生成式AI，狂飆突進。千行百業，緊抱紅利。AI開發平臺，送炭添花，助力行業企業們跨越從探索生成式AI應用到轉化現實生產力的鴻溝。那么，在中國，誰是AI開發平臺“頂流”？

前不久，全球知名市場調研機構弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan, 簡稱沙利文）聯合頭豹研究院發布了《2023 年中國AI開發平臺市場報告》。其中，對包括亞馬遜云科技、百度智能云、商湯科技、阿里云、華為云、騰訊云、曠視科技、火山引擎等在內的AI開發平臺的市場綜合競爭表現進行了評估。亞馬遜云科技、百度智能云、商湯科技、阿里云四家位于領導者象限，其他平臺尚處在挑戰者象限。而在上述“領導者”中，亞馬遜云科技依舊明顯領先，繼續作為中國AI開發平臺“頂流”。

三年榜首，兩維領先，六項第一

《2023 年中國AI開發平臺市場報告》中，亞馬遜云科技以其在人工智能領域的卓越表現和創新能力，重點依托Amazon SageMaker的持續創新，已連續第三年拿下 “榜首”。

即便在領導者象限中，其在創新指數和增長指數兩個關鍵位置，也處于最高位置。

在數據標注、模型開發功能、模型管理能力、數據預處理、算法管理能力、模型部署能力這六大關鍵指標中，亞馬遜云科技均獲得最高分。

這一成就既凸顯了亞馬遜云科技在AI技術推廣和服務方面的領先地位，又反映了其在AI開發領域，在中國市場上穩固的影響力和客戶信任。

Amazon SageMaker在上述報告中被多次提及，亞馬遜云科技也為其不斷推出新功能，以應對生成式AI時代的用戶需求，持續培育自身在AI領域的生長“長青樹”。

穩固強大的AI創新服務六邊形

上述成績之下，是亞馬遜云科技穩固強大的AI創新服務六邊形。

增長指數第一，重點關聯數據標注模塊、模型開發功能、模型管理能力等三項指標。

數據標注模塊方面，Amazon SageMaker Ground Truth服務支持高度可定制化的標記工作流，且提供針對3D點云數據的多種內置標記工作流；Plus版本服務提供全面托管，并增強了數據標注的運營和質量管理的透明度，確保了數據標注過程的高效性和可靠性。

模型開發功能方面，Amazon SageMaker Canvas提供了基于可視化零代碼的界面，用戶可以通過點擊式界面快速連接和訪問來自不同來源的數據，并利用AutoML技術根據數據集自動識別最合適的模型，以生成單個或批量預測；此外，Amazon SageMaker Studio作為專為ML設計的集成開發環境（IDE），提供了無服務器化的開發體驗，并支持Amazon S3對象存儲或Amazon EFS文件存儲，支持本地和遠程開發，進一步增強了模型開發的效率和靈活性；Amazon SageMaker HyperPod通過為大規模分布式訓練提供專用的基礎架構，能夠將基礎模型的訓練時間縮短高達40%。

模型管理能力方面，Amazon SageMaker Model Registry支持生產環境中模型的目錄編制，而且能夠有效管理模型版本，與模型相關聯的元數據，以及模型的審批狀態；該服務還提供模型部署到生產環境的功能，并且可以通過持續集成/持續部署（CI/CD）自動化模型部署。Amazon SageMaker提供專門構建的治理工具Model Governance，使管理員可以在幾分鐘內定義用戶權限，獲取、檢索和共享模型基本信息，如模型的預期用途、風險評級和訓練細節。

創新指數第一，重點關聯數據預處理模塊、算法管理能力、模型部署能力等三項指標。

數據預處理模塊方面，客戶可選多種高適用性且有效的樣本擴充方法，減少過擬合風險提高數據效率并增強模型泛化能力。Amazon SageMaker Autopilot能自動擴充樣本并生成代碼；開箱即用的AI服務Amazon Rekognition和Amazon Comprehend等在自定義模型訓練中也提供樣本擴充能力；通過Amazon Bedrock中基礎模型（FMs）的自然語言生成（NLG）能力和Amazon Polly，企業還能實現語音樣本擴增。

算法管理能力方面，Amazon SageMaker提供了包括實驗編排與管理、工作流編排、模型血緣管理、數據血緣管理在內的一系列工具，并針對不同場景提供了專門的編排模板，增強了具實用性和易用性。支持用戶自定義工作流，使得不同算法的靈活混合使用成為可能，并通過Amazon S3、Amazon EFS、 Amazon FSx等多樣的存儲和數據傳輸服務支持，提供靈活的數據接口。這些特點共同為算法的實驗、開發和部署提供了全面而強大的支持，優化了算法管理的效率和靈活性。

