AWS加入AI大戰:讓企業「打造自己的ChatGPT」!一封股東信揭亞馬遜十年大計
AWS加入AI大戰:讓企業「打造自己的ChatGPT」!一封股東信揭亞馬遜十年大計
AWS進攻AI

又一位科技巨頭宣告加入生成式AI戰場!亞馬遜旗下公有雲AWS宣布,推出自家大型語言模型和平台,提供的不是像ChatGPT這類的應用程式,而是直接把工具準備好交到企業、開發者手中,讓他們用最簡單的方式創造屬於自己的AI模型和應用程式。

本次發布的大型語言模型Titan,可以支援兩大應用,第一是「文本生成」,可以用在原創部落格文章等應用,第二是「文本嵌入」,功能是將輸入的文章內容翻譯成編碼,協助優化模型。

除了模型以外,AWS同步發表平台式服務「Bedrock」,能夠讓企業客戶以Titan為基礎,去建立自家的AI應用程式,而且承諾這些餵給平台的數據只會用在這個單一的模型裡面,不會用來訓練Titan,避免讓競爭對手取得關鍵的資料。

圖一_AWS資料庫、資料分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian
AWS資料庫、資料分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian
圖/ AWS

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亞馬遜目標:利用Titan,讓開發者簡單做出生成式AI應用程式

母公司亞馬遜全通路手中掌握巨量資料,身為公有雲龍頭的AWS又是基礎架構的專家,雖然不像微軟、Google一般以搜尋引擎的力量作為支撐,AWS仍然是在這場AI大戰中,非常強勁的對手。

AWS這次想提供給客戶的是站在巨人肩膀上的感受, 優點就在於客戶不用自建伺服器,也能在保護個資的情況下快速客製化自己需要的AI應用

Bedrock平台就是針對客製化模型為目標的成熟產品,用亞馬遜的Web Service存取不同的基礎模型,其中導入了四種強大的AI工具。

  1. AWS發表的新模型Titan:目前支援「文本生成」應用,包括開放式問答、資料擷取等;另外還有「文本嵌入」,可以把文字翻譯成code編碼,讓開發者更輕鬆地調整應用程式內容。

  2. AI21 Labs 開發的 Jurassic-2:專精西班牙、法語、德語、葡萄牙語、義大利語和荷蘭語的模型。

  3. Anthropic開發的Claude :是建構在訓練誠實、負責任的AI(responsible AI)系統的大量研究上,能夠執行多種對話和文本處理任務。

  4. Stability AI的 Stable Diffusion :「文生圖」領域最流行的一種基礎模型,能夠生成高品質圖像、藝術作品、商標和其它設計圖等。

Stability AI
Stability AI 文生圖的應用程式。
圖/ Stability AI

客戶只需要餵給Bedrock幾個標註好的資料範例,Bedrock就可以針對想做的特定任務去微調模型,只需要提供給他超過20個範例即可。

亞馬遜平台式服務「Bedrock」,可以怎麼幫助行銷?

假設一位時裝零售產業的行銷經理,想為即將推出的手提包新品開發新穎的廣告創意。 他可以向Bedrock提供了一些過去表現很好的行銷廣告範例,還有新品的相關描述,Bedrock就能自動為這些新品生成有效的社交媒體推文內容、展示廣告和產品網頁。 其中沒有任何客戶資料被用於訓練底層模型,而且所有資料都進行了加密,且不會離開客戶的虛擬私有雲,確保客戶的資料安全。

亞馬遜股東信:宣告大舉投資生成式AI

隨著新產品的推出,亞馬遜展現了他們對這塊新領域的信心和野心。

從貝佐斯手中接任亞馬遜執行長的安迪・賈西(Andy Jassy),就在發布日公開了他上任以來的第二封股東信,證實亞馬遜將大力投資大型語言模型(LLM)和生成式AI。

賈西坦言,2022年是宏觀經濟最艱難的年份之一,客戶對雲端的支出變得謹慎,也讓亞馬遜主要營收來源的AWS面臨到營運上的挑戰,雖然年度營收還是達到850億美元,但成長速度是大幅放緩的。

以近期亞馬遜削減成本的的動作來看確實如此,近期先傳出砍掉了一項遠端醫療服務和其他實驗專案,暫停生鮮超市的擴張,並縮減了倉庫規模,還實施了創立29年來最大規模的裁員,共解雇了2.7萬名企業員工,也凍結了招聘計畫。

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亞馬遜執行長安迪・賈西(Andy Jassy),證實亞馬遜將大力投資大型語言模型(LLM)和生成式AI。
圖/ AWS

賈西強調,亞馬遜目前正在大力投資大型語言模型(LLM)和生成式AI,技術,同時預期這項投資能夠讓亞馬遜在未來幾十年,在每個業務領域都進行創新

在生成式AI的話題熱門起來之前,亞馬遜其實已經廣泛使用機器學習超過25年,從個性化電子商務推薦,到營運中心(負責廠商收貨、倉儲管理、訂單發貨、客户退貨等),到Prime Air送貨無人機,到智能音箱Alexa,再到AWS提供的許多機器學習晶片和服務,都是AI驅動、AI為核心,因此在這項領域具有相當領先的地位。

責任編輯:林美欣

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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