文/杨剑勇
过去几年，因新冠疫情、全球通胀以及叠加俄乌局势等诸多因素影响，不少企业经营受到冲击。对于企业管理者而言，面对当前诸多不利因素冲击下，需要调整新战略以此提升抗击风险能力，数字化则是其中核心战略之一。在这一战略指引，各行各业优先考虑数字化，以此提升办公、生产效率的同时，实现提质增效，从而驱动企业韧性成长。
在企业数字化持续推进下，对云计算、人工智能等新技术需求强劲。然而，各界在云上进行创新，选择云服务厂商比拼的不仅是IaaS基础设施能力，还有物联网、人工智能、机器学习、数据分析等云服务能力。其中，以亚马逊云科技为例，一直引领着全球云计算产业的发展，推动各个行业的数字化、智能化进程的同时，为云计算创新再度指引着发展方向。
无论在人工智能和机器学习等创新技术，还是无服务器等基础设施服务方面，亚马逊云科技都是全球云计算产业风向标。日前，全球市场研究机构IDC发布《2022年亚太地区（不含日本）AI生命周期软件工具和平台供应商评估》报告。在IDC评估的8家供应商中，亚马逊云科技凭借其机器学习旗舰产品Amazon SageMaker强大的功能、不断提升的交付能力以及在保持开源方面的领先优势，被IDC列入“领导者”阵营，并居于图中最高最远位置。
IDC MarketScape评估模型是IDC推出的重要研究方法及评估工具，通过综合考量厂商在产品、服务、能力和策略等方面的表现能力及竞争力，对特定市场进行定量和定性评估。它以完整的研究报告形式呈现，并以清晰易读的图形进行总结，为行业用户及IT厂商制定技术决策提供必要信息。如上图所示，在这份报告中，亚马逊云科技在能力和战略两个维度都获得最高分，在以圆圈为代表的市场份额方面，亚马逊云科技也位居前列。
亚马逊云科技参与评估的解决方案是Amazon SageMaker。它可为客户的数据准备、模型构建、训练、评估、部署、MLOps和可信度提供端到端的完全托管服务，为企业的整个机器学习生命周期提供支持。IDC报告指出，凭借在功能和产品、服务交付和增长方面的强大优势，Amazon SageMaker成为亚马逊云科技有史以来推出的增长最快的云服务之一。
亚马逊云科技近年来一直在Amazon SageMaker套件中快速推出新功能和特性。这些功能和特性往往秉承开源特色，体现出强大的工程灵活性，支持快速交付和部署，可以有效支持用户的规模化推理，具有良好的性价比，可以为用户带来数据引力和规模经济等好处。据此，IDC推荐具有构建者/开发者文化的企业、致力于以相对较小规模团队或较低运营成本来扩展ML/DL模型的企业，以及重视技术支持质量和及时性的企业使用Amazon SageMaker。
据介绍，为打破机器学习的壁垒，推进这项尖端技术的普惠化，把机器学习能力真正从研究实验室交到企业手中，亚马逊云科技在2017年 re:Invent 全球大会上推出了Amazon SageMaker。Amazon SageMaker由十几种工具组成，如今，这项完全托管的旗舰版机器学习服务已成为亚马逊云科技历史上增长最快的服务之一。
值得注意的是，在此前，从事机器学习仍然需要专门的技能，通常由数量有限的开发人员、研究人员或以机器学习为主要业务的公司所有。开发人员和数据科学家必须首先将数据可视化、转换和预处理为算法可用训练模型的格式，涉及大量的算力、漫长的训练周期，并需要设立专门的团队来管理环境。这些环境通常跨越多个支持GPU的服务器，以及需要大量的人工性能调整。此外，在应用程序中部署经过训练的模型需要一套不同的应用程序设计和处理分布式系统的专业技能。随着数据集和变量的增加，新信息的出现，旧模型变得不再可用，企业不得不重复上述过程。这导致除了资金充足的企业和研究机构外，大多数人都无法接触到机器学习。
为此，Amazon SageMaker推出了全球首个用于机器学习的集成开发环境（IDE），使开发人员、数据科学家和商业分析师能够快速、轻松地准备数据，并在规模上构建、训练和部署高质量的机器学习模型，例如Amazon SageMaker Canvas为没有机器学习经验的商业分析师提供的无代码环境。Amazon SageMaker Studio Lab为学生提供无需设置、不收费的机器学习环境，让他们能够更快地学习机器学习技能。
在过去的六年时间里，亚马逊云科技增加了超过290项新的功能和特性。最近，亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会上宣布Amazon SageMaker 推出八项新功能，包括：新的 Amazon SageMaker 机器学习治理功能可以在整个机器学习生命周期中提供对模型性能的可见性；新的 Amazon SageMaker Studio Notebooks 功能提供了增强的Notebooks体验，让客户只需点击几下即可检查和解决数据质量问题，促进数据科学团队之间的实时协作，通过将Notebooks代码转变到自动化作业加速机器学习实验到生产的过程；Amazon SageMaker Geospatial ML 让地理空间数据处理变得更容易等等。此次发布的新功能让团队能够更轻松地协同机器学习模型的端到端开发和部署，将数据扩展到地理空间，帮助客户大规模利用机器学习，并更好地进行机器学习相关的模型治理。
当前，数以万计各种规模和各行各业的客户都在使用Amazon SageMaker。亚马逊云科技客户每个月都在构建数百万个模型、训练数十亿参数规模的模型、生成数万亿个预测。许多客户正在以几年前闻所未闻的规模使用机器学习。其中，全球当红AI绘画独角兽Stability AI也在用。
Stability AI是最近以AI绘画走红全球的新晋独角兽公司。该公司推出了开源AI模型Stable Diffusion。利用这一模型，即便是完全不具备绘画能力的人，只需要提供一段文字描述，就可以创作出精妙绝伦的绘画作品。Stable Diffusion自2022年8月推出以来，已经被全球超过20万开发者下载和授权。DreamStudio是Stability AI面向消费者的产品，注册用户已经超过100万，来自全球50多个国家，共同创建了超过1.7亿张图像。
要知道，Stable Diffusion这样的模型训练起来非常困难，需要使用数千个GPU或Amazon Trainium机器学习训练专用芯片。Stability AI 选择了亚马逊云科技 作为首选云提供商。通过使用 SageMaker 托管的基础设施和优化库，Stability AI能够使其模型训练具有更高韧性和性能。例如对于 GPT NeoX 等模型，Stability AI 使用 SageMaker 及其模型并行库将训练时间和成本减少 58%。 这些优化和性能改进适用于具有数百或数千亿参数的模型。
最后，目前，全球数以十万计客户选择亚马逊云科技运行其机器学习工作负载，各个行业、各种规模的企业和组织都在借助人工智能与机器学习技术进行全行业、全场景的数字化创新。能看出，以云计算、人工智能为核心的技术，亚马逊云科技为各行各业带来创新新动能，帮企业获得数据洞察，更好地推动业务发展，成就各行各业的探路者。
杨剑勇，福布斯中国撰稿人，致力于深度解读物联网、云服务、人工智能和智能家居等前沿科技。
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