5万人涌向赌城，围观美国ai业态-k8凯发真人

“your data, your ai, your future.”

“intelligent data, your unfair advantage to winning the cloud.”

11月末，若是你降落在拉斯维加斯麦卡伦国际机场，或许会在大厅里看到一排排ai企业和云厂商相关的夸张标语。走向出口的路上，你的身边会不断穿梭过穿着印有“ai21lab”“anthropic”等字样的ai企业员工。或许，你还会被机场工作人员主动询问:“你是来参加awsre:invent大会的吗？”

当地时间11月26日至12月1日，为期5天的re:invent大会，将“赌城”暂时变成了ai开发者们的朝圣地——会场所在的威斯人酒店，汇聚了超过5万参会者。

re:invent现场

参展的数据服务商mongodb和databricks，包下了会场的两个酒吧，作为开发者与客户的社交空间——从早上7:00到凌晨，无一不门庭若市。

mongodb包下的酒吧

作为大模型的诞生地，美国ai企业的动向，在某种意义上是ai发展的风向标。机场的横幅，已经点明了当下ai与云密不可分的关系。而在re:invent的展会上，能看到来自ai算力层、模型层、应用层的各类企业。

作为东道主的aws，在大会上发了两款自研的芯片、一款企业ai助手，更新了从数据库到量子计算的一系列服务。

主会场欢呼最热烈的两个环节，莫过于英伟达ceo黄仁勋、openai老对手anthropic ceo dario amodei登台，分别与aws ceo亚当·塞利普斯基宣布了云计算和模型服务的新合作。

anthropic ceo与aws ceo同台

相较于openai开发者大会引发的创业者恐慌，在re:invent的展会中，能看到aws与客户、开发者，在模型服务、数据库、安全方案等方面同台竞技:aws愈发瞄准客户精细化的需求和垂直场景，而处于中间层的to b厂商们，正在向上下游延伸，提供端到端的服务。

为何能够形成这一种纵横捭阖的ai业态？无论是aws，还是展商，都给出了同样的答案:ai很初期，机会还很多。

云厂商，不断降低客户“买水”的门槛

“我需要一些烹饪建议，我将输入3种食材和烹饪的时间，请给我食谱和详细的步骤。”

几秒后，一个具有食谱生成功能的界面出现在了屏幕上。

用partyrock生成一个食谱推荐应用

这是re:invent展会上，aws推出的0代码app生成器partyrock。

11月6日，openai发布的gpt builder，让ai app的开发门槛，降到了“搭积木”的程度。通过将应用开发程序封装进不同的流程模块，用户可以在gpt builder中用设置参数的方式完成应用的开发。

怎样的开发模式，才能做到比gpts的门槛更低？aws用partyrock给出的答案是真生的“0代码”，只要一句话，就能搞定所有的开发流程。

“无代码、可微调、可商用，还支持多系统。”谈及partyrock相较于gpts的优势，aws的工作人员对36氪总结。

除了aws自研的模型titan，用户可以选择基于claude、llama等主流模型，作为ai应用的底座，并且设置相应的参数。

而相较于已经展露出成为操作系统的野心的openai，aws的策略是和互联网时代的主流操作系统成为盟友，partyrock生成的ai应用，既可以上架ios和安卓等主流操作系统，也能作为一个网站发布。

“即便partyrock很有趣，但我们认为它不具有竞争力。”不过，aws销售和营销高级副总裁matt garman对36氪直言。partyrock，可以被视作aws在2023年4月推出的ai服务amazon bedrock的“娱乐版”。至于为什么要发布这样一个易上手的ai app生成产品，aws的意图也很明显:收割一批学生、白领等非技术背景的用户。

partyrock

一名参加re:invent的美国开发者告诉36氪，如今美国的ai企业在争相向开发者“卖水”、建立开发者生态的同时，也在不断降低ai工具的使用门槛，“ai native application makes ai native people。”

不过，相较于partyrock提供的轻量化的to c应用的开发环境，企业用户的需求则复杂得多。

如今多数企业对ai应用的需求，是快速复制专家知识。aws在大会上发布的ai工作助手amazonq，一方面作为aws的客服和业务经理，为企业答疑解惑，并提供k8凯发真人的解决方案，另一方面也能连接企业的业务数据、信息和系统，帮助企业创建专属的ai agent。

ai工作助手amazonq

相较于微软此前发布的copilot，q的定制化属性更为突出。当企业客户部署自己的agent时，q会生成一个网络应用程序，管理员工的访问权限，以此保护企业信息安全，并提供更准确的服务。比如针对销售，q将优先综合销售相关的业务数据和资料，在进行会议摘要时，q也会将销售部分的内容优先进行总结。

对ai而言，没有“无用”的数据

要提高自动驾驶的安全性，什么样的驾驶数据是有用的？

在re:invent展会上，若是进入aws的模拟驾舱，或许对不同数据发挥的价值就有了直观的了解。

aws模拟驾驶舱

这个装载道路摄像头，并在仪表盘、方向盘、脚踏板上布满传感器的模拟驾舱，通过aws的iot服务，将车内外数据传输到数据库，并可视化呈现。

驾驶过程数据的可视化呈现

“很多人认为道路数据是自动驾驶的关键，但车内的驾驶数据是辅助机器做出决策的核心。”工作人员介绍。

他对36氪举了个简单的例子:在行驶过程中遇到倒下的树木和行人，驾驶员会踩下油门；但遇到落叶，车并不会停下，“想要提升自动驾驶体验和提高行驶安全，就要善于利用驾驶过程中的所有数据”。

