生成式AI狂赚15亿的秘密武器：数据打造差异化优势

生成式AI应用正以惊人的速度吸金，累计投资已突破15亿美元。在这股热潮背后，构建应用的核心技术却掌握在少数企业手中。生成式AI已成为科技巨头和独角兽竞相布局的领域，各大公司纷纷打造完善的生态系统，版图持续扩张。10月24日结束的生成式AI构建者大会上，亚马逊云科技更是提出为用户构建完整端到端生成式AI技术堆栈的宏伟计划。他们从五个关键方面助力企业和开发者释放生成式AI潜力：选择合适的应用场景，借助专业工具和基础设施快速构建高性价比应用，夯实数据基座打造差异化竞争优势，利用云原生服务加速AI原生应用创新，以及借助开箱即用的生成式AI服务消除重复性工作专注创新本身。根据IDC2023年2月的调研报告，金融、能源、医疗、法律行业的头部机构将在一年内尝试引进大模型和生成式AI能力，这一预测如今已变为现实。生成式AI可以用一个简洁的公式来解释：提示词+上下文+大模型=输出结果。例如，当客户询问”我的鞋子能否换成棕色”，这个提问就是提示词。上下文则包括购买历史对话信息和订单记录等数据。大模型会检索退换货策略，参考以往案例给出答案，从而体现生成式AI的应用价值。但我们必须认识到，数据才是这一切的基础。生成式AI在数据利用上有一套独特的流程，涉及数据加工、模型训练调优、数据治理、知识召回、提示工程等多个模块，堪称技术活。目前72%的头部科技公司指出，数据管理是他们扩展AI用例的最大挑战。向量数据库作为加速AI应用开发的新技术，因隐私等问题尚未普及。垂直领域模型训练需要特定数据，如医疗领域涉及患者隐私，难以共享。数据质量管控、数据孤岛、数据素养不足等问题，让许多企业积累了大量”数据负债”。面对这些挑战，企业需要一套全面的一站式解决方案，即强大的”数据底座”。数据作为企业核心资产，是构建差异化优势的基础。亚马逊云科技针对不同场景定制了专有数据库：Amazon RDS和Amazon Aurora适用于用户个人信息管理，Amazon DynamoDB和Amazon DocumentDB用于会话历史信息存储，Amazon OpenSearch、Amazon PostgreSQL和Amazon RDS for PostgreSQL用于私域知识库管理，Amazon ElastiCache、Amazon ElastiCache for Redis和Amazon MemoryDB for Redis则用于输出结果缓存。通过解决这四大场景需求，亚马逊云科技帮助企业充分利用核心数据构建独特优势。数据质量决定模型质量，是构建应用的关键。Gartner数据显示，80%的数字化组织将因不采用现代数据治理方法而失败。ETL过程耗时费力，而亚马逊云科技的”Zero ETL”技术简化了数据整合，实现实时分析和机器学习。Amazon DataZone作为敏感数据保护方案，支持跨组织数据发现、管理和访问控制，解决数据协作难题。拉美最大私营金融机构伊塔乌联合银行已采用该方案简化数据治理。数据安全与合规至关重要，Amazon Bedrock服务确保客户数据隐私，Amazon DataZone则保障数据安全共享。全新生成式BI功能让企业用户通过自然语言提问了解数据，业务分析师可快速编写和微调视觉效果，实现数据可视化。金山办公的WPS AI和西门子的小禹智能回答助手都是亚马逊云科技助力企业构建生成式AI应用的典型案例。在亚马逊云科技的助力下，生成式AI技术将持续蓬勃发展，为全球经济带来巨大影响，这一时间点正在加速到来。