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一个清晨的梦来自奥菲寺
qubit |微信官方账号QbitAI

电商鼻祖，零售巨头亚马逊，应该加一个标签。

根据2022年Q1的最新财报，云计算业务已经成为亚马逊的主要增长和利润来源:

第一季度营业收入同比增长37%至184.4亿美元；营业利润同比增长57%至65.2亿美元；利润率为35.3%，高于上一季度的29.8%和去年同期的30.8%。

要知道，亚马逊是全球云计算市场的庞然大物，公有云市场份额38.9%，超过了后三者之和。

总体来说，增速还是很高的，以至于市场上甚至出现了“增长神话”这样的表述。

△Gartner 2020-2021年IaaS公有云市场占有率数据△2020-2021年Gartner IaaS公有云市场份额数据

换个角度看，在Gartner发布的云AI开发者服务魔力象限报告中，亚马逊云技术也位列领导者象限。

要说“增长神话”背后隐藏着什么，就不得不提创新。

尤其是近年来，云计算作为给AI提供大计算能力和大数据存储传输能力的基础设施，也开始与AI深度融合。

跳出云计算的范畴，亚马逊云技术也被评为国内所有AI开发平台应用市场的创新第一。

△弗若斯特沙利文&头豹研究院《2021年中国AI开发平台市场报告》△ Jost Sullivan & Head Leopard研究院《2021年中国AI开发平台市场报告》

亚马逊云技术的这一方面在中国一直很容易被忽视，只是因为云计算并不直接接触消费者，而是在日常生活的方方面面背后提供支持。

这一财务数据的变化将作为一个醒目的标志，并将成为市场对亚马逊认知的起点。

一直以来，亚马逊云技术都在中国推广新技术，帮助中国企业出海，帮助国外企业本地化，推动传统行业的数字化、智能化改造，也将被更多人看到。

新技术落地

要说现在最火的行业，智能汽车肯定是其中之一，但是在自动驾驶的一个环节就非常难落地。

根据美国兰德公司的研究，自动驾驶算法需要积累至少177亿公里的驾驶数据来改进算法，才能达到人类驾驶员的水平。

先不说达到人类的水平。按照最受认可的SAE自动驾驶分级标准，需要2000万公里的路测里程才能达到L3级别。

几千万公里路测产生的数据要达到EB级别，也就是常见的TB乘以1024再乘以1024。

更何况不同环节要求的数据格式并不统一，比如数据导入的S3/NFS格式，数据预处理的HDFS格式，AI训练的NFS格式，以及仿真和模型验证等。

△来自中国计算机学会高性能计算专业委员会《数据密集型超算技术白皮书》△来自中国计算机联合会高性能计算专业委员会《数据密集型超级计算技术白皮书》

很多智能行业的初创企业，人力物力有限，想自建IT系统几乎做不了别的。一方面是自建规模难以跟上快速增长的业务，另一方面是运维涉及大量精力。

为了专注核心技术研发，迁移到第三方云计算服务是很自然的选择。

国内使用亚马逊云技术机器学习平台的自动驾驶公司有Momenta、智加科技等。、以及极光、Mobileye、途胜未来等。世界各地。

分别为每个客户提供云计算资源并不是亚马逊云技术的全部考虑。

在积累了大量行业经验后，亚马逊云技术于2011年12月推出了两项有针对性的新服务:解决数据收集问题的亚马逊物联网FleetWise和行业解决方案Amazon for Automotive。

亚马逊SageMaker Canvas无代码机器学习平台也是针对零机器学习经验群体推出的。

亚马逊SageMaker Canvas将机器学习模型的许多步骤可视化为一个交互UI，让业务、人力资源、财务等部门的人无需编写一行代码，就能快速生成机器学习预测模型，解决工作中的问题。

目前，宝马已经在整个价值链中采用了AI，使其能够为客户、产品、员工和流程创造附加值。亚马逊SageMaker Canvas可以推动AI/ML向整个宝马集团的扩展。通过SageMaker Canvas，其商业用户可以轻松探索和构建ML模型，无需编写任何代码即可做出准确的预测。亚马逊SageMaker还使宝马的中央数据科学团队能够在将商业用户创建的模型发布到生产之前进行合作和评估。

中企出海、外企本地化

AI和数据分析不仅仅是前沿行业的专利，在更广泛的消费和互联网行业也是有用的。

其中，智能制造和数字经济都在资本和政策的双重红利下，前景广阔。

相对于自动驾驶行业，企业出海面临的麻烦要多几个，需要一个全球统一的基础设施。面对跨境支付带来的风险，他们还要满足各国日益严格的数据安全合规要求。

结果，亚马逊云技术因为自身的定位，尤其受到想要出海的中国企业和想要登陆中国的外国企业的青睐。

在艾瑞对包括离岸业务在内的中国公有云市场份额的统计中，亚马逊云技术排名第二。

中国企业出海的例子，比如OPPO，智能手机海外出货量占比过半，可穿戴智能设备市场也在发展中。

OPPO的AI助手月活过亿。如何降低AI推理的成本，提高AI推理的效率是关键。

除了想办法优化算法，还可以雇个外援，就是专门的推理芯片。

最终，OPPO选择将小布助手部署在亚马逊EC2 Inf1实例上，采用了亚马逊云技术自研的推理芯片Inferentia，相比基于GPU的上一代实例，单次推理成本最高可降低70%。

