Amazon Web Services (AWS) 正積極擴展其人工智慧 (AI) 能力，將自身定位為旨在利用生成式 AI 和先進雲端技術的組織的關鍵力量。一位 AWS 高層官員強調，生成式 AI 的快速採用凸顯了需要各種不同的基礎模型來滿足各種獨特的用例。
AWS 印度和南亞解決方案架構負責人 Satinder Pal Singh 強調了該公司對印度市場的承諾。他在 AWS Summit 上表示：「我們在印度的投資和營運使所有領域的客戶都能夠試驗和建構技術應用和平台、重塑產業及其商業模式，並推動其成長。」
這種擴展包括 Amazon Bedrock 上可用模型的範圍不斷擴大，這得益於客戶的直接回饋。 Amazon Nova 的推出標誌著向前邁出的一大步，它提供了一種具有多模式智慧和強大內容創建能力的新一代基礎模型。
生成式 AI：轉變資訊和工作
Singh 認為，生成式 AI 正在徹底改變資訊的創建和分析方式，而代理式 AI 的出現有望從根本上重塑工作的本質。
- 生成式 AI： 使使用者能夠根據從現有資料中學習到的模式創建新內容，範圍從文字和圖像到程式碼和模擬。這項技術提高了生產力、激發了創造力，並在各個行業中實現了新穎的解決方案。
- 代理式 AI： 代表一種範式轉變，其中 AI 系統可以自主執行任務、做出決策以及與環境互動以實現特定目標。這項技術有望自動化複雜的工作流程、優化流程並推動前所未有的效率。
提升勞動力技能：為未來做好準備
這種快速的技術轉型需要高度重視未來技能的勞動力技能提升。
「勞動力未來技能的培養將繼續是所有企業的首要任務。在整個印度，迫切需要數位技能培訓仍然是行業和政府的首要任務。自 2017 年以來，AWS 已經在印度培訓了超過 590 萬人掌握雲端技能。」Singh 強調說。
AWS 對勞動力發展的奉獻反映了這樣一種理解，即人力資本對於成功駕馭不斷發展的技術格局至關重要。透過提供全面的培訓計畫，AWS 正在使個人具備在 AI 和雲端運算時代蓬勃發展的必要技能。
AWS 在印度的業務：推動成長和數位轉型
AWS 於 2011 年在印度建立了業務，並擁有令人印象深刻的客戶群，包括 Zepto、Paytm、Razorpay 和 SonyLIV。
該公司已承諾到 2030 年投資 164 億美元（約合 13872.5 億盧比），以推動印度的成長和數位轉型。這項巨額投資凸顯了 AWS 對印度市場的信心及其對促進創新和經濟發展的承諾。
深入了解 AWS 的 AI 產品
AWS 提供廣泛而深入的 AI 和機器學習 (ML) 服務產品組合，旨在滿足客戶的各種需求。這些產品大致可分為三個層級：
AI 服務： 這些是預先訓練的 AI 服務，可為常見任務（例如圖像識別、自然語言處理和詐欺檢測）提供隨時可用的智慧。範例包括：
- Amazon Rekognition： 提供圖像和視訊分析，以識別物件、人物、文字、場景和活動。
- Amazon Comprehend： 一種自然語言處理 (NLP) 服務，它使用機器學習來揭示文字中的見解和關係。
- Amazon Translate： 提供即時和批次語言翻譯。
- Amazon Transcribe： 自動將語音轉換為文字。
- Amazon Lex： 使您能夠使用語音和文字將對話介面建置到任何應用程式中。
- Amazon Fraud Detector： 即時檢測潛在的詐欺性線上活動。
機器學習服務： 這些服務為資料科學家和機器學習工程師提供工具和基礎架構，以建置、訓練和部署他們自己的自訂模型。範例包括：
- Amazon SageMaker： 一種完全受管的機器學習服務，使資料科學家和開發人員能夠快速輕鬆地大規模建置、訓練和部署機器學習模型。 SageMaker 包括以下功能：
- SageMaker Studio： 用於機器學習的整合開發環境 (IDE)。
- SageMaker Autopilot： 自動建置、訓練和調整機器學習模型。
- SageMaker Debugger： 幫助識別和修復機器學習模型中的錯誤。
- SageMaker Model Monitor： 檢測並提醒您模型效能的偏差。
- Amazon SageMaker： 一種完全受管的機器學習服務，使資料科學家和開發人員能夠快速輕鬆地大規模建置、訓練和部署機器學習模型。 SageMaker 包括以下功能：
AI 基礎架構： 此層提供執行 AI 和 ML 工作負載所需的運算、儲存和網路資源。 AWS 提供各種針對不同 AI 和 ML 任務優化的執行個體類型，包括：
- GPU 執行個體： 加速深度學習模型的訓練和推論。
