選擇大于一切！Amazon Bedrock重塑大模型領域的競合規則
文 | 智能相對論
作者 | 陳泊丞
早些年，“百模大戰”打得火熱，但是隨著模型發展的深入，人們發現如果只是爭搶市場份額，意義并不大，產業鏈上下游需要協作共進，才能為市場和社會提供更優質的生成式AI服務。
2023年，亞馬遜云科技發布Amazon Bedrock，旨在重塑大模型之間的競合關系，并有意識地推動AI大模型領域從單純的競賽向更加合作與集成的方向轉變。
Amazon Bedrock是一個完全托管的服務，它允許開發者輕松地構建、微調和部署由基礎模型支持的生成式AI應用，而無需直接管理和維護底層基礎設施。這一模式打開了新的市場格局，為企業和開發者提供了更多樣化和靈活簡易的模型選擇，促進了AI技術的普及和發展。
時至今日，亞馬遜云科技依舊在致力于打造這場「模型的盛宴」。近日，在2024 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技詳細介紹了Amazon Bedrock的多項更新和功能，涉及到提升企業用戶在使用生成式AI時的效率和安全性，以及第三方模型供應商的收入分配、商業模式探索等。
Amazon Bedrock的理想：繼續推崇以用戶為中心的「權利游戲」
“沒有一個大模型可以一統天下?！痹贏mazon Bedrock的推出過程中，亞馬遜云科技一直在強調多模型相互協作的必然性，并試圖為人們去描繪一個更加多樣化、專業化且不斷演進的人工智能生態系統。
事實上，行業的發展也是如此。一方面，每個模型都有其獨特的優勢、局限性和適用場景，另一方面從用戶的角度出發，不同的行業和業務場景對AI模型的需求差異很大，不同的客戶群體對模型的需求也不同，表現在數據隱私與安全、計算成本等問題的考慮上。再加上地域性法規與文化適應性的差異，就完全限制了某個全球通用模型的可能。
這樣的思路很符合現實主義，但是真正做起來卻又非常理想化。還是站在用戶的視角來看，用戶想要選擇什么樣的模型去組合使用，這似乎并不完全由用戶來決定，而是取決于平臺的模型庫里有什么，那就去用什么。
這種用戶選擇的困局一旦對比起來，就非常明顯。目前，市場上類似Amazon Bedrock的平臺服務也有很多，像微軟、阿里云、百度智能云等國內外廠商都有推出自家的生成式AI模型平臺，但是每家平臺的模型庫是不一樣的，對于該平臺的用戶而言，其選擇的權利是有限的。
選擇權大于一切。今年亞馬遜云科技宣布推出Amazon Bedrock Marketplace，企業用戶和開發者可以輕松訪問100多款領先的大模型。其中，不僅包含來自AI21 Labs、Anthropic、Meta、Cohere等合作伙伴的知名模型，還獨家提供了亞馬遜云科技新發布的Amazon Nova系列模型。
當多模型協作成為一種市場應用的常態，對于Amazon Bedrock一類的平臺而言，未來誰能在這場商業游戲中獲勝，其中很關鍵的一點就在于誰能為用戶提供足夠多選擇的權利。
亞馬遜云科技深諳此道，除了Amazon Bedrock Marketplace的推出以外，長期以來，其就站在用戶的角度不斷強調「簡化」的價值，包括簡化模型選擇、簡化模型訓練、簡化代理集成等等。
比如，對于很多企業而言，構建生成式AI應用程序的關鍵一步是找到合適的模型。
但模型但評估往往需要花上數個星期，十分復雜。亞馬遜云科技此前就推出了Model Evaluation，幫助企業用戶快速分析和比較Amazon Bedrock上模型，將模型評估時間縮短到了幾個小時。
這同樣是用戶權利的一種“讓渡”，亞馬遜云科技繼續基于Amazon Bedrock來推崇這場以用戶視角為中心的「權利游戲」。
「模型盛宴」的現實困局，正在被亞馬遜云科技破解
Amazon Bedrock將為企業用戶和開發者們帶來一場「模型的盛宴」，但是在這個過程中，也必然會出現很多問題與挑戰。在2024 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技對Amazon Bedrock提出了三點重要升級，并對應有效地解決了現階段多模型協作所遇到的三大問題。