在问答和闲聊场景下，助手布整体推理节省35%左右，减少25%的端到端延迟。

迁移到新芯片的工作量并不大，只需要最小的代码改动来匹配亚马逊神经元开发套件。

外资企业本土化的代表是丹尼尔·惠灵顿，一家来自欧洲的钟表珠宝制造商。

进入全球市场后，他们发现了一个共同的问题，那就是总部与全球消费者之间的时间差。

比如客户报修或退货，审核负责人还在深夜，要等到第二天，消费体验非常不好。

后来，他们基于亚马逊Rekognition图像识别API创建了自动化流程，基于图像识别的退货率比以前快了15倍。

从这个小案例也可以看出云计算空更大的发展。

相比少数拥有AI技术，需要计算资源的企业，更多的企业需要基于现有的AI能力定制自己的业务流程。

在这方面，除了上面提到的Amazon Rekognition，亚马逊云技术还提供了一系列相关产品。

Amazon Personalize预置了推荐系统必备的基础设施和算法，提供API接口，可以快速搭建个性化推荐应用。乐天玛特超市利用它将顾客从未购买过的商品数量增加了40%。

亚马逊为联络中心带来了AI代理调度、风险欺诈检测、情绪分析等能力，与传统的联络中心解决方案相比，可以节省高达80%的成本。

亚马逊开放了Alexa语音助手的相同技术，可以构建、部署和管理定制的语音聊天机器人，也可以原生集成Amazon Connect构建的联络中心。

使用这些产品不需要专业的AI知识，传统软件开发者可以快速构建AI应用。

然而，那些连传统IT开发能力都缺乏的企业呢？

传统行业智能化转型

数字化转型、智能化升级是近年来的热词。

据权威市场研究机构IDC预测，到2024年，AI将成为所有企业不可或缺的一部分。

随着越来越多的传统行业，如工业制造、物流、能源、交通、农业等，对智能转型产生需求，那么25%的人工智能投资将大规模推动成果即服务形式的创新。

对于制造业来说，AI的一个重要应用就是需求预测。

特别是反复无常的疫情，造成了客户需求、制造业上下游供应链前所未有的波动。

富士康与亚马逊机器学习解决方案实验室合作，利用亚马逊预测时间序列预测服务，为其一家工厂开发了端到端的需求预测模型。

该解决方案将预测精度提高了8%，每年将为工厂节省553，000美元。

亚马逊Monitron也可以提供端到端的AI能力。基本用法是监控工业设备的异常，更高级的是通过机器学习及时发现设备的真实问题。

专业术语是“预见性维护”。一方面可以防止某个设备的意外停机影响整个生产线的运行以及可能出现的安全问题。另一方面，故障前及时维修也能增加个别设备的使用寿命。

该解决方案已被乐器制造商Fender、通用电气的天然气电力供应商GE Gas Power以及其他行业客户所采用。

云数智一体，是这个时代的答案

看了前面这么多各行各业的案例，不难总结出两个规律。

第一，从高科技到互联网，从消费到更多的传统行业，都离不开云计算、AI和数据分析的紧密结合。

数据，常被比作“数字石油”，是这个时代最重要的生产要素。AI算法需要从海量数据中挖掘更多的价值，AI算法需要云计算提供大量的计算能力。

这是全球云计算市场从15年的0增长到2021年的7050亿美元的主要逻辑。

第二，离技术越远的行业，在智能化升级时，需要更完整、端到端的解决方案。

由此，大数据、人工智能、云计算的融合发展是这个时代的答案。

所以这一段时间，我们可以看到，原来世界各地的大数据中心都升级改造成了智能计算中心。以AI算法起家的公司，比如商汤，已经开始自建计算电源系统，而云计算公司都在研发自己的AI芯片和AI技术。

在这众多玩家中，以全面的解决方案、全面的AI/ML工具、MLops方法论和服务降低AI使用门槛，是亚马逊云技术的优势，也是“增长神话”背后的驱动力。

就亚马逊云技术在国内市场的表现来看，其技术体系并没有水土不服，反而成为中国企业与国外企业的连接点。

上面说的云服务，其实只是这个技术体系中的冰山一角。

每年，亚马逊云技术都有成千上万的新服务，包括250+ AI相关的服务。

这个量让相关从业者觉得“你慢一点我就学不会了”。

好在亚马逊云技术每年都会以INNOVATE conference的形式整理并呈现近期趋势。

据悉，本届INNOVATE大会以“人工智能新引擎”为主题，免费报名，在线参与。

如果你想了解亚马逊云科技的AI技术，不妨下周看看。

参考:
[1]https://IR . about Amazon . com/news-release/news-release-details/2022/Amazon . com-announcements-first-quarter-results-f 0188 db 95/
[2]https www . Gartner . com/en/documents/4007678
[3]https://www . IDC . com/research/view TOC . JSP？container ID = us 44646019
[4]2021年中国AI开发平台市场报告
[5]https://www.iresearch.com.cn/detail/report? ID = 3812
[6]https://www . Amazon AWS . cn/customer-stories/automotive/weride-case-study/
[7]https://AWS . Amazon . com/cn/ec2/instance-types/in f1/
[8]https://AWS . Amazonid=3812&isfree=0

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