AWS如何通過(guò)AI基礎(chǔ)設(shè)施主導(dǎo)市場(chǎng)：揭示未來(lái)技術(shù)生態(tài)的戰(zhàn)略

視頻通話伴隨著一陣靜電連接上，就像突然間有無(wú)數(shù)初創(chuàng)公司消失了一樣。AWS的AI產(chǎn)品副總裁Matt Wood出現(xiàn)在畫(huà)面中，擠在多倫多Collision大會(huì)上可能是清潔工儲(chǔ)物間的地方。我想象著Wood視頻囚籠外的景象，成千上萬(wàn)雙目呆滯的開(kāi)發(fā)者像庫(kù)布里克電影中的臨時(shí)演員一樣漫無(wú)目的地走過(guò)，完全不知道他們腳下正在成長(zhǎng)的巨獸。Wood的眼中閃爍著秘密的光芒。

“目前，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI在AWS的年經(jīng)常性收入（ARR）中已經(jīng)是一項(xiàng)數(shù)十億美元的業(yè)務(wù)，”Wood說(shuō)道，隨意地拋出一個(gè)足以讓大多數(shù)獨(dú)角獸初創(chuàng)公司進(jìn)入估值巔峰的數(shù)字?！拔覀儗?duì)GenAI非?？春谩Ｗ栽缙诨ヂ?lián)網(wǎng)以來(lái)，這可能是我們與數(shù)據(jù)、信息和彼此互動(dòng)方式的最大變化?！?/p>

他們最近的舉措強(qiáng)調(diào)了這種承諾：

1.向Anthropic投資40億美元，確保獲得最前沿的AI模型和人才。

2.推出Amazon Bedrock，這是一項(xiàng)托管服務(wù)，提供對(duì)Anthropic、AI21 Labs等基礎(chǔ)模型的輕松訪問(wèn)。

3.繼續(xù)開(kāi)發(fā)定制AI芯片如Trainium和Inferentia，優(yōu)化AI工作負(fù)載的性能和成本。

Wood在講話時(shí)，條理清晰地描繪出AWS的宏大戰(zhàn)略，我不禁想到硅谷那些可憐的人，帶著他們閃亮的模型和聊天機(jī)器人，互相吹噓著AGI和超級(jí)智能。那些孔雀?jìng)冃蕾p著自己的羽毛，似乎完全沒(méi)有注意到巨大的蟒蛇，盡管它正慢慢地盤(pán)繞在他們周?chē)?/p>

巨獸

當(dāng)閃亮的AI演示和穿著皮夾克的芯片CEO吸引了公眾的注意時(shí)，AWS專(zhuān)注于實(shí)際構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)AI基礎(chǔ)設(shè)施這一不太光鮮但絕對(duì)必要的任務(wù)。

在AI市場(chǎng)的喧囂中，很容易暫時(shí)忘記AWS有多龐大，他們?cè)趯⒖蛻粜枨筠D(zhuǎn)化為云服務(wù)方面有多么高效，以及他們?cè)凇霸拼髴?zhàn)”中有多么果斷地獲勝?，F(xiàn)在，他們正在將這一套成功的策略應(yīng)用于AI市場(chǎng)。

在征服AI市場(chǎng)的過(guò)程中，AWS正在部署其贏得云市場(chǎng)的五個(gè)驗(yàn)證過(guò)的策略：

1.大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施投資：投入數(shù)十億美元用于AI優(yōu)化的硬件、數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)。

2.生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)：通過(guò)合作和收購(gòu)打造一個(gè)全面的AI平臺(tái)。

3.組件化和服務(wù)集成：將AI分解為模塊化、易于組合的服務(wù)，融入AWS生態(tài)系統(tǒng)。

4.聚焦企業(yè)需求：根據(jù)大型、受監(jiān)管行業(yè)的特定要求定制AI解決方案。

5.利用其安全和隱私專(zhuān)長(zhǎng)：應(yīng)用AWS既定的云安全實(shí)踐，解決AI特有的數(shù)據(jù)保護(hù)問(wèn)題。

