5万人涌向赌城，围观美国ai业态-凯发官网入口首页

“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，并提供凯发官网入口首页的解决方案，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年的数据安全凯发官网入口首页的解决方案提供商，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凯发官网入口首页的解决方案，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。

开源凯发官网入口首页的解决方案提供商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，加入生态的凯发官网入口首页的合作伙伴越多，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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