界面新闻记者 | 肖芳

界面新闻编辑 | 文姝琪

在2024 re:Invent全球大会上，亚马逊一口气发布了6款大模型 。

这些大模型都依托于其发布的推出新一代基础模型Amazon Nova ，并集成在Amazon Bedrock中提供服务
。

其中
，Amazon Nova系列基础模型包括Micro、Lite 、Pro
、Premier四款：Amazon Nova Micro为纯文本生成模型，每秒可输出210个token；Amazon Nova Lite和Amazon Nova Pro为多模态模型 ，分别对标OpenAI的GPT-4o mini和GPT-4o
，且多项能力在基准测试中表现更优；Amazon Nova Premier同样是多模态大模型，专为复杂推理任务而生。

目前 ，Amazon Nova系列Micro、Lite 、Pro模型已全部正式可用，Amazon Nova Premier预计将在2025年第一季度可用 。

同时
，亚马逊还推出了两个全新模型
。Amazon Nova Canvas是图像生成模型，性能上优于OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion ，还内置的安全控制措施确保能够追溯每张图像的来源；Amazon Nova Reel是视频生成模型
，支持生成六秒的视频，未来几个月将支持最长为两分钟的视频生成。

亚马逊云科技新任CEO马特・加曼（Matt Garman）在演讲中表示 ，大模型是一个创新速度极快的领域
，几乎每周都会有新版本
、新功能、新模型 、新更新以及新的成本变化 。尽管有这么多创新和众多模型，可实际上要找到一个完全契合自身用例的完美模型依旧十分困难。

正是基于这样的市场洞察 ，亚马逊云科技试图打造一个专业知识与延迟、成本等因素进行合理组合的大模型服务
。其最近两年在大模型上的动作也均以此为出发点。

Amazon Bedrock去年的使用量已增长5倍

面对市场对大模型的需求痛点
，亚马逊在2023年4月推出一项完全托管的服务Amazon Bedrock，来满足市场需要考量模型专业能力
、成本等因素的需求 。

通过API集合 ，Amazon Bedrock提供来自AI21 Labs、Anthropic 、Cohere
、Meta、Mistral AI 、Stability AI 以及亚马逊自身等多家公司的基础模型
。这些基础模型涵盖了文本生成
、图像生成等多种类型
，为开发者提供了丰富的选择，以满足不同的应用场景和需求。

马特・加曼（Matt Garman）透露 ，每天都有数以万计的客户在生产应用中使用Amazon Bedrock，其使用量在去年就增长了近5倍 。

快速增长的使用量证明了市场对于Amazon Bedrock这种服务模式的认可
。背后的原因也不难理解
，大模型在快速迭代升级，很多企业并非是想使用一款基础模型 ，而是针对不用需求选择更合适的模型。Amazon Bedrock集成了越来越多模型
，其带来的便捷性不仅吸引了很多企业客户使用，还吸引了Salesforce、SAP和Workday等独立软件供应商（ISV）集成到他们自己的系统上 ，为下游客户提供生成式AI服务 。

Amazon Nova系列模型也是在平衡专业能力 、成本和延迟等多方面基础之上推出的
。同时
，亚马逊还在Amazon Bedrock中推出模型蒸馏功能，帮助企业进一步降低大模型的使用成本。根据马特・加曼（Matt Garman）在演讲中透露的信息 ，经过蒸馏的模型相比被蒸馏的模型
，运行速度能够快500%，成本还能降低75% ，而且Amazon Bedrock可一站式完成所有相关工作 。

亚马逊自研的Nova系列模型还能够与蒸馏功能整合在一起
，把大模型的智能“转移”到更小的模型中，这些小模型成本效益更高 ，延迟更低
。

亚马逊在2024 re:Invent全球大会上发布的6款模型并不是全部。根据马特・加曼（Matt Garman）的介绍，亚马逊还将在2025年推出语音到语音模型以及多模态到多模态模型 。

其中
，语音到语音模型计划在2025年第一季度推出，该模型旨在通过理解自然语言的流式语音输入 ，解释语言和非语言信号（如语调和节奏）
，提供流畅的类人交互，彻底改变对话式AI应用 ，确保低延迟的双向交流。

多模态到多模态模型是亚马逊在大模型上的一个全新尝试
，能够接受文本
、图像、音频和视频作为输入，并以任意模态生成输出
。该模型预计在2025年中旬推出 ，将简化应用开发
，使同一模型能够执行多种任务，如内容模态转换 、内容编辑 ，以及驱动能够理解和生成所有模态的AI代理。

数十万枚自研芯片落地Anthropic
，亚马逊要向微软+OpenAI发起新挑战

在2024 re:Invent全球大会上，AI初创公司Anthropic的联合创始人兼首席计算官Tom Brown宣布了“雷尼尔计划 ”（Project Rainier） ，该计划也是一个有战略意义的布局 。

“雷尼尔计划
”的核心内容是，Anthropic未来将使用一个拥有数十万枚亚马逊自研芯片的算力集群
。其芯片数量将是Anthropic现有算力集群的五倍以上。

Anthropic是亚马逊投资的AI初创公司 。2023年9月
，亚马逊向Anthropic投资40亿美元
。今年11月，亚马逊再次向Anthropic追加40亿美元投资。这是亚马逊近30年最大的一笔对外投资 。投资之后 ，Anthropic必须使用亚马逊AWS的云计算服务
，其推出的Claude系列模型也已集成在Amazon Bedrock上
。

从模型能力上看，Claude系列模型是目前市面上几乎少数可以和OpenAI旗下GPT-4对标的模型。如果“雷尼尔计划”能够顺利落地 ，Anthropic将用上全球规模最大的AI算力集群之一
，这对后续模型能力的进一步提升也有积极的帮助 。

此举背后，我们可以看到亚马逊云在大模型上更大的野心
。一方面 ，亚马逊云科技联合Anthropic对标微软+OpenAI的模式
，和其争夺更多有大模型和云计算使用需求的客户。

此前，微软CEO萨提亚·纳德拉在电话财报会中曾表示 ，超过1.8万家公司正在使用微软的Azure OpenAI服务
，这里面有很多是Azure的新客户 。并且，其云计算产品Azure的收入增长 ，也有不少是来自微软提供的GPT-4入口。

这意味着OpenAI走红后，其为微软的云服务Azure带来了更多新增客户
，亚马逊也可以复制这种已经被验证过的打法
。

另一方面，亚马逊通过投资的方式将自研芯片和Anthropic深度绑定 ，既能够降低自己的算力成本
，也能减少其对英伟达
、英特尔等芯片供应商的依赖。节省下来的算力成本可以让亚马逊的云计算服务以及生成式AI服务在价格上更有竞争力 。

据Synergy Research Group最新公布的数据估算，2024 年第三季度 ，亚马逊在全球云基础设施市场的市场份额达到31%
，领先于微软 Azure平台的 20%和谷歌云的11%
。

显然，亚马逊云科技并未满足于此 ，还在试图通过AI大模型带来的增量寻求更多的市场份额。