當(dāng)其他人都在專(zhuān)注聊天機(jī)器人和視頻生成器時(shí)，AWS一直在構(gòu)建芯片、服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心，一個(gè)由硅、金屬和代碼構(gòu)建的帝國(guó)。AWS對(duì)Anthropic的40億美元投資只是公司構(gòu)建全面AI生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)例子，他們以令人恐懼的效率吸收創(chuàng)新和初創(chuàng)公司。

不要誤會(huì)了，極客們，AWS在這里玩的是長(zhǎng)遠(yuǎn)游戲，他們對(duì)贏得下一個(gè)AI基準(zhǔn)測(cè)試或在最新的Kaggle比賽中登頂沒(méi)有興趣。他們正在構(gòu)建將為明天的AI應(yīng)用提供動(dòng)力的平臺(tái)，并計(jì)劃為所有這些應(yīng)用提供動(dòng)力。AWS不僅在構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，他們正在成為AI本身的操作系統(tǒng)。

那些西裝革履的人，他們肯定來(lái)了，銀行、醫(yī)院、工廠——那些無(wú)聊的、受監(jiān)管的巨頭，使世界運(yùn)轉(zhuǎn)的存在，他們正以三條腿大象的優(yōu)雅姿態(tài)跳入AI池塘，而AWS則在旁邊，準(zhǔn)備好毛巾和浸有氯仿的抹布。

Wood指出，這些行業(yè)比平均水平更快地采用GenAI?！八麄円呀?jīng)解決了數(shù)據(jù)治理問(wèn)題，擁有適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)隱私控制，”他解釋道?，F(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施使得采用GenAI成為一個(gè)相對(duì)較小的步驟。

這些客戶通常擁有大量私有文本數(shù)據(jù)——市場(chǎng)報(bào)告、研發(fā)文件、臨床試驗(yàn)——這些都是GenAI應(yīng)用的理想素材?！癎enAI非常擅長(zhǎng)過(guò)濾、理解、組織、總結(jié)、發(fā)現(xiàn)差異、灰色區(qū)域和大量文檔中的有趣部分?！盬ood說(shuō)。

Wood強(qiáng)調(diào)了AWS對(duì)GenAI的整體看法，投資于整個(gè)堆棧的三個(gè)主要方面：

1.基礎(chǔ)設(shè)施：“在最低層次，我們確?？蛻魮碛泻线m的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠使用他們自己的數(shù)據(jù)和大型數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練和調(diào)整基礎(chǔ)模型和專(zhuān)業(yè)模型，”Wood解釋道。這包括定制設(shè)計(jì)的芯片，如用于訓(xùn)練的Trainium和用于推理的Inferentia，以及高性能網(wǎng)絡(luò)能力。

2.模型訪問(wèn)：通過(guò)其Bedrock服務(wù)，AWS提供了來(lái)自各種提供商的一套廣泛的AI模型?！拔覀儞碛衅駷橹棺顝V泛的GenAI模型，”Wood表示。這些模型包括Anthropic、AI21、Meta、Cohere、Stability AI和AWS自己的Titan模型。

3.應(yīng)用開(kāi)發(fā)：AWS提供工具和服務(wù)，幫助開(kāi)發(fā)人員快速輕松地構(gòu)建AI應(yīng)用程序。這包括用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的SageMaker和用于特定任務(wù)的各種AI服務(wù)，如文本分析、圖像識(shí)別和預(yù)測(cè)。

要理解AWS的現(xiàn)狀及其相對(duì)于Microsoft Azure和Google Cloud的策略，了解各云服務(wù)中的AI服務(wù)如何相互競(jìng)爭(zhēng)是很有幫助的。

當(dāng)我們一起分析AI云服務(wù)以及最近在AWS re:Invent、Microsoft Build和Google Cloud Next三大云展示會(huì)上發(fā)布的公告時(shí)，我們可以更清楚地看到這些行動(dòng)的細(xì)微差別如何發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)：

