AWS最近發布重要電子書《加速生成式AI創新：技術主管必備的全方位指南》，為企業提供建立成功生成式AI基礎的完整藍圖。該指南深入剖析如何克服將概念驗證擴展至實際應用的挑戰，並指引企業實現生成式AI的長期價值。
生成式AI的巨大商業潛力與挑戰
根據電子書引述的研究，生成式AI有潛力在全球創造2.6至4.4兆美元的商業價值。然而，實現這一潛力的道路並非坦途。Gartner預測，到2025年底前，至少30%的生成式AI專案將在概念驗證後因資料品質不佳、風險管控不足、成本上升及業務價值不明等原因而被放棄。
電子書指出，超過半數(52%)的資料領導者表示，他們缺乏實作生成式AI的適當資料基礎。此外，技術領導者需要應對資料基礎設施現代化、監管與道德考量、成本效能平衡以及模型選擇等複雜挑戰。
企業成功採用生成式AI的三層堆疊架構
AWS提出一個三層式堆疊架構，為企業生成式AI的長期成功奠定基礎：
上層：提高生產力的應用程式
該層提供直接可用的生成式AI工具，包括Amazon Q，這是功能最強大的生成式AI助理，可加速軟體開發並利用企業內部資料。Amazon Q分為兩個主要版本：Amazon Q Business協助員工尋找資訊、獲取洞察力並更快採取行動；Amazon Q Developer則協助開發人員和IT專業人員完成整個軟體開發生命週期的任務。
電子書引述，Amazon使用Amazon Q Developer已節省2.6億美元和相當於4,500位開發人員一年的工作量。
中間層：模型和工具
這一層提供建置和擴展安全、可靠且負責任生成式AI應用程式所需的基礎元素，核心是Amazon Bedrock服務。Amazon Bedrock是一項全受管服務，通過單一API提供來自領先AI公司的高效能基礎模型選擇，以及建立具安全性、隱私性和負責任AI的生成式AI應用程式所需的廣泛功能。
其中，Amazon Nova是具有領先業界性價比的新一代基礎模型，可產生高品質的影像和影片，以及快如閃電的文字，其成本效益比各自智慧類別中效能最佳的模型高出75%。
最底層：基礎設施
底層提供用於建置和訓練AI模型的高效能、具成本效益的基礎設施，從基於NVIDIA GPU的Amazon EC2執行個體到專用機器學習加速器AWS Trainium和AWS Inferentia，為大規模培訓和部署生成式AI模型提供最佳性價比。
Salesforce和Workday等企業客戶正使用Amazon SageMaker AI部署自己的基礎模型，平均每天提供超過800億個推論請求，並將部署成本平均降低50%。
實際案例展示生成式AI強大效益
電子書分享了多個成功案例，展示AWS生成式AI解決方案在各行業的應用：
- Ferrari：豪華汽車製造商Ferrari使用Amazon Bedrock中的大型語言模型開發汽車配置系統，使客戶更輕鬆地為車輛進行個人化設定，縮短20%車輛配置時間。
- Bayer Crop Science：在實作Amazon Q Business和Amazon Q Developer後，Bayer Crop Science縮短了高達70%的上線運作時間，並將開發人員生產力提高了30%。
- Amazon Pharmacy：使用Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock建立大型語言模型型聊天機器人，針對99%的處方提供預先定價估計值並最佳化營運效率，幫助客戶更快取得所需藥品。
AWS提供全方位生成式AI支援
電子書強調，AWS為企業提供四大關鍵優勢：選擇與靈活性、資料價值實現、安全性保障以及可擴展性。
AWS生成式AI創新中心將客戶與AWS科學和策略專家配對，提供整個生成式AI旅程中的專業指導。同時，AWS生成式AI能力合作夥伴與客戶共同促進生成式AI技術的進步，推出革新性應用程式。
Gartner預測，到2026年前，超過80%的企業將部署生成式AI應用程式。《加速生成式AI創新：技術主管必備的全方位指南》旨在幫助企業快速發揮生成式AI的價值、安全地擴展，並以更高效能和更低成本推動創新。
該電子書現已開放下載，為技術領導者提供在生成式AI時代取得成功的重要資源。