日前，在re:Invent大會上，亞馬遜雲科技接連釋出六款大模型，讓2024年的大模型浪潮有了更加驚艷的壓軸表現。
作為全球互聯網、雲端運算和AI行業的領導者，亞馬遜雲科技連發六款大模型、全新AI伺服器、芯片以及一攬子新技術，同時推出了任意轉任意（Any-to-Any）萬能模型， 徹底改變了生成式AI的遊戲規則，也前所未有地強化自身在AI領域的存在。
祭出「六脈神劍」，亞馬遜雲科技還有更大殺招
2020年GPT-3的面世正式引爆生成式AI浪潮，至今四年多時間過去，各類大模型層出不窮，但依然無法滿足各行各業日益強勁、日益復雜的AI工業化需求。
亞馬遜雲科技釋出的六款大模型分別面向不同場景、不同領域、不同使用者：
Nova Micro：文本生成模型，效率高、延遲低、占用資源少，具有極高的經濟性，適合純粹的文字工作者；
Nova Lite：低成本多模態模型，具有30萬token上下文視窗，可處理大約22.5萬個單詞、1.5萬行電腦程式碼，或者30分鐘視訊素材，兼顧成本與功能，適合大多數普通使用者；
Nova Pro：功能與Nova Lite相同，也擁有30萬token上下文視窗，支持圖文、視訊素材分析，但效能和成本更加均衡，適合要求相對專業的廣大使用者；
Nova Premier：Nova系列效能最強的多模態模型，但定位是「教師」而非獨立使用模型，可透過知識蒸餾技術來指導和提升一個更簡單、更易於部署的學生模型的效能與精度。
Nova Canvas：圖片生成模型，支持生成和編輯圖片，提供配色方案和布局控制項，適合圖片設計師或圖文工作者，其內建的安全控制項能夠生成可追溯性浮水印，從而限制使用者利用Nova Canvas生成有害內容；
Nova Reel：視訊生成模型，現已支持生成時長6秒的視訊，即將推出可生成2分鐘視訊的版本。
這六款大模型覆蓋了文字、圖片、視訊等主要內容生成領域。在2024年的最後一個月，祭出六款大模型的亞馬遜雲科技，讓我們看到了這位全球科技巨頭的AI實力與野心。
（圖源：re:Invent大會）
相較於「人有我有，人有我優」的6款大模型而言，我最期待的是亞馬遜雲科技計劃明年中期推出的「大家夥」：一款語音轉語音模型，以及一款任意轉任意（Any-to-Any）萬能模型，可輸出、文本、圖片、音訊、視訊等任何模態的內容。
亞馬遜雲科技AI和數據副總裁Swami Sivasubramanian曾表示，暫時沒有任何一款大模型可以統治世界，亞馬遜雲科技一半以上的客戶，會針對不同套用場景選擇不同的大模型。
的確，一款能夠完成任何任務的萬能模型，不論是訓練還是推理，所需算力都將無比龐大。從技術難度與成本兩方面考慮，放眼整個AI大模型行業，也沒有多少企業能夠構造出「萬能模型」。可一旦真的有企業成功打造出這樣一款萬能模型，能夠一站式輸出全模態內容，無疑也將徹底改變AI行業的秩序。
萬能大模型的到來，將徹底釋放人類的創意，所有個體與組織都可在萬能模型的幫助下任意自由創作圖文、視訊、音樂，基於萬能大模型也將出現萬能AI套用，一款大模型統治世界也就不再遙不可及。
有實力打造萬能大模型的巨頭有且只可能是世界級科技巨頭，而亞馬遜雲科技正是其中之一。
亞馬遜雲科技吹響了「萬能模型」的集結號
算力是大模型的基礎，能輸出任意內容的萬能大模型，所耗算力將遠超所有，這正是亞馬遜雲科技打造萬能大模型的底氣。作為世界雲端運算的開創者、領導者與AI技術的佼佼者，亞馬遜雲科技擁有龐大的算力規模和雄厚的技術底蘊。
在re:Invent大會上，亞馬遜雲科技推出了由Trainium2芯片驅動的Amazon EC2 Trn2例項（可理解成AI雲服務），其專為大語言模型和潛在擴散模型的生成式AI高效能深度學習而打造；而整合了64顆Trainium2芯片的AI伺服器Trn2 UltraServer，則能支持萬億參數的AI大模型即時推理。相較於當前由GPU驅動的EC2例項價效比提升了30%-40%。
亞馬遜雲科技還釋出了新一代AI訓練芯片Trainium3，其基於3nm制程工藝，實作了效能翻倍，能效提升40%；搭載Trainium3芯片的UltraServer ，效能預計比Trn2 UltraServer高出4倍。亞馬遜雲科技正在不斷強化AI芯片布局，成為打破輝達算力霸權的實力挑戰者。