AWS

GenAI和企業(yè)應(yīng)用：AWS非常重視利用AI幫助開(kāi)發(fā)人員創(chuàng)建企業(yè)級(jí)應(yīng)用程序，使用像Amazon Q和Amazon Bedrock這樣的工具來(lái)提高生產(chǎn)力、客戶服務(wù)和組織內(nèi)的數(shù)據(jù)管理。對(duì)實(shí)際、企業(yè)就緒AI解決方案的關(guān)注使AWS成為解決實(shí)際業(yè)務(wù)需求的領(lǐng)導(dǎo)者。

強(qiáng)大的AI基礎(chǔ)設(shè)施：AWS提供高性能基礎(chǔ)設(shè)施，如專(zhuān)為AI和ML工作負(fù)載優(yōu)化的Graviton4和Trainium2，滿足企業(yè)規(guī)模運(yùn)營(yíng)的需求。這種基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)使AWS能夠支持大規(guī)模AI訓(xùn)練和推理，這對(duì)于需要可靠、可擴(kuò)展性能的大型企業(yè)和開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

集成的AI服務(wù)：像Amazon SageMaker這樣的服務(wù)簡(jiǎn)化了模型構(gòu)建和部署，而零ETL集成簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)工作流程，這顯然是針對(duì)尋求效率和可擴(kuò)展性的開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)用戶。這些綜合解決方案使企業(yè)能夠快速有效地實(shí)施和擴(kuò)展AI。

Microsoft Azure

企業(yè)集成：Azure的AI服務(wù)與Microsoft的更廣泛的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)深度集成，包括Dynamics 365、Office 365和GitHub等產(chǎn)品。這種集成為開(kāi)發(fā)人員和業(yè)務(wù)用戶提供了無(wú)縫體驗(yàn)，使Azure成為已經(jīng)投資于Microsoft生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)的有力競(jìng)爭(zhēng)者。

與OpenAI的合作：Azure利用其與OpenAI的合作關(guān)系，提供最先進(jìn)的GenAI模型，如GPT-4 Turbo with Vision，服務(wù)于企業(yè)和消費(fèi)者應(yīng)用。這種合作增強(qiáng)了Azure的AI能力，使其成為開(kāi)發(fā)人員和各種應(yīng)用的多功能選擇。

全面的AI套件：Azure通過(guò)Azure Machine Learning和Azure Cognitive Services提供廣泛的AI和ML服務(wù)，滿足從視覺(jué)到語(yǔ)言理解的多樣化需求。這一廣泛的工具套件為各類(lèi)開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)提供了靈活性和能力。

Google Cloud Platform（GCP）

先進(jìn)的分析集成：GCP在將AI與數(shù)據(jù)分析集成方面表現(xiàn)出色，成為專(zhuān)注于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)人員的強(qiáng)力選擇。像BigQuery ML和Vertex AI這樣的工具突顯了這一重點(diǎn)，特別有利于高度依賴(lài)數(shù)據(jù)分析的企業(yè)。

消費(fèi)者AI：Google的AI努力通常涵蓋企業(yè)和消費(fèi)者領(lǐng)域。Google的AI模型和能力，如用于Google搜索和Google助手的那些，具有強(qiáng)大的消費(fèi)者應(yīng)用，但也提供顯著的企業(yè)利益。這種雙重關(guān)注使GCP能夠服務(wù)于廣泛的開(kāi)發(fā)人員和用戶。

創(chuàng)新的AI研究：GCP受益于Google在AI研究領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，將先進(jìn)的AI工具和能力提供給開(kāi)發(fā)人員。這種研究?jī)?yōu)勢(shì)使GCP成為前沿AI技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者。

總結(jié)

AWS：主要關(guān)注于幫助開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建企業(yè)級(jí)應(yīng)用程序，提供無(wú)縫集成到業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的強(qiáng)大、可擴(kuò)展的AI解決方案。AWS的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系和基礎(chǔ)設(shè)施投資使其成為企業(yè)AI的強(qiáng)大領(lǐng)導(dǎo)者。