模拟舱的试验，是数据对ai的重要性的缩影。在re:invent的现场能明显感受到，ai是主角，而“data”又是ai的主角。

随着ai的发展，一方面，bi、text to sql(文生sql)等数据相关的ai应用场景，已经被初步验证。

另一方面，各行业被要求利用更多的业务数据，去洞察和满足用户愈发精细化的需求。愈来愈多的企业意识到，不存在“无用”的数据。如何让所有的业务数据发挥价值，成了数据服务商提供服务的重点。

比如aws的数据管理服务datazone，在大会上推出了ai推荐功能，将原有企业找数据的过程，转化为让具有价值的数据，主动找到企业。企业只需输入自己的业务需求，datazone就能够提供相应的数据索引，并为企业提供使用数据的建议。

datazone ai推荐功能

根据不同的数据生态，美国ai公司们在云服务方案的选择上，也更加精细化。

经过十多年的发展，美国云厂商已经培养出了较为鲜明的业务优势。几名参展的客户总结:aws注重全球化和大而全的服务，微软azure注重平台化和定制化的服务，谷歌云则注重于垂直场景。

对于不少to b厂商而言，选择云服务不仅要考虑到自身业务的需求，还要考虑到客户企业的多样性和需求。展会上，不乏根据业务特色，选择多云部署的厂商。

比如成立于2008年的数据安全k8凯发真人的解决方案提供商，druva。druva的一名产品经理告诉36氪，自2008年成立起的很长一段时间，druva将自己和客户的数据库、系统，都搭建在微软智能云服务azure上。

但随着业务在全球范围内的扩张，druva面对的是扩张的全球客户。druva做的决策是，将用户的数据部署在跨国部署业务成熟的aws云上，但自身的数据库，依然搭建在azure上，以提高服务的稳定性和安全性。

端到端，不只是巨头游戏

在美国，端到端的ai服务不仅仅是云巨头的游戏。

不少数据库、中间层的厂商都开始建立从数据处理、ai应用定制、安全管理等全流程的ai服务，更甚者与大厂共分蛋糕，提供ai应用开发工具或者框架。

“your new ai copilot for backup。”在展会上，druva一组标语，宣告自己发布了新的ai助手dru，并可为客户提供定制化服务。

druva发布了数据备份ai copilot

druva工作人员告诉36氪，为客户提供定制化的数据备份ai copilot拥有广阔的市场机会:“以往，光靠人力解决客户的数据问题，效率非常低下。如今部署在用户数据系统中的ai copilot不光可以提高问题解决效率，还能通过自然语言交互，针对性地提供数据管理、分析等服务。”

在展会上，技术服务商ibm秀出的“肌肉”，是几乎所有大厂都在布局的生成式ai训练、微调、部署服务。这项名为watsonx.ai的功能，也将prompt engineering、训练、调整和部署等模型训练流程，封装到低代码的模块中，让企业能够较低门槛地开发ai模型，和构建ai应用。

watsonx.ai

估值高达430亿美元、被英伟达投资的数据处理超级独角兽databricks，不仅搬来了从数据管理到分析的一整套k8凯发真人的解决方案，还把与客户合作研发的ai写真生成应用搬到了展会现场。

目前，国内大部分ai写真应用仍需上传20张不同角度的脸部照片作为机器学习的“养料”。但databricks这位写真领域的“外行人”，却拿出了一套只需现场拍摄一张正面照、5分钟内生成照片的ai写真方案。除却风格和审美差异，databricks生成写真的面部细节并不亚于国内ai写真应用。

数据服务商databricks的ai写真应用

而databricks的老对手，市值超700亿美元的snowflakes，则把一整套动捕滑雪游戏搬到了展会现场。

snowflakes的动捕滑雪游戏

不过，想要进入中国市场，ai外企们寻找合适的商业模式依然是难点。

“databricks的中国用户很多。”工作人员对36氪介绍，为了进入中国市场，databricks在中国组建了20多人的团队。然而，由于付费观念的不同，大部分用户选择的是databricks的免费基础服务，“付费用户仅占10%左右”。

为何“重复造轮子”，依然能够有繁荣的业态？美国ai玩家们给出的答案是:开放的心态 开放的生态。

开源k8凯发真人的解决方案提供商red hat，做的是开源生态的“搬运工”，为企业提供开源技术方案的选择、微调和部署服务。即便开源社区huggingface也提供同样的服务，但双方依然保持了合作关系。当被问到合作的秘诀，red hat工作人员告诉36氪:“ai仍在相当初期的阶段，最重要的是一起做大市场。”

可以看到，aws的大多客户，都在做自己的“amazonq”，自己的“qdrant”(aws的向量数据库)，甚至自己的“bedrock”(aws的ai开发平台)。此前已经发布了云计算服务dgx cloud的英伟达，这次也将*配置了最新gpu gh200 nvl32的dgx cloud，搭在了aws的云上。

刚刚给微软ignite开发者大会捧场的英伟达ceo黄仁勋，也现身aws的主会场。

英伟达ceo黄仁勋现身

matt garman告诉36氪，作为客户的mongodb、snowflake，都是aws数据库redshift的有力竞争者，“大家都在合作和竞争中相互学习对方的优势”。若是站在供应商的角度，加入生态的k8凯发真人的合作伙伴越多，aws就能够满足用户更多元的需求。

“我们和客户会构建一些相互重叠的产品，但这没关系，ai很初期，双方都还有空间。”matt总结。

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