其一，專精模型的訓練問題。基于基礎大模型之上構建專精模型，并實現多模型之間的有效協作，已成為企業在數字化轉型過程中不可或缺的戰略組成部分。這種方法不僅有助于挖掘企業數據、行業數據的價值，還能夠在激烈的市場競爭中脫穎而出，為企業帶來長期的競爭優勢。那么，如何更好地構建專精模型，恰恰是目前行業發展的一個主要問題。
Amazon Bedrock引入了模型蒸餾功能，通過從大型基礎模型生成響應，并用生成結果來微調較小的基礎模型，用戶可以快速構建實用化的生成式AI模型。這一技術大大降低了生成式AI模型的開發和維護成本，同時提高了模型的響應速度和準確性。據了解，優化后的模型比原始大型模型快五倍，且計算成本降低了75%。
其二，模型的幻覺問題。幻覺問題是模型應用中一個客觀存在的問題，也是一個亟需解決的重要挑戰。這種幻覺問題不僅影響了用戶體驗，更可能會導致嚴重的后果，尤其是在需要高度準確性的專業領域如醫療、金融等。
Amazon Bedrock引入自動推理檢查功能正是為了應對上述挑戰而設計的，通過交叉引用提供的信息來驗證大模型響應是否準確，減少大模型產生幻覺的問題，保障輸出結果更精準、可靠。這一能力的升級對于需要高準確性的企業應用至關重要，有助于大模型應用加速滲透醫療、金融等重要民生領域。
其三，復雜任務的協作處理問題。在多模型應用的過程中，加上任務量的增長，企業往往需要處理的大多是復雜性任務。同時，在面對復雜任務時，單個AI模型往往難以滿足多樣化的需求和高精度的要求。
在這方面，Amazon Bedrock通過引入多Agents協作功能，支持多Agents的復雜工作流程，可以有效地幫助企業用戶將復雜任務分解為多個子任務，再利用專業AI能力進行解決，做到“術業有專攻”，從而更高效地處理復雜的業務流程和問題求解。
多模型協同是生成式AI發展的必然趨勢和結果，那么從2024 re:Invent全球大會上，亞馬遜云科技對Amazon Bedrock的升級要點來看，我們或許可以期待看到更多創新性的多模型解決方案出現，進一步推動人工智能領域的發展。
Amazon Bedrock的未來，三重定位持續鞏固
隨著Amazon Bedrock的升級和迭代，亞馬遜云科技對Amazon Bedrock的期待或許不僅僅只是一個協作產業鏈上下游的中間平臺。至少今年re:Invent全球大會上，我們就可以看到Amazon Bedrock的未來已經具備了三重定位。
一、“土壤”。Amazon Bedrock正在被塑造成為孵化生成式AI應用的“土壤”。盡管企業用戶和開發者們無需關注底層基礎設施，只要做好頂層的應用開發與落地即可，但是我們依舊可以看到亞馬遜云科技一直在致力于強化Amazon Bedrock的底層穩定性、性能等，從而保障生態繁榮。比如，發布新一代AI訓練芯片Trainium3和Trainium2云實例，來保障并提升Amazon Bedrock的計算能力和效率，使得更大規模的AI模型訓練和推理成為可能。
二、“超市”。亞馬遜云科技正在基于Amazon Bedrock嘗試新的商業模式和收入來源，將Amazon Bedrock定位為一個能帶來商業價值的“超市”，進而打造一個良性的商業生態。Amazon Bedrock Marketplace for Partner的推出是一個重要節點，合作伙伴可以通過API將其模型集成到Amazon Bedrock中，供客戶使用，并根據使用量獲得收入。
三、“工廠”。Amazon Bedrock并非一個簡單的中間平臺，亞馬遜云科技對其進行了諸多升級如模型蒸餾、自動推理檢查功能、多Agents協作等，不斷將Amazon Bedrock打造成為一個具備模型升級、產業協同能力的“工廠”，在實現性能和效率提升的同時，也在為市場提供更優質的模型產品和服務。
基于Amazon Bedrock的多項升級，我們可以看到亞馬遜云科技從技術、商業、生態等多維度發力，正在致力于重塑一個良性競爭與合作相結合的產業局面，從而加速生成式AI應用的開發和落地，為人工智能領域帶來了快速的技術迭代和發展機遇。
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