Azure：在企業(yè)和消費(fèi)者應(yīng)用之間取得平衡，通過(guò)與OpenAI的合作，利用Microsoft生態(tài)系統(tǒng)的深度集成和先進(jìn)的AI模型。Azure為開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)提供了多功能和集成的解決方案。

GCP：在數(shù)據(jù)分析和AI研究方面表現(xiàn)強(qiáng)勁，重點(diǎn)關(guān)注消費(fèi)者和企業(yè)應(yīng)用，由Google更廣泛的AI計(jì)劃推動(dòng)。GCP的雙重關(guān)注使其能夠滿足多樣化的開(kāi)發(fā)人員需求。

堆棧堆疊

當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)真正成功時(shí)，它意味著什么？它會(huì)淡出背景，變得像電力或蜂窩數(shù)據(jù)一樣普及且不可見(jiàn)。這種即將到來(lái)的動(dòng)態(tài)與研究員Simon Wardley的技術(shù)從創(chuàng)生到商品化和公用事業(yè)模型的演變模式相一致。

例如，在早期的“創(chuàng)生”階段，GenAI需要由技術(shù)高超的研究人員創(chuàng)建的全新、定制模型。但在短短的時(shí)間內(nèi)，基礎(chǔ)方法——變壓器架構(gòu)、擴(kuò)散模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等——變得越來(lái)越被理解、可復(fù)現(xiàn)且易于獲取。

Wardley的組件化理念表明，隨著技術(shù)的成熟，它們被分解為不同的、模塊化的組件。這一過(guò)程允許更大的標(biāo)準(zhǔn)化、互操作性和效率。在AI的背景下，我們看到這一點(diǎn)的體現(xiàn)，AI堆棧的各個(gè)元素——從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型架構(gòu)再到部署框架——變得更加模塊化和可重用。

這種組件化使得創(chuàng)新速度加快，因?yàn)殚_(kāi)發(fā)人員可以混合搭配標(biāo)準(zhǔn)化的部分，而不是從頭開(kāi)始構(gòu)建所有內(nèi)容，它還為技術(shù)成為更多公用事業(yè)鋪平了道路，因?yàn)檫@些組件可以輕松地打包并作為服務(wù)提供。

AWS一直以來(lái)都是組件化的高手，正是這種方法使其在云計(jì)算市場(chǎng)上占據(jù)了主導(dǎo)地位。通過(guò)將復(fù)雜的云技術(shù)分解為滿足特定客戶需求的獨(dú)立模塊化服務(wù)，AWS使云計(jì)算變得更加可訪問(wèn)、靈活和具有成本效益。

現(xiàn)在，AWS正在AI領(lǐng)域重復(fù)這一成功的策略。像Bedrock這樣的服務(wù)，提供預(yù)訓(xùn)練模型的豐富選擇，以及SageMaker，它簡(jiǎn)化了機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程，都是AWS如何將AI堆棧組件化的完美例子。通過(guò)提供一套專(zhuān)門(mén)構(gòu)建的AI服務(wù)，企業(yè)可以根據(jù)特定需求進(jìn)行混合搭配，AWS正在使AI普及化，使企業(yè)更容易采用和集成AI技術(shù)。

Bedrock不僅僅是一個(gè)產(chǎn)品，它是一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)。Bedrock是AWS的策略，要成為AI模型的應(yīng)用商店，用規(guī)模和效率的承諾吸引客戶。Anthropic、AI21、Meta、Cohere——所有這些都在這里，喂養(yǎng)這個(gè)巨獸——經(jīng)過(guò)精心包裝，只需幾行代碼即可部署。AWS旨在將Bedrock定位為AI/ML價(jià)值鏈中的關(guān)鍵組件，降低復(fù)雜性，推動(dòng)跨行業(yè)的采用。

