比原始大型模型快五倍，且计算成本降低了75%。
其二，模型的幻觉问题。幻觉问题是模型应用中一个客观存在的问题，也是一个亟需解决的重要挑战。这种幻觉问题不仅影响了用户体验，更可能会导致严重的后果，尤其是在需要高度准确性的专业领域如医疗、金融等。
Amazon Bedrock引入自动推理检查功能正是为了应对上述挑战而设计的，通过交叉引用提供的信息来验证大模型响应是否准确，减少大模型产生幻觉的问题，保障输出结果更精准、可靠。这一能力的升级对于需要高准确性的企业应用至关重要，有助于大模型应用加速渗透医疗、金融等重要民生领域。
其三，复杂任务的协作处理问题。在多模型应用的过程中，加上任务量的增长，企业往往需要处理的大多是复杂性任务。同时，在面对复杂任务时，单个AI模型往往难以满足多样化的需求和高精度的要求。
在这方面，Amazon Bedrock通过引入多Agents协作功能，支持多Agents的复杂工作流程，可以有效地帮助企业用户将复杂任务分解为多个子任务，再利用专业AI能力进行解决，做到“术业有专攻”，从而更高效地处理复杂的业务流程和问题求解。
多模型协同是生成式AI发展的必然趋势和结果，那么从2024 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技对Amazon Bedrock的升级要点来看，我们或许可以期待看到更多创新性的多模型解决方案出现，进一步推动人工智能领域的发展。
Amazon Bedrock的未来，三重定位持续巩固
随着Amazon Bedrock的升级和迭代，亚马逊云科技对Amazon Bedrock的期待或许不仅仅只是一个协作产业链上下游的中间平台。至少今年re:Invent全球大会上，我们就可以看到Amazon Bedrock的未来已经具备了三重定位。
一、“土壤”。Amazon Bedrock正在被塑造成为孵化生成式AI应用的“土壤”。尽管企业用户和开发者们无需关注底层基础设施，只要做好顶层的应用开发与落地即可，但是我们依旧可以看到亚马逊云科技一直在致力于强化Amazon Bedrock的底层稳定性、性能等，从而保障生态繁荣。比如，发布新一代AI训练芯片Trainium3和Trainium2云实例，来保障并提升Amazon Bedrock的计算能力和效率，使得更大规模的AI模型训练和推理成为可能。
二、“超市”。亚马逊云科技正在基于Amazon Bedrock尝试新的商业模式和收入来源，将Amazon Bedrock定位为一个能带来商业价值的“超市”，进而打造一个良性的商业生态。Amazon Bedrock Marketplace for Partner的推出是一个重要节点，合作伙伴可以通过API将其模型集成到Amazon Bedrock中，供客户使用，并根据使用量获得收入。
三、“工厂”。Amazon Bedrock并非一个简单的中间平台，亚马逊云科技对其进行了诸多升级如模型蒸馏、自动推理检查功能、多Agents协作等，不断将Amazon Bedrock打造成为一个具备模型升级、产业协同能力的“工厂”，在实现性能和效率提升的同时，也在为市场提供更优质的模型产品和服务。
基于Amazon Bedrock的多项升级，我们可以看到亚马逊云科技从技术、商业、生态等多维度发力，正在致力于重塑一个良性竞争与合作相结合的产业局面，从而加速生成式AI应用的开发和落地，为人工智能领域带来了快速的技术迭代和发展机遇。
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