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一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题

AI界的”巨人杀手”组团入驻亚马逊云!

2025年9月19日,亚马逊云科技(AWS)干了一件让AI圈炸锅的事——他们官宣两大开源AI“扛把子”Qwen3DeepSeek v3.1正式登陆Amazon Bedrock
是的,你没看错,Amazon Bedrock又双叒被推上风口浪尖了!全球AI开发者吃瓜群众纷纷围观点赞:

  • 两大开源明星AI终于能“躺着”跑AWS了! (被喊了这么久,终于没人需要自己拼服务器了)
  • Bedrock这是要一统生成式AI江湖啊!(别的云:怎么办,压力来到了我们这边)
  • AI圈新手“无脑上车”时代来临!(搞AI终于不用爆肝读200页文档了)
  • 现在看来,Bedrock简直就是AI届的“豪华自助餐”——想吃哪个选哪个,一键调用,专心玩创意,剩下的交给AWS!

  • 业界预测:* 未来会有更多“开源明星”陆续入驻,到时候——“不是吧,这些AI全都跑AWS上了?”
  • 一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题

    DeepSeek v3.1:一个能背单词、解奥数、还能跟你聊人生的AI学霸

    成绩单出来了!先看看DeepSeek v3.1在各大榜单上的表现吧——

    学术能力

  • MMLU(全球命题大混战):85.1分!简单说就是,从量子物理到莎士比亚,它都懂点皮毛……不对,是都懂点“深度”!
  • GPQA(博士级别杀手题):远超前辈们,大概是想证明自己读博比人类快几千倍?
  • 数学能力(GSM8K):八岁奥数题轻松拿捏,但如果让它帮忙算“今天奶茶第二杯半价到底划不划算”,可能还是人类更快……
  • 代码能力

  • HumanEval 测试中,写bug……不对,写正确代码的能力强到令人发指。
  • 但如果你是程序员,也许更担心的是:AI写的代码比你工整,注释比你详细,甚至变量命名都比你有逻辑……(扎心了)
  • 语言能力

  • Multi-turn Chat(多轮对话) 里表现优异,能跟你聊哲学、谈理想,甚至可能怼你一句:“你这个问题很有深度……但能不能别这么抽象?”
  • 不同语言表现:官方数据显示,中文稳如老狗,英文流畅如母语(AI可没有“哑巴英语”的困扰)。
  • 跑分总结

  • 整体能力:比上一代更强,但比起“全能人类”,可能还差一手 熬夜肝论文 的顽强意志。
  • 适用场景:学霸型助手,能帮你做题、写代码、查资料……但别指望它能替你考试,毕竟监考老师认识人类的脸。
  • 最后,重要的不是分数,而是AI到底能不能让你工作更轻松、学习更高效——DeepSeek v3.1表示:“试试不就知道了?”
    一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题

    “模型超市”还是”选择困难症制造机”?论亚马逊云科技的AI大杂烩

    每当走进Amazon Bedrock的”大模型货架”,仿佛置身于一家AI主题的超市——货架上琳琅满目,堆满了二百多款大模型GPT特供版、AI算法至尊礼包、机器学习平价款。它们的核心理念是”Choice Matters“(选择大于一切),但问题是——当选择太多的时候,老板们大概只会扶额感叹:”能来个导购机器人吗?”

    为什么”大模型货架”这么受欢迎?

  • 性能没有”通吃”的王者
  • 想找个既能在法国做法律咨询,又能在日本玩动漫生成的AI?不好意思,市面上暂无此“全能冠军”,每个模型都有它的脾气和特长
  • 就像你家的扫地机器人和洗碗机没法互换一样,AI模型也得”术业有专攻”。
  • AI市场比娱乐圈还风云变幻
  • 2025年的今天,模型厂商们的竞争堪比流量明星的崛起与陨落——昨天还火遍全球的模型,今天就莫名其妙地从某个地区被下架了(谁让它不会唱当地民歌?)。
  • 所以亚马逊云科技给客户的建议是:”别把所有AI鸡蛋装在一个篮子里,不然哪天这个篮子直接404了,你就只能手动删代码了。”
  • “选择”其实比”最优”更重要
  • AI界的”最优解”就像减肥人士的”明天开始运动”——理论上存在,现实中不如灵活应对。
  • 想象一下,如果你的公司AI策略“死磕”某款模型,而它突然宣布不再支持你们的行业数据……恭喜,你们的AI工程师可能得熬夜重写AI规则了(咖啡无限续杯了解一下?)。
  • 结论:AI策略不要变成”盲盒游戏”

    Amazon Bedrock这种”大模型货架”的思路,本质上是在告诉企业:“想要AI干得好,预备方案不能少”。与其把未来赌在某一个模型上,不如学会在时代的AI浪潮里疯狂切换”电动冲浪板”。否则,当行业风向一变,你可能会发现自己成了一个拿锤子找钉子的人——问题是……钉子呢?

