作者 | ZeR0

智东西纽约7月15日报道，今日，AWS（亚马逊云科技）宣布对AWS生成式AI创新中心投资翻倍，在2023年投资1亿美元的基础上，再度追加1亿美元（约合人民币7.17亿元），以帮助客户引领下一波AI创新浪潮。

AWS生成式AI创企旨在通过为企业提供灵活且经济高效的生成式AI服务，帮助每个组织充分利用AI。自2023年至今，AWS生成式AI创新中心以来已指导来自金融服务、医疗健康等各行业的数千家客户，包括F1赛车、福克斯、新加坡政府科技局、纳斯达克、NFL、瑞安航空、标准普尔全球等，帮助他们从AI实验到全面部署，创造了数百万美元的生产力提升，并改变了客户体验。

AWS有一个明确的目标：帮助客户将AI潜力转化为实际业务价值。AWS生成式AI创新中心将亚马逊数十年的AI积累、深厚的技术知识和广泛、安全的实际部署经验相结合，通过赋能客户自由创新，并通过可信的AI解决方案实现价值最大化，来取得成果。

该创新中心有一个由全球AI科学家、战略专家、工程师、解决方案架构师等组成的多学科团队，直接与客户和合作伙伴紧密协作，一起解决AI实施中最复杂的挑战。

通过逆向工作方法，AWS可理解真实的客户需求，在短短45天内交付可部署的解决方案，保持将先进科技与实际应用相结合的生产优先思维模式。无论是聊天机器人、摘要工具、内容生成工具，还是非常复杂的工作流程，AWS都能在很短的时间内交付。

为了帮助更多客户，AWS还推出了AWS生成式AI合作伙伴创新联盟，这是一个精心筛选的全球系统集成商和咨询公司网络。这些合作伙伴运用AWS生成式AI创新中心经过实战检验的方法和资产，帮助客户快速从AI实验扩展到企业级实施。

一、将AI潜力变为实际业务成果：数据处理速度飙升，成本大幅节省，扩展创作边界

一些AWS生成式AI创新中心客户已将AI潜力转化为实际业务成果，如加速药物发现、转变政府服务、优化制造运营等。

例如，在制造行业，财富500强公司Jabil（捷普集团）是一家知名的美国工程、供应链和制造解决方案提供商，在全球拥有超过100个站点和14万名员工。该公司与AWS和AWS合作伙伴合作，实现了数据处理时间减少74%，提高了运营效率。仅用3周时间，他们部署了使用Amazon Q连接数据库的智能车间助手，现在可以处理跨多种语言的1700多项政策和规范，减少了平均故障排除时间，同时提高了诊断准确性。

在体育领域，华纳兄弟探索体育欧洲利用Amazon Bedrock、Anthropic Claude 3.5和其他AWS服务开发了一个AI驱动的解决方案——自行车中央智能（CCI）。CCI处理数百份文档和数据库，使山地自行车赛事评论员能通过自然语言查询访问信息，大大减少研究时间，并增强讲故事能力。

PGA巡回赛通过实施由Amazon Nova驱动的智能图像筛选系统，转变了其内容工作流程。这是一个AI解决方案，可以根据复杂的品牌和情感标准自动评估球员照片，分析多张图像以选择锦标赛预览和回顾的完美镜头。通过用Amazon Nova的先进功能替代人工审核流程，PGA巡回赛在保持高编辑标准的同时，相比替代AI模型节省了70%的成本。

在汽车领域，宝马集团管理着超过2300万辆连接到其托管在AWS上的互联车辆后端的车辆，每天产生约170亿次请求和197TB的数据。宝马和AWS持续合作，使这些流程更加高效。其中一项创新是一个可以自动分析系统架构、日志和基础设施变更的AI解决方案，能在几分钟内识别服务中断的根本原因。相比之下，以前完成这项任务，需要多个团队花费数小时的人工调查。

在音乐领域，AI音乐生成创企Splash Music在AWS上开发了一个AI驱动的音乐制作平台，可将简单哼唱的旋律转换成完整制作的成熟歌曲，为业余和专业音乐人扩展了创作可能性。通过使用Amazon SageMaker HyperPod和AWS Trainium芯片，它能高效处理PB级音乐数据集和大语言模型。这种方法将基础设施成本降低了50%以上，同时实现了快速扩展。在5个月内，用户创作了超过10000首AI生成的歌曲（“wemixes”），获得了4亿次曝光。

二、Agentic AI蕴含巨大经济潜力，亚马逊已在内部积极部署

AWS生成式AI创新中心服务数千客户的经验揭示了一个明确的模式：成功的AI实施始于强大的数据和云计算基础。许多客户开始AI之旅时，首先在AWS上建立稳健的云计算和数据实践——集中化数据湖、实施治理、现代化分析能力，这些能力随后成为更具突破性的AI计划的跳板。

