在人工智能领域的激烈竞争中，亚马逊云科技凭借其独特的实用型AI理念，开辟出一条与众不同的道路。近日，在亚马逊云科技re:Invent recap上海站的活动中，亚马逊云科技大中华区解决方案架构总经理代闻，详细阐述了亚马逊在re:Invent大会上发布的一系列创新技术，这些技术覆盖了生成式AI、数据战略以及云服务三大核心领域。
re:Invent大会已走过13个年头，今年的盛会吸引了6万名观众亲临美国拉斯维加斯现场，同时全球还有超过40万人通过线上直播参与。亚马逊云科技借此机会，推出了涵盖基础设施、模型以及应用的全栈联动创新，并与AI初创企业Anthropic和苹果公司深化了合作关系。
在众多新品中，亚马逊新一代基础模型Amazon Nova系列尤为引人注目。该系列并非局限于某一特定类型，而是推出了六种不同型号，以满足不同场景下的多样化需求。从纯文本模型Micro、低成本多模态模型Lite，到高性能多模态模型Pro，再到预计将于2025年第一季度推出的Premier，以及两款更先进的模型Canvas和Reel（发布时间待定），Amazon Nova系列展现了亚马逊对AI发展趋势和用户需求的深刻理解。
亚马逊CEO Andy Jassy在发布Amazon Nova时，提出了“实用型AI”的概念，指出在当前阶段，没有一个模型能够适用于所有场景。代闻在演讲中也强调，Amazon Nova的定位正是“实用型AI”，亚马逊致力于为用户提供更具性价比和实用价值的选择，而非仅仅追求在排行榜或公开数据测试中的卓越表现。
从实用角度出发，Amazon Nova系列在大幅降低基础模型成本的同时，也确保了高效性能。在各自智能类别中，Amazon Nova Micro、Lite和Pro的应用成本，相比Amazon Bedrock中表现最佳的模型，至少降低了75%，同时它们也是Amazon Bedrock中对应类别速度最快的模型。
代闻在采访中透露，亚马逊云科技在发布产品和定价时，始终着眼于用户需求。作为全球领先的云服务商，亚马逊云科技拥有庞大的用户基础，因此在打造产品时，往往已经有一部分用户存在相应需求，定价策略也是针对这部分用户而制定的。以Amazon Nova中的Micro模型为例，该模型专用于文本到文本的转换，亚马逊在定价时充分考虑了模型的增值点和能够服务客户的点，从而在模型的各方面进行了精心取舍。
类似地，亚马逊还着重加强了文生图模型Amazon Nova Canvas在生成高清小照片以及为图片添加水印方面的能力。代闻表示，Amazon Nova系列并非万能，其不同模型的能力和价格定位，实际上是针对实际用户在不同场景下的需求而打造的。
亚马逊还展示了其在AI领域的更大发展目标。除了Amazon Nova系列外，亚马逊还预告将在2025年第二季度发布一款“语音转语音”模型，以及一款能够处理文本、图像、音频和视频作为输入和输出的“任意转任意（Any to Any）”多模态模型。
亚马逊云科技自2006年3月14日推出第一款产品以来，已发展成为拥有超过240项全功能服务的领先云服务商。代闻表示，亚马逊云科技以“逆向工作法”作为核心的软件开发逻辑，即只有客户有需求了，才会进行相应开发。同时，亚马逊云科技会深入分析客户问题背后的根本原因，进而开展创新，呈现出矩阵式、全栈式的创新形态。
在今年的AI领域，“智能体（Agent）”成为了一个热门概念。在re:Invent大会上，亚马逊生成式AI服务Amazon Bedrock发布了多智能体协作功能，用户可以使用自然语言描述需求，通过Amazon Bedrock快速创建智能体来处理订单、财务报告、留存等任务。同时，亚马逊云科技还为生成式AI软件助手Amazon Q推出了三款自动化智能体。
随着智能体技术的快速发展和种类的日益增多，用户必须根据不同的应用场景，灵活选用不同的模型。在多模型统筹管理之下，为不同的智能体精准赋能成为关键。亚马逊云科技注意到，“让多个智能体实现更高效的交互协作”是当前市场的强烈需求，因此针对性地推出了相关特性或全新功能。
在Amazon Bedrock的更新中，一项名为“自动化推理检查（automated reasoning check）”的功能也备受AI从业者关注。该功能通过数学验证，有助于解决大模型长期存在的“幻觉”问题，即模型输出与实际情况不符的情况。用户可以在策略中定义规则，利用该技术检测并纠正模型幻觉。一旦模型出现“幻觉”迹象，便能迅速精准识别，并及时启动二次处理流程。这一举措被视为推动模型输出走向生产的关键工具。