想想Bedrock在Amazon的起始位置，它在云計(jì)算中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這是一個(gè)如此美麗、如此高效的陷阱，以至于抵抗不僅是徒勞的，幾乎是難以想象的：

1.龐大的客戶基礎(chǔ)：AWS是領(lǐng)先的云服務(wù)提供商，已有數(shù)百萬(wàn)客戶在使用其服務(wù)。

2.大量數(shù)據(jù)：這些客戶數(shù)據(jù)已經(jīng)存儲(chǔ)在AWS服務(wù)器上，使其更易于用于AI訓(xùn)練和推理。

3.訓(xùn)練有素的勞動(dòng)力：大多數(shù)開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家已經(jīng)熟悉AWS的工具和服務(wù)。

4.規(guī)模經(jīng)濟(jì)：AWS龐大的基礎(chǔ)設(shè)施使其能夠以具有競(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格（不可戰(zhàn)勝的價(jià)格）提供AI服務(wù)。

5.運(yùn)營(yíng)專(zhuān)業(yè)知識(shí)：AWS擁有多年管理復(fù)雜、大規(guī)模計(jì)算環(huán)境的經(jīng)驗(yàn)。

AWS的另一關(guān)鍵策略是為客戶提供靈活性和未來(lái)保障?！拔覀儾幌嘈艜?huì)有一個(gè)模型統(tǒng)治所有領(lǐng)域，”Wood說(shuō)，展示了他內(nèi)心的甘道夫。這種方法允許客戶根據(jù)每個(gè)特定用例選擇最佳模型，按需進(jìn)行混合搭配。Wood指出，許多客戶已經(jīng)在組合使用多個(gè)模型，創(chuàng)造了“智能的乘數(shù)效應(yīng)”。

安全性是AWS在云計(jì)算多年經(jīng)驗(yàn)中獲得的另一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)。AWS在Nitro上進(jìn)行了大量投資，提供云實(shí)例的硬件級(jí)安全性。Wood強(qiáng)調(diào)：“我們已經(jīng)將架構(gòu)一直延伸到加速器，以確?？蛻裟軌驖M足并超越他們自己的隱私和機(jī)密性要求。我們看不到數(shù)據(jù)。將其放在內(nèi)部的封閉環(huán)境中，這樣他們自己的員工也看不到數(shù)據(jù)或權(quán)重?！边@種級(jí)別的安全性對(duì)于處理敏感數(shù)據(jù)的企業(yè)，尤其是在受監(jiān)管行業(yè)中，是至關(guān)重要的。

AWS的財(cái)務(wù)資源使其能夠進(jìn)行長(zhǎng)期博弈。例如，它可以等待并以低價(jià)收購(gòu)陷入困境的AI初創(chuàng)公司，進(jìn)一步鞏固其地位。這一策略讓人想起AWS在云計(jì)算早期時(shí)的做法，當(dāng)時(shí)它積極從自己的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行收購(gòu)。

通過(guò)提供廣泛的服務(wù)并不斷降低價(jià)格，AWS使得較小的云提供商難以競(jìng)爭(zhēng)。大多數(shù)潛在競(jìng)爭(zhēng)者最終退出市場(chǎng)或被收購(gòu)。我認(rèn)為歷史即將重演。

不可避免的聲音

想象一下2030年。你醒來(lái)，對(duì)你的AI助手喃喃自語(yǔ)，你的一天像一臺(tái)精密的機(jī)器一樣展開(kāi)。那個(gè)有用的助手？當(dāng)然是運(yùn)行在AWS上的。自動(dòng)駕駛車(chē)輛順利地載你到辦公室？由AWS提供動(dòng)力。診斷疾病、管理投資或設(shè)計(jì)產(chǎn)品的AI？都在AWS生態(tài)系統(tǒng)中愉快地運(yùn)轉(zhuǎn)。

