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2025-08-18 0
在生成式AI迅速崛起的2023年,亚马逊云科技不仅在技术上加码布局,也在人才与服务上大举投入,切实协助客户完成生成式AI的应用旅程。所以在这一年,生成式AI技术创新中心应运而生。
当时创立生成式AI技术创新中心的使命非常清晰:帮助客户将人工智能的潜力转化为切实的业务价值。从介绍技术,到探索具体应用场景,再到推动生产落地,让客户从应用过程中实现价值。
两年时间过去,人工智能正朝着更加自主、更智能化的系统的方向发展,所以近期亚马逊云科技宣布再向生成式AI技术创新中心追加1亿美元投资,助力客户引领下一波AI创新浪潮。
“生成式AI技术创新中心自成立之初便投入1亿美元,如今已支持了超过1000个不同的合作项目,服务范围涵盖金融服务、电信、医疗保健、制药等多个行业的客户,这些企业不仅应用了生成式AI,还获得了切实的商业价值。”亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid表示,1亿美元的再次投入,将在既有成果的基础上,更精准地聚焦客户当前需求,推动生成式AI和Agentic AI的广泛落地,并借助合作伙伴释放更大的规模效应。
亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid
生成式AI全生命周期落地初见成果
作为一个全球化团队,生成式AI技术创新中心拥有近五百名成员,涵盖战略师、科学家、工程师和顾问,全面支持生成式AI从构思、探索、实验到生产部署的全生命周期工作。
过去几年,生成式AI技术创新中心已拥有超过120个可对外公开的客户案例,并与新兴初创公司保持紧密合作,推动生成式AI技术在各类业务场景中的落地。
在服务客户的过程中,生成式AI技术创新中心与支持客户和合作伙伴的客户团队紧密协作,同时与服务团队也保持着非常良好的合作关系。客户团队维护关系,创新中心则负责识别用例,并进行优先级排序,通常在45天内就可交付解决方案。
“生成式AI技术创新中心与客户合作时采用‘逆向工作法’。”Taimur Rashid说道,团队不仅擅长洞察客户需求,还在构建解决方案的过程中积累可复用资产,从而进一步加速项目的落地。
在生成式AI的应用旅程中,生成式AI技术创新中心提供的服务覆盖了亚马逊云科技的三层技术堆栈。例如应用层的Amazon Q让企业和开发者快速接入AI能力;中间层的Amazon Bedrock,客户可以在其上自由选择专有或开源模型,轻松构建生成式AI应用;基础设施层提供的Trainium芯片等算力资源,则在保障性能的同时显著降低成本,让创新不仅可行,更高效落地。
全球领先的工程、供应链和制造解决方案提供商捷普(Jabil)与生成式AI技术创新中心合作,仅用三周便部署了基于Amazon Q的智能车间助手,将数据处理时间缩短74%。该助手可连接多个数据源,处理多语言的1700余项政策与规范,大幅降低团队在诊断过程中的平均故障排除时间。
Warner Bros. Discovery Sports Europe则利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude 3.5 模型,开发了“Cycling Central Intelligence(CCI)”AI驱动解决方案。山地自行车赛评论员只需通过自然语言提问,即可在几分钟内获取原本需要数小时才能完成的资料准备,大幅缩短研究时间,显著提升赛事解说的表现力。
追加1亿美元投资布局Agentic AI
追加1亿美元投资的背后,正是因为亚马逊云科技看到,人工智能正从生成式AI迈向Agentic AI的新阶段。
“如果说生成式AI主要依靠提示提升人类生产力,那么我们正步入一个AI能够自主运作的时代。”Taimur Rashid认为,智能体在推理、规划和执行复杂任务等环节具备更高自主性和智能化能力。正是基于对这一趋势的洞察,以及助力客户引领下一波AI创新浪潮的战略考量,选择追加投资。
