执行概要
从基础模型到落地的生成式AI应用，需要经过模型训练、模型定制、模型部署、模型推理等环节。各个环节上的行业参与者均面临着不同程度的基础设施、数据集成、应用场景选择、安全与隐私以及负责任AI方面的挑战：
大模型提供商在训练基础模型的过程中，数据准备工作复杂而耗时，训练基础设施的管理与优化有较高的门槛，且算力成本高昂。对于生成式AI应用开发者而言，需要为应用场景选择最为适配的模型，也需要集成来自不同存储库、不同格式的数据，还需要保障用户数据隐私、模型安全以及生成内容的安全。对于生成式AI应用使用方而言，识别应用场景、利用自有数据与大模型进行交互的过程中如何保证数据安全，如何确保模型生成内容所问即所答，都是其挑战所在。
整体来看，能够帮助生成式AI新生态里的产业参与者加速生成式AI应用落地的解决方案，必须具备五大要素：
高性价比的基础设施、丰富而灵活的模型选择、使用私有数据实现差异化定制、开箱即用的生成式AI驱动的应用和负责任的Al₀关于部署方式，现阶段用户更倾向于从云端开始部署：一方面大模型尚处于早期，模型能力不断突破，云服务能够助力用户快速使用到最新的模型能力；另一方面，使用云服务也可以助力用户降低基础设施搭建与运维的时间成本，因此云服务商成为各类玩家构建和部署生成式AI应用的首选合作伙伴。开启云上生成式AI之旅：
有必要尽快将生成式AI融入企业级战略，确定是自建模型还是使用模型定制功能来发挥企业的差异化优势。在参考外部诸如提高生产力、增强用户体验以及优化业务流程成功实践的同时，筛选确定自身应用场景。端到端构建生成式AI应用，则从为应用场景选择模型开始，参考当前的成功实践，选择适当的模型定制路线进行模型的适配与调整，将经过评估验证的模型集成到企业应用系统，并设立评估指标，对应用进行持续迭代。
亚马逊云科技助力释放生成式AI潜力：
亚马逊云科技致力于不断降低机器学习使用门槛，面向生成式AI,公司提供丰富的算力选择与高效的加速训练与推理；在海外区域推出Amazon Bedrock助力轻松构建并规模化生成式AI应用，以及企业级生成式AI助手Amazon Q;高度重视为用户提供负责任的AI策略支持。此外，公司也在持续建设端到端的数据基座，以支持生成式AI的数据集成需求。至今，超过1万家客户利用亚马逊云科技Amazon Bedrock进行生成式AI创新。
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