Wood現(xiàn)在正要結(jié)束談話，我能看出來(lái)他需要走了。他沒(méi)有告訴我他的秘密，但他表現(xiàn)得自信從容，就像Bob Ross畫(huà)完一片快樂(lè)的小云朵一樣，給出最后的點(diǎn)睛之筆：“AWS通過(guò)使用芯片、SageMaker和Bedrock，確實(shí)擁有你成功所需的一切，無(wú)論你使用的是大模型、小模型還是介于兩者之間的任何模型。”

這種對(duì)AWS現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的信心不僅限于Wood。在即將舉行的VB Transform活動(dòng)中，AWS戰(zhàn)略客戶總監(jiān)Paul Roberts將論證，我們目前不需要其他技術(shù)突破來(lái)滿足GenAI的基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展需求。Roberts主張，軟件改進(jìn)就足夠了，這反映了AWS的信念，即他們的云基礎(chǔ)設(shè)施能夠應(yīng)對(duì)AI的所有挑戰(zhàn)。

當(dāng)AI的熱潮達(dá)到頂峰，然后逐漸消退時(shí)，AWS繼續(xù)其無(wú)聲而堅(jiān)定的前進(jìn)。AI革命來(lái)臨然后消退。不是轟然一聲，而是服務(wù)器風(fēng)扇的嗡嗡聲。你運(yùn)行你的AI模型，現(xiàn)在更快了，更便宜，更容易，你不問(wèn)為什么，AWS的云在嗡嗡作響，一直在嗡嗡作響，現(xiàn)在更響了。一首勝利的歌，你能聽(tīng)到嗎？

從戰(zhàn)略角度來(lái)看，我認(rèn)為AWS在AI領(lǐng)域的主導(dǎo)地位似乎已成定局，他們?cè)谠朴?jì)算領(lǐng)域的既定地位，加上其龐大的生態(tài)系統(tǒng)和客戶基礎(chǔ)，為潛在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手設(shè)置了巨大的進(jìn)入壁壘。隨著AI服務(wù)從定制解決方案演變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品和公用事業(yè)，AWS完美地利用其規(guī)模經(jīng)濟(jì)，以無(wú)可匹敵的價(jià)格提供這些服務(wù)，同時(shí)不斷創(chuàng)新。

AWS專(zhuān)注于用戶需求、卓越運(yùn)營(yíng)和大規(guī)模創(chuàng)新的理念確保他們?cè)贏I開(kāi)發(fā)和部署的前沿。他們?nèi)娴腁I服務(wù)套件，從基礎(chǔ)模型到高級(jí)API，使他們成為企業(yè)采用AI技術(shù)的一站式平臺(tái)。這些服務(wù)的廣度，加上企業(yè)級(jí)功能和與現(xiàn)有AWS產(chǎn)品的無(wú)縫集成，創(chuàng)造了一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手難以匹敵的價(jià)值主張。

他們與領(lǐng)先的AI初創(chuàng)公司和研究機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略合作和協(xié)作，使他們能夠?qū)⑿履Ｐ秃图夹g(shù)融入其平臺(tái)，為客戶提供未來(lái)保障，進(jìn)一步鞏固其作為AI服務(wù)首選提供商的地位。

隨著我們向2030年邁進(jìn)，已經(jīng)深度集成到AWS生態(tài)系統(tǒng)中的企業(yè)的轉(zhuǎn)換成本將繼續(xù)上升，使新進(jìn)入者更難在市場(chǎng)上站穩(wěn)腳跟。AWS多年來(lái)建立的信任和品牌認(rèn)可將作為額外的護(hù)城河，特別是對(duì)于優(yōu)先考慮可靠性和性能的企業(yè)客戶。

隨著AI變得越來(lái)越普及并逐漸融入我們?nèi)粘Ｉ畹谋尘爸?，AWS很可能成為推動(dòng)這一轉(zhuǎn)型的無(wú)形力量。問(wèn)題不在于AWS是否會(huì)主導(dǎo)AI領(lǐng)域，而是他們的主導(dǎo)地位會(huì)有多全面。云的嗡嗡聲不僅是一首勝利之歌——它是整個(gè)時(shí)代的配樂(lè)。