在AWS团队看来，对AWS生成式AI创新中心的投资尤为重要，因为AI正在从简单响应提示的系统演变为能够推理、规划和执行复杂任务的自主agents（智能体）。

这一演变蕴含着巨大的经济潜力。根据Gartner的预测，到2028年，15%的工作决策将由Agentic AI自主做出。超越经济预测，agents代表着工作方式以及价值如何被捕获和创造的更大转变。有了agents，人类可以减少重复性工作，更多地专注于负责任的设计、战略思考和创新创造。

AWS希望通过提供先进的agents能力，扩展和增强企业的团队能力，并使得企业认识到人类判断、同理心和负责任决策的不可替代价值。在实施这些技术方法时，AWS强调明确的治理、问责制、可解释性和隐私控制。

在向客户发布服务之前，亚马逊已先在自家内部应用这种方法。例如，亚马逊正在使用Agentic AI为新版Alexa+提供动力，并在其履行网络中用于库存放置和需求预测。AWS还在内部销售和营销活动中使用agents，并积极部署agent工具和加速器。

三、从先正达、阿斯利康到雅虎财经，各行业客户用Agentic AI应用改造业务

与AWS生成式AI创新中心合作的一些客户，已经看到了Agentic AI的前景和价值。

全球农业领导者先正达（Syngenta）利用AWS的AI能力开发了一个创新解决方案Cropwise AI，旨在帮助农民应对复杂的农业挑战。当农民寻求指导时，Cropwise AI的Agentic AI架构同时分析天气模式、土壤条件、作物生长阶段和产品信息，能够实时综合各种数据源的见解，以超快速度提供全面的农业建议。Cropwise AI使用先正达在大量农业数据上精心训练的专有模型，来生成个性化的、数据驱动的建议。相比传统的顺序AI处理，Cropwise AI使农民能在不断变化的环境因素面前做出更加快速、明智的决定，适应现代农业的动态特性。

生物制药公司阿斯利康正在构建一个生成式AI驱动的对话分析解决方案，帮助其内部团队高效分析全球市场的医疗健康专业文档。最终的解决方案采用了专用agents的动态工作流程：一个将自然语言转换为SQL查询以检索数据，另一个将结果转换为基于Python的可视化，第三个生成全面摘要。转向agents使阿斯利康能够显著减少查询响应时间，显示50%的改进。这种转变使内部团队能够发现以前无法获取的有关处方模式和护理缺口的宝贵见解。借助该解决方案的模块化架构，阿斯利康可以在多个平台上重复使用这些agents，为未来的AI驱动分析计划创建可扩展的基础。

网络安全公司SonicWall正在利用AWS上的专用AI agents，改变客户管理防火墙配置的方式。其创新解决方案部署了协同工作的专用agents：一个路由器agent分析自然语言请求以确定查询类型，而专用agents同时处理安全策略验证和配置生成。

通过编排这些专用agents，SonicWall在短短3周内从潜在易受攻击的开源框架转向安全、高性能的解决方案，将代码可维护性提高了40%，并显著降低了运营复杂性。现在，托管服务提供商可以即时配置和升级防火墙，将以前复杂的安全任务转变为精简的自动化流程。

财经信息服务平台雅虎财经正在致力于革新数百万投资者访问市场分析的方式。在AI驱动的新闻摘要解决方案基础上，他们正在开发一个创新的多agents系统，其中一个主管agent将智能地编排专门的agents，这些agents致力于分析突发新闻、处理财务数据和解释美国证券交易委员会（SEC）文件。通过使用这些agents，雅虎财经可以基于每个投资者的查询，通过单一、无缝的界面组合来自多个来源的见解，提供全面的财务分析，无需编程经验。

结语：通过扩大投资加速AI创新，以安全可信、高性价比的方式提供商业价值

AWS对AWS生成式AI创新中心的投资加倍，标志着其帮助客户推动AI创新承诺的新篇章。AWS正在扩展agents能力、深化与初创企业的合作、推进前沿工程部署、扩大合作伙伴计划，以最终帮助客户将AI应用落地到生产环境中，以从中获得商业价值。

AWS期待与客户、合作伙伴以及更广泛的生态系统合作，将新兴技术转化为实用的业务解决方案，以安全、负责任和具有成本效益的方式提供真实价值。随着AI领域的发展，其使命依然明确：确保AWS客户始终站在AI创新的前沿，推动有意义的业务转型，帮助企业将大胆的AI愿景转化为生产现实。

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