（圖源：亞馬遜雲科技）
亞馬遜雲科技還與Anthropic洽談合作，正在構建名為Project Rainier的Trn2 UltraServers EC2 UltraCluster，芯片規模可達數十萬顆，將成為世界上最大的AI計算集群。
（圖源：亞馬遜雲科技）
眾所周知，雲端運算具有顯著的規模效應，AI計算也是如此。從AI伺服器到AI芯片再到超級計算集群，亞馬遜雲科技正在努力打造巨量規模的AI算力基礎設施，顯著提高AI計算效率、顯著降低AI計算成本，給萬能大模型構建了算力基座。
要打造萬能大模型，不能只靠算力，AI技術同樣重要，不只是大模型演算法，還有適配AI大模型的網路、儲存、調優、工具等技術，而亞馬遜雲科技，早已擁有領先的全棧AI技術。
在這一次在re:Invent大會上亮相的Trainium2 UltraServer采用的就是新一代AI網路結構tnp10，為數千台伺服器提供數十PB網路容量的同時，延遲僅為10微秒，給執行參數量龐大的萬能大模型提供了可能。
亞馬遜雲科技還在re:Invent大會上推出了自動推理檢查、多Agent協作、模型蒸餾三大新功能，其中自動推理檢查可驗證大模型生成結果的準確性，提高推理結果的精度。
（圖源：亞馬遜雲科技）
多Agent協作則面向企業使用者，企業可在Bedrock上建造母計畫，再將子計畫分配給其他Agent推理計算，最終將不同Agent生成的內容整合輸出。原先可能需要1周時間才能完成的任務，在多Agent協同功能的加持下，1個小時內就能完成推理。
模型蒸餾功能主要用於訓練小模型，盡管小模型的精度和功能性會失真失，但是參數量大幅減少，可節省一定的資源，提升響應速度，更適合邊緣計算、端側AI、智慧制造等特定場景。
亞馬遜雲科技還升級了Amazon Q Developer輔助編程平台、與NVIDIA聯手打造Blackwell架構P6例項、升級數據管理系統，並推出了全新數據中心元件。
一切的一切，都在給萬能大模型的到來打好基礎。萬事俱備只欠東風，面向下一個生成式AI階段，亞馬遜雲科技已經準備好了。亞馬遜雲科技這家全球AI科技巨頭的雄心壯誌，已然浮出水面：探索AI的終極形態。
Any-to-Any將是通用AI大模型的終極形態
大模型當前百花齊放，有開源與閉源區別，有不同規模區別，還有通用型大模型和垂類大模型的劃分，其中垂類大模型是指標對特定場景和用途訓練的大模型，僅能解決對應性問題。我們日常所談的頭部大廠的大模型屬於通用大模型，比如文心、豆包、通義、星火等等。
國內外諸多AI巨頭在結束「大模型卷參數」後，已將重點放在大模型落地上，比如Apple Intelligence以及國內手機廠商的AI Agent，就是AI大模型在硬體產業的落地形態。
至於說大模型本身，當前很多科技巨頭認為技術已經差不多了，很少有巨頭提出要打造萬能大模型的想法，甚至部份玩家如百度還明確提出了不做視訊大模型——自然也不可能做萬能模型了。
不過，也有不少玩家在豐富大模型的多模態能力，比如華為的盤古大模型，OpenAI的GPT-4等，都在豐富功能向「更全能」方向發展。
亞馬遜雲科技誌向更加遠大，在透過更高價效比的算力方案助推大模型落地套用的同時，積極探索萬能大模型這一終極形態，讓「輸入任意模態資訊與輸出任意模態結果」的超級AI成為可能。
其實很多科技巨頭不是不想做萬能大模型，而是不能。 在技術能力、算力資源的掣肘下，大多數通用型大模型甚至不支持輸出音訊和視訊，但亞馬遜雲科技這一次推出的六款大模型，就已實作多模態內容輸出，比如Nova Reel模型，生成視訊長度即將達到2分鐘，在行業屬於領先水平。亞馬遜雲科技的AI算力與技術實力，足以讓大多數AI公司艷羨。
（圖源：亞馬遜雲科技）
如今，亞馬遜雲科技已吹響萬能模型大戰的集結號。25年，AI世界也將迎來革命性的Any-to-Any時刻。相信更多企業會加入萬能模型的戰爭，而不是坐等亞馬遜雲科技的萬能模型「統治世界」。
只剩不到一年的時間，讓我們一起靜候AI大模型的「超級大家夥」。
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