- Inferentia 執行個體： 客製化晶片，旨在加速深度學習推論工作負載。
- Trainium 執行個體： 客製化晶片，旨在加速深度學習訓練工作負載。
Amazon Bedrock：生成式 AI 的基礎
Amazon Bedrock 是一項完全受管的服務，它透過單一 API 提供來自領先 AI 公司的各種高效能基礎模型 (FM) 以及 AWS 自己的 FM。 Bedrock 使開發人員可以輕鬆建置和擴展生成式 AI 應用程式，而無需管理任何基礎架構。
Amazon Bedrock 的主要功能包括：
- 基礎模型的選擇： 存取來自領先 AI 公司（如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon）的各種 FM。
- 輕鬆自訂： 使用您自己的資料自訂 FM，以建立針對您特定用例量身定制的模型。
- 安全性和隱私權： 您的資料經過加密和保護，並且您可以控制其使用方式。
- 與 AWS 服務整合： 與其他 AWS 服務（如 SageMaker、Lambda 和 S3）無縫整合。
Amazon Nova：新一代基礎模型
Amazon Nova 代表 AWS AI 能力的重大進步。這些新的基礎模型提供多模式智慧，使它們能夠處理和理解不同類型的資料，包括文字、圖像和音訊。這允許更複雜和通用的 AI 應用程式。
Amazon Nova 的主要優點包括：
- 多模式智慧： 了解和處理不同類型的資料，以建立更全面和富有洞察力的 AI 應用程式。
- 內容建立能力： 產生高品質的內容，包括文字、圖像和程式碼。
- 改進的準確性和效能： 利用 AI 研究的最新進展來實現更高的準確性和效能。
AI 對各個產業的影響
AI 的變革潛力擴展到許多產業，推動創新、效率和新的商機。
- 醫療保健： AI 正在透過實現更快、更準確的診斷、個人化的治療計畫和改善的患者預後來徹底改變醫療保健。 AI 驅動的工具可以分析醫學影像、預測疾病爆發和自動化管理任務。
- 金融服務： AI 正在透過改善詐欺檢測、自動化風險管理和個人化客戶體驗來改變金融服務業。 AI 驅動的聊天機器人可以提供即時客戶支援，而機器學習演算法可以識別投資機會。
- 製造業： AI 正在透過提高效率、減少停機時間和加強品質控制來優化製造流程。 AI 驅動的機器人可以執行重複性任務，而預測性維護演算法可以防止設備故障。
- 零售業： AI 正在透過提供客製化的產品推薦、優化定價策略和改善供應鏈管理來個人化零售體驗。 AI 驅動的聊天機器人可以協助客戶購物，而電腦視覺系統可以追蹤庫存水準。
- 運輸業： AI 正在透過實現自動駕駛汽車、優化交通流量和改善物流營運來徹底改變運輸業。 AI 驅動的導航系統可以引導自動駕駛汽車，而預測性維護演算法可以防止車輛故障。
應對 AI 採用的挑戰
雖然 AI 提供了巨大的潛力，但組織也必須解決幾個挑戰才能成功採用和實施 AI 解決方案。
- 資料可用性和品質： AI 模型需要大量高品質資料才能有效地進行訓練。組織需要投資於資料收集、清理和準備，以確保其 AI 模型準確可靠。
- 技能差距： 缺乏熟練的 AI 專業人員可能會阻礙 AI 解決方案的開發和部署。組織需要投資於培訓和招聘，以建立一支具備必要 AI 技能的勞動力。
- 道德考量： AI 引發了關於偏見、公平和透明度的道德問題。組織需要制定道德準則和框架，以確保其 AI 系統得到負責任的使用。
- 安全性和隱私權： AI 系統可能容易受到安全威脅和隱私洩露的影響。組織需要實施強大的安全措施來保護其 AI 系統和資料。
- 整合挑戰： 將 AI 解決方案與現有系統整合可能很複雜且具有挑戰性。組織需要仔細規劃和管理整合過程，以確保 AI 系統與其現有基礎架構無縫協作。
AWS 的 AI 未來
AWS 致力於繼續投資 AI 和 ML，使組織能夠釋放這些技術的全部潛力。透過提供全面的 AI 服務、工具和基礎架構套件，AWS 正在使各種規模的企業都能夠創新、成長和轉型其產業。
隨著 AI 技術不斷發展，AWS 將繼續走在前沿，提供尖端的解決方案，以滿足客戶不斷變化的需求。重點將放在：
- AI 大眾化： 使 AI 更容易被所有技能水準的開發人員和企業使用。
- 擴大基礎模型範圍： 提供更廣泛的預先訓練模型選擇，以滿足各種用例。
- 增強 AI 安全性和隱私權： 開發強大的安全措施來保護 AI 系統和資料。
- 促進負責任的 AI： 制定道德準則和框架，以確保 AI 得到負責任的使用。
- 投資於研發： 不斷突破 AI 技術的界限。
AWS 對創新、客戶關注和負責任的 AI 開發的奉獻使其成為人工智慧未來的領導力量。