投资将主要应用于五个方面:
第一,助力客户发展Agentic AI能力。推动AI在自主决策、任务规划和执行等环节的应用;
第二,深化与初创企业的合作。初创企业对生成式AI能力有着迫切需求,更紧密地融入创新中心;
第三,加大工程化能力的投入。更有目的地规划助力客户规模化创新并快速实现价值;
第四,强化与合作伙伴的协作。过去几年,创新中心围绕自身构建了独特的合作伙伴生态“亚马逊云科技生成式AI合作伙伴创新联盟”,目前已有17家合作伙伴加入。通过精选核心伙伴,传授方法论,从而在更大范围内扩展创新中心的差异化优势。
第五,持续提升科学技术能力,探索前沿科技创新与应用。作为一支创新团队,希望持续投资科学与技术本身。密切关注新兴领域,其中物理AI便是重点之一。
生成式AI技术创新中心已经帮助众多客户利用Agentic AI获得商业价值。阿斯利康(AstraZeneca)与生成式AI技术创新中心构建了一款基于生成式AI的对话式分析解决方案,帮助内部团队高效解析来自全球多个市场的医疗专业文档。通过部署智能体系统,查询响应时间缩短了50%,并能从多源数据中提取高价值洞察,进行模式匹配,加速了从药物发现到临床试验再到商业化的全过程。
雅虎财经(Yahoo Finance)通过合作打造了多智能体系统,重新定义了向数百万投资者提供市场数据的方式。通过该系统雅虎财经能够打造高度专业化的智能体,专注于处理数据的不同部分,从突发新闻的抓取和分析,到金融数据的处理,专业文件的解读,并行协调各项任务。系统从多方数据源获取有价值的洞察,显著提升了数百万投资者的市场研究体验,也让团队几乎无需编程经验即可完成这一切。
规模化与本地化加速业务价值实现
生成式AI技术创新中心成立之初,客户最迫切的需求是识别并优先排序用例。为此,中心在过去几年间构建了一套方法论,能够系统识别内部与外部的应用场景。其中,一些用例具有横向普适性,可跨多个行业复用。以智能文档处理为例,该能力已被应用于制药行业的临床试验数据处理,以及保险行业的索赔审核等场景。
以宝马集团的合作为例,其构建的联网车辆后端系统目前管理着超过2300万辆联网车辆,每天处理约170亿次请求,生成197TB数据。这不仅是庞大的数据挑战,更是一个规模化问题,如何高效获取、分析这些数据,并以极高速度将信息呈现给用户。
在这一过程中,生成式AI技术创新中心打造了一系列可复用的资产,用于优化数据收集、数据处理,并以可扩展的方式在众多边缘设备上进行数据呈现。这些资产在与其他客户的合作中被成功复用,显著提升了不同项目的交付效率。Taimur Rashid指出,这些资产既可作为创新中心的“解决方案加速器”,也可根据需要开源或直接提供给客户与合作伙伴,帮助更多企业在规模化数据场景中实现快速落地与价值释放。
而且为了更好地支持中国客户,生成式AI技术创新中心组建了一支专属团队,专家常驻一线主要城市。
例如金山办公(WPS)海外版借助Amazon Bedrock使WPS能够灵活调用多种模型,在短短两个月内完成人工智能应用WPS AI的上线,成本节约了35%。通过与WPS紧密合作,WPS AI为用户提供语义检查、内容改写、文档润色和一键生成PPT等功能。确保应用在30多种办公场景中全面测试,覆盖语法纠正、邮件缩写撰写等各类文本生成功能,助力其海外用户快速体验AI带来的效率提升。
生成式AI技术创新中心同时还与全球众多机构保持紧密联系,包括中东、美国及亚太等地区的科研机构。通过联合研究与开发,以及与合作期刊共同发表论文,这些合作在推动前沿科研方面发挥了重要作用。在中东地区,创新中心与当地研究机构不仅作为客户建立联系,还在关键领域共同开发独特解决方案,实现联合创新。
以推动更多客户利用生成式AI实现业务价值为目标,生成式AI技术创新中心正在加快脚步。
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