2024年5月底的亚马逊云科技中国峰会上，有一个值得留意的信号：越来越多的新用户，正是因为生成式AI才开始使用云服务。这一发现，源自与亚马逊云科技全球企业战略总经理Ishit Vachhrajani的交流。听起来有点“戏剧性”？但背后折射出的，是云服务在这一轮技术浪潮中无可替代的核心地位。

说到底，生成式AI的落地，离不开云。

因为生成式AI而开启上云之路

Ishit透露了一个耐人寻味的现象：以前一些态度坚决的客户，明确表示“不上云”；但现在，他们主动找上门来，理由很直接——要用生成式AI。更令人惊讶的是，某些传统的“大块头”企业，也因此开始认真规划自己的上云路径。

这股趋势并非孤例。德勤在2024年4月发布的《The State of Generative AI in the Enterprise》报告中明确指出，生成式AI已被视为推动企业创新和提升运营效率的关键工具。大量企业从“试试看”的试点阶段，稳步迈向了大规模部署——目标只有一个：将潜力快速转化为实实在在的成果。

其实，在ChatGPT引爆关注之前，AI和机器学习已经不是新鲜事。亚马逊电商的推荐系统、企业的供应链优化、库存管理、运营中心的智能化，都早已在发挥价值。但过去一年半里，生成式AI的爆发，让一切进入了新节奏——越来越多的企业把它直接用到了最核心的业务场景里，运营效率的提升肉眼可见。

来看几个具体的例子。默克公司，这家有着130多年历史的全球制药巨头，利用构建在亚马逊云科技上的HawkA VI平台，通过生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）生成缺陷图像数据，用于训练质量检测模型——结果，次品率下降了。达美航空则借助生成式AI优化乘客体验，自助换座位、订餐食，运营效率和客户满意度双双提升。美国高尔夫巡回赛与亚马逊云科技合作，实时处理和分发比赛视频，甚至能用AI自动生成比赛亮点，为观众带来个性化体验。

生成式AI为什么云上更合适？

技术落地，总要考虑在哪里跑——本地部署还是上云？越来越多的企业把赌注押在了云上，理由充分。

首先，看技术投资的角度。生成式AI本身还在高速迭代，技术路径远未定型。此时利用云服务的灵活性和弹性，快速部署、测试、验证，既能降低初始投入，也能把潜在风险控制得更小。即便结果不如预期，损失也有限。

从技术实施层面看，算力是硬门槛。生成式AI对计算资源和存储的需求极大，云服务商能提供几乎无上限的资源，且能按需动态调整，企业不用预先砸钱买硬件。更何况，眼下高性能算力的供给本来就不宽裕。

如果选择像亚马逊云科技这样深度布局AI的云厂商，用户还能享受到一整套开发工具和服务，比如Amazon Bedrock、Amazon SageMaker，从模型训练到部署上线的周期大大缩短。同时，安全和合规方面也能获得专业支撑。

此外，技术选型一直是企业的难题。Amazon Bedrock聚合了亚马逊云科技第一方及多家第三方的基础大模型，覆盖图像生成、文本嵌入、文本生成等功能，还能快速支持检索增强生成（RAG）等需求——相当于把多个高手圈在同一赛场，让用户自己选。

Ishit表示，企业在落地生成式AI前，最重要的还是想清楚实际用例和需求——本地部署或云上部署都行，亚马逊云科技可以帮客户选最合适的工具。但他也不避讳一个核心判断：没有云，生成式AI很难真正被客户广泛采用。对云厂商来说，生成式AI是一次“顺风车”——它在性能、便捷性和安全性上的优势，正在加速推动更多企业上云。

不仅仅是为了生成式AI来找亚马逊云科技

Ishit也点出了生成式AI服务的本质问题：客户来找亚马逊云科技，归根到底不是为了用某个炫酷的AI工具，而是为了更好地利用云上的数据解决实际业务问题。

生成式AI说到底只是一个工具。用户云上的数据资产越多，技术能发挥的威力就越大。亚马逊云科技的思路很清楚，通过生成式AI工具，叠加多年积累的芯片、服务器、存储、大数据以及AI技术服务体系，把数据价值最大化。

这其实是一条紧密相连的价值链：生成式AI不是孤立的能力，它跟云计算、数据上云是深度捆绑的。随着客户对生成式AI需求的增长，整体技术采纳的速度明显加快。趋势推动AI，AI也在反推云和数据上云的普及。

在Ishit看来，生成式AI给客户带来了久违的振奋感——上一次有这种感受，还是云计算刚兴起的时候。

数据可以佐证这一点：亚马逊云科技最新的财务报告指出，生成式AI业务已成为价值数十亿美元的业务之一。机器学习的客户已经达到10万家量级，而一年前发布的Amazon Bedrock，目前全球拥有约1万名用户。

给企业战略决策者的三条建议

对于正在面对生成式AI技术变革的企业决策者，Ishit给出了三条务实建议。

第一，聚焦核心问题。建议企业的CXO把精力放在那些真正会对业务产生重大影响的核心问题上，解决客户的实际痛点。不要被技术热度带偏。

第二，重视技能和人才短板。生成式AI时代，企业必须正视自身在人工智能技能和人才方面的短板。不仅仅C级领导要跟上技术进步，整个团队都需要系统培训。否则，工具再强也用不好。

第三，选择合适的合作伙伴。不要单打独斗。像亚马逊云科技这样的伙伴，已经帮助数十万客户在生成式AI领域取得了实际成果。经验本身就是一种稀缺资源。

结束语

要不要用生成式AI，现在已经不是一个问题了。

真正的挑战在于：如何快速而有效地用起来。这需要企业结合自身情况摸索路径。但想要少走弯路，找一个靠谱的云合作伙伴，确实是明智的选择。

参考资料

德勤发布的《The State of Generative AI in the Enterprise》报告

https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/state-of-generative-ai-in-enterprise.html

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