模型部署能力方面。Amazon SageMaker提供全面的推理服務監控，包括調用情況、資源利用率和模型行為分析，以及模型熱更新功能，助力優化模型性能；Amazon SageMaker Model Deployment支持多樣的推理服務部署模式，包括無服務器推理、單節點多模型、異步推理等，以高性能和低成本適用于各種推理場景；Amazon SageMaker Edge Manager和Amazon SageMaker Neo支持邊緣設備的模型部署和優化，增強部署靈活性和效率。

除了六項關鍵指標，亞馬遜云科技還提供了其他的AI開發者需要的各種功能，涵蓋了開發中的各類重點議題，例如：如何確保模型訓練環節的數據質量；不同來源的數據如何整合、存儲，讓性能表現滿足大規模訓練需求；生產環境下如何高效管理模型并控制風險；如何通過數據預處理擴充有效的數據樣本，提升模型實際應用表現；如何輕松管理不同的模型算法，來應對不同需求的應用場景；如何支持異步推理、邊緣側模型部署……

三層技術棧統領AI創新與應用方向

六項關鍵能力之上，亞馬遜云科技提供生成式AI創新所需的三層技術棧，包括用于基礎模型訓練和推理的基礎設施層，使用基礎模型進行構建的工具層，以及利用基礎模型構建的應用程序層，并在每一層都持續創新，幫助客戶更輕松、安全地構建和應用生成式AI，進一步降低利用生成式AI的門檻：

底層基礎設施層，提供用于基礎模型訓練和推理的基礎設施，包括自研芯片和AMD、Intel和Nvidia的芯片，以及相關的服務，包括Amazon SageMaker等。

中間工具層，提供使用基礎模型進行構建的工具，Amazon Bedrock是利用大模型構建和擴展生成式人工智能應用的最簡單方法。

頂層應用層，提供利用基礎模型構建的應用程序，包括Amazon Q和Amazon CodeWhisperer等。

同時，亞馬遜云科技致力于降低企業落地生成式AI的成本，高效率、低成本地迭代模型以及規?；渴饝?；以端到端的數據處理能力助力企業將數據打造成自己在生成式AI時代的獨特競爭力；通過Bedrock助力企業面向業務場景選擇最合適的模型和構建方式；提供開箱即用的解決方案，提高生成式AI的易用性；此外，亞馬遜云科技還致力于幫助企業打造負責任的AI。

可以看到，在傳統AI領域，亞馬遜云科技持續深耕，提供完備的AI開發軟硬件全棧服務，在技術堆棧的三個層面提供廣泛的服務組合，從專用基礎設施服務到AI平臺，再到各類場景化開箱即用的AI服務，全面滿足各類型客戶的不同需求。

從實際落地的項目來看，亞馬遜云科技用積累的深厚AI開發平臺服務經驗，助力中國各個行業和規模的企業加速生成式AI應用的創新，知名用戶包括Canva可畫、四月科技、Shulex 數里行間、維塑科技、金山辦公、店匠，中科創達等。

成都四月科技有限公司，作為一家專注于海外休閑游戲和人工智能生成類應用的公司，通過使用亞馬遜云科技的托管機器學習服務部署推理模型，在僅投入3人的情況下在4周內即完成了全新的 2D 人工智能藝術應用程序“Anime AI”的上線，在上線后短期內即獲得超過100萬用戶的認可。

辦公軟件和服務提供商金山辦公，正在亞馬遜云科技的助力下，利用包括亞馬遜云科技海外區域的 Amazon Bedrock 等一系列服務加速生成式 AI 技術在其產品中的落地，持續強化用戶智慧辦公體驗。

沙利文（Frost & Sullivan）資深總監及頭豹研究院副總裁李慶表示：“亞馬遜云科技是中國AI開發平臺領導者，不僅為用戶提供AI開發全生命周期管理能力，還推出完整的生成式AI技術棧幫助用戶簡化生成式AI應用的開發，同時確保企業的安全隱私。亞馬遜云科技能夠提供多樣化模型和強化的數據定制能力，以先進云基礎設施支持廣泛客戶群，深耕中國市場，為企業快速應用人工智能和機器學習提供助力?！?/p>