    基础模型的“行业波动”,

    仍在进行中

    当”选择困难症”遇上AI:2023年那场谁都没猜对的科技对赌

    Chapter 1: 2023年,行业专家的两碗”毒鸡汤”

    2023年,亚马逊云科技挥着一面”Choice Matters”(选择很重要)的大旗,蹦跶着向世界宣布:”朋友们,选错了可别怪我没提醒你们!”
    可是那时的科技圈,没人买单。大家的反应一个是:

  • “真的假的?我们不是只能选最贵的那辆卡车(大模型)吗?”
  • “开源模型?那玩意能比得上闭源爸爸们的钞能力?”
  • 说白了,资本派和技术派各自煮了一锅”毒鸡汤”,让整个行业喝得晕头转向。

    第一碗毒汤:资本派的”万元俱乐部”理论

    当时的潜规则:

  • 没个万卡集群?不好意思,你的模型不配修仙。
  • 闭源巨头稳坐C位,开源弟弟们只能端茶递水。
  • 最终,市场会浓缩成几个土豪打麻将,牌桌上连张”免费体验券”都没有。
  • 简单说:“大家别折腾了,反正能选的也就那几个。”
    然而……后来的事实是——“没想到吧?开源模型还能蹦迪!”(笑)

    第二碗毒汤:技术派的”天花板错觉”

    有一堆人(包括某些知名高管)认为大模型进化到头了,理由很”科学”:

  • 高质量数据?挖穿地球也就这点!
  • 架构突破?Transformer宇宙第一,谁敢刺王杀驾?
  • 于是他们迅速调头,直接去搞行业定制化AI去了,结果呢?

  • AI Agent 时代来了,他们集体后悔得想砸键盘:”早知道再坚持几个月!”*
  • Chapter 2: 2025年,大模型开启”版本大甩卖”

    原本以为技术摸高是”百米冲刺”,结果发现是”马拉松+狂飙+极限跳伞”三重服务。
    尤其到了2025年1月,DeepSeek 一出道,直接把之前堆了几百万开发的定制化AI成果全部变成电子垃圾
    接着Qwen3、Kimi K2、DeepSeek v3.1像春节档电影一样,半年连刷三波,谁还敢打包票说”独家方案”?

  • 于是,那些押宝单一模型的To B厂商纷纷抱头痛哭:”这技术进步速度,比特斯拉跑纽北还夸张啊!”*
  • Chapter 3: AI短剧,千亿级的”短视频革命2.0″

    与此同时,音视频大模型开始疯狂进化,AI短剧炸出了”蓝海市场”。

  • 新工作室们抓耳挠腮:”选错工具=踩雷,选对=财富自由,这比投科创板还刺激啊!”*
  • Lesson Learned: 怎么破?Flexible or Die!

    面对这场不知何时会爆发的“AI版本地震”,唯有灵活多元的MaaS(Model-as-a-Service)架构才是王道:

  • 今天用这个模型?OK!
  • 明天那个更强?秒切!
  • 后天又出新黑科技?再切!
  • 记住:在AI世界,比起赌”最好的模型”,不如练就一身瞬间变道的功夫!*
  • 一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题

    2025年大模型:亚马逊的”自助餐厅”战略

    震惊!亚马逊云科技竟然把AI大模型变成了”自助餐”!两年前的赌注如今让他们成了AI界的”食堂阿姨”,而Amazon Bedrock就是那个装满各种”硬菜”的保温餐盘。

    AI界的”满汉全席”

    其他厂商还在推销”一锅炖”的解决方案时,亚马逊早已玩起了”看人下菜碟”:

  • 媒体广告业:来份”Marengo煎饼”配”Stable Diffusion沙拉”?
  • 金融精英:专供”Palmyra x5牛排”,100万token的肥美肉质管饱
  • 推理爱好者:”DeepSeek-v3.1脑花火锅”正在沸腾
  • 文字工作者:”Mixtral文字压缩饼干”现已加入豪华午餐
  • “量贩式AI”的胜利

    当别人还在纠结”用瑞士军刀劈柴还是切水果”时,亚马逊早已备好整套米其林刀具。这波操作直接让AWS在2024年实现:

  • 全球营收突破千亿美元
  • “Choice Matters”策略成为科技圈最成功的自助餐营销
  • 中国企业出海时发现:原来AI模型也可以像选奶茶配料一样自由搭配
  • 最绝的是,不管你要”珍珠奶茶”还是”芝士奶盖”,亚马逊的货架上总能变魔术般掏出对应原料——毕竟在AI的世界里,多样性才是新式霸权。看来云服务的终极形态,可能就是一家永远不缺货的AI便利店

    灵活,是模型选型的核心关键

    大模型进化论:从”万能瑞士军刀”到”专业工具套装”

    1. 模型界的”内卷”大赛

    Palmyra x5最近带着百万级Token的”超长待机”能力闪亮登场,但这就像给金鱼喂了记忆面包——它的注意力曲线活像个U型枕,开头和结尾记得门儿清,中间部分?选择性失忆。技术团队现在恐怕正在实验室里表演”人工呼吸”,试图抢救那些在上下文长河中溺水的信息。

    2. 专业分工:AI界的”八仙过海”

  • DeepSeek v3.1把自己训练成了”华尔街之狼”,但不是为了炒股,而是准备上岗当全栈助理
  • Qwen 3直接变成语言联合国秘书长,中文仅占45%训练数据,119种语言随口切换
  • 所有模型都在喊同一个口号:”拒绝做便宜的瑞士军刀,我们要当整套专业工具箱!”
  • 3. 算力经济学:AI圈的”减肥焦虑”

  • DeepSeek:满血运行已让服务器冒烟,再扩展上下文就是给GPU上酷刑
  • Qwen 3:4张H20显卡就能满血跑路,显存占用只有别人的1/3,堪称模型界的”轻量化冠军”
  • 所有开发者都在玩同一个游戏:如何在性能与成本之间走钢丝
  • 4. 选型宝典:CIO们的”约会APP”技巧

    亚马逊云的Rahul Pathak老师贡献了三句恋爱…啊不,选型箴言:

  • 别当海王,但要保持选择权 – 多模型切换是新型职场PUA(Professional User Advantage)
  • 拒绝过度包装 – 用航空发动机驱动扫地机器人属于行为艺术
  • 精准匹配才是王道 – 给客服AI喂arXiv论文好比让文科生做高数
  • 5. 测评黑科技:亚马逊的”AI选秀大会”

    Amazon Bedrock把模型评估玩成了综艺节目:

  • 自动测评:用冰冷的数据给AI们打颜值分
  • 人工测评:请来专业评委团,连AI的”微表情”都不放过
  • 终极武器:允许企业上传自己的”奇葩说”题库,看哪个AI能接住灵魂拷问
  • 结语

    未来已来,只是分布得不太均匀。当AI们开始像世界杯球员一样各司其职时,企业要做的不是寻找梅西,而是组建一支能夺冠的全明星队。毕竟在这个时代,固执地使用单一模型解决问题,就像坚持用汤勺吃牛排——姿势优雅,但效率感人。
    一家营收千亿美元的公司,如何回应 AI 落地的策略问题

    当AI把咨询公司逼到了墙角的奇闻逸事

  • 2023年,传统咨询公司惊现”职业刺客”*
  • 他们从前靠着一本正经地介绍模型、推荐方案就能赚得盆满钵满。直到某天,Amazon Bedrock这款”人工智能”带着三样武器杀入战场:

  • 模型百科全书 – 比起穿西装的人类,它真的能记住所有参数
  • 24小时待命 – 不用支付加班费也不需要喝咖啡
  • 耿直Boy性格 – 永远不会说”这个需求需要进一步调研”
  • 咨询顾问们发出了灵魂呐喊*:”我们还没学会Python呢!”
  • 行业进化的”达尔文笑话”

    这简直像是商业版《动物农场》:

  • 人类专家 → 变成了系统文档
  • 高额咨询费 → 变成了订阅价格
  • 战略会议 → 变成了API调用
  • 但正如每个老总都爱说的:”这是数字化转型的必经之路~” 不过这次说这话的,真的是一台电脑。

    “Choice Matters”的真相

    Amazon Bedrock这个”人工智能二道贩子”最厉害的地方在于:

  • 选型会变成了自助餐
  • 方案评估变成了Tinder左滑右滑
  • 商业价值分析变成了”亲,给个五星好评呗”
  • 咨询业从此有了新定义:从前帮客户做选择的人,现在自己先被AI选中淘汰了。

  • 本文灵感来源:那个很懂技术的王一鹏,在某个叫InfoQ的地方写了篇正经文章*
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