通过智能客服优化客户体验，通过自动生成代码提高技术团队生产力，通过自动化文档处理提高整个组织运营效率……这是“千行百业”中的不少人正在经历的日常，背后，是生成式AI应用的持续落地。更多的人，致力于通过生成式AI的应用提高效率、优化流程，甚至协助创新。

不过，以上还只是生成式AI这座“冰山”，在现阶段的想象空间下露出的一角。而事实上，生成式AI本身，也是更大的AI技术生态“冰山”的一角。也就是说，如果要更好地释放生成式AI应用的潜力，仍要向“水面下的AI冰山”靠近，深耕AI基建。 

正如亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在前不久的“亚马逊云科技生成式AI构建者大会”上分享的：“生成式AI不仅仅是大模型，今天，当我们谈论生成式AI时，大多数人都在谈论基础模型，而整个生成式AI应用就像是浮在海面的冰山，露在海面上方能被大多数人看到的冰山一角就像是基础模型，而在冰川的底部，同样需要大量的基础模型以外的服务来支撑，如加速芯片，数据库，数据分析，数据安全服务等等。”

就此，亚马逊云科技提供了完整的端到端的生成式AI技术堆栈，从底层的加速层如加速芯片，存储优化，到中间层模型构建工具和服务，再到最上层的生成式AI相关应用，每一层都在针对客户的不同需求持续创新。

当前，亚马逊云科技围绕应用场景、工具和基础设施、数据基座、AI原生应用构建和生成式AI服务，助力企业和开发者释放生成式AI的潜力：

首先，选择合适的应用场景，从典型场景入手创新业务模式；接下来，借助专门构建的生成式AI工具和基础设施，快速构建高性价比的生成式AI应用；然后，夯实数据基座，使用私有化数据，打造差异化竞争优势；再然后，借助云原生服务，加速AI应用构建，助力业务敏捷创新；最后，借助开箱即用的生成式AI服务，消除重复性工作并专注创新本身。

除了上述云服务，亚马逊云科技还提供解决方案架构师、产品技术专家、人工智能实验、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队、培训与认证部门等多种资源共同助力客户成功。

陈晓建也表示，开发生成式AI应用是一个充满挑战的系统工程，并不是单纯的产品和服务拼接，因此，在加速客户最终应用的商业化落地方面，亚马逊云科技除了本身的资源以外，也致力于构建强大的合作伙伴生态，携手伙伴助力解决生成式AI应用构建中的各种技术问题，构建生成式AI的大生态，加速应用落地。

亚马逊云科技的主张与努力，已经收获诸多成果。

例如，在办公领域，亚马逊云科技客户团队联合Data Labs团队和快速原型（Rapid Prototyping）团队，为金山办公的AI创新探索提供新思路和建议，协助完成了向量搜索、Stable Diffusion打包方案等的POC（概念验证）测试。

金山办公与亚马逊云科技机器学习产品部门紧密合作，通过 Amazon SageMaker 进行最终用户的购买预测，提升最终用户转化率，实现精细化运营。基于 Amazon SageMaker 服务，金山办公构建了从用户识别、用户转换到流失用户挽回的一整套用户精细化运营路径，今后还将逐步延伸探索到更多的用户场景。

近期，通过与亚马逊云科技全球团队的协调，金山办公率先试用了新近推出的全托管生成式人工智能模型工具Amazon Bedrock，对各种办公应用场景进行了全面测试，从而提升产品性能。

亚马逊CEO Andy Jassy曾经指出，“我们的目标是让任何人都能够获得和大型企业一样先进的基础设施和成本来实现自己的创新”。可以看到，在生成式AI领域，亚马逊云科技同样在依托产品和服务，实现生成式AI技术的普惠化，赋能更多的企业和个人开发者加速创新。