随着一年一度的“云计算春晚”——亚马逊云科技 re:Invent 2024落下帷幕，众多业内人士仍在细细回味，试图从亚马逊云科技的动向中寻找未来科技的蛛丝马迹。这不仅是为了规避与云巨头的正面竞争，更是为了探索如何搭乘亚马逊云科技的东风，为生成式AI的落地寻找“金点子”。

今年的re:Invent大会上，人们的目光聚焦在Amazon Nova这一亚马逊自研基础模型上，或是可以直接使用的Amazon Q应用，当然，Amazon Trainium训练芯片也备受瞩目。而对于专业人士而言，Amazon Bedrock和SageMaker则更为关键，它们是大模型托管和数据集成的基石。

然而，亚马逊云科技更为强调的是如何将大模型的所有能力串联起来，为每个行业量身定制解决方案，使其惠及每一家企业。这正是行业解决方案的精髓所在。

亚马逊云科技在媒体娱乐、游戏、医疗生命科学、金融服务、制造业、零售电商、能源和汽车等八大行业，展示了“为什么现在大模型落地格外需要行业化”的标准操作。

“卷模型”和“卷应用”之间，实则存在着一道关卡。2025年，大模型落地的关键之年已然到来。基础模型厂商开始收敛，高门槛的投入和人才需求使得只有少数企业能够留在牌桌。同时，大模型落地的紧迫感前所未有，大家都期待大模型产生实实在在的价值，且超出以往的技术能力范畴。

在这个生成式AI产业叙事的关键时刻，比以往任何时候都需要“行业化”。行业化不仅降低了大模型技术落地的门槛，还为大模型适配不同行业提供了基础。

相比于新技术落地的其他环节，行业化是一个容易被忽略的部分，但往往需要最专业的厂商投入大量的资源。亚马逊云科技作为云平台企业，正是最适合承担这一角色的。

亚马逊云科技真正擅长的是将生成式AI等技术大规模应用于现实世界的业务中。确保这些工具能够被企业客户在真实世界中大规模应用，这需要完整的思考和大量的准备工作。

在众多细分场景之上便是行业，多数厂商都只有能力专心做一个或两三个大的行业。厂商必须懂得行业的上下游关系，对行业内各个玩家的业务、IT架构都了如指掌，并且也要了解行业的整体趋势是什么，知晓各类技术、方案均能产生什么样的效果。

以亚马逊最熟稔的零售行业为例，亚马逊给出了2025年值得关注的三个零售特定用例和三项技术。这些用例和技术如何被客户低门槛、低成本、高效率地使用，正是亚马逊云科技所擅长的。

典型产品如亚马逊的AI购物助手Rufus，它使用自定义大语言模型(LLM)专门针对购物领域进行训练，同时采用检索增强生成(RAG)技术，从多种可靠数据源中获取信息，通过强化学习不断改进回答质量，底层则是Trainium和Inferentia芯片实现低延迟和高吞吐量。

企业客户可能主要使用了Rufus，但无形中已经享受到了亚马逊云科技的行业化解决方案。生成式AI在零售行业真正改善了客户体验。

不论是传统IT还是云计算，企业客户的诉求始终是更快、更敏捷、更安全、成本更低的底层架构，以更好地支撑上层业务的发展。在大模型时代，这一诉求更为强烈。

生成式AI的广泛落地，将推动数字化转型进入新的阶段，各类系统正在跟业务进行深度融合。亚马逊云科技之所以能一直站稳“全球云计算一哥”的位置，也是因为在行业的不断变迁中，始终能够满足客户的需求，甚至先一步到达客户所思所想。

值得关注的是，大模型不是孤立而存在的技术，云平台提供了大模型生长所必需的养料，计算、存储和网络等多样化的产品组合，以符合行业流程的方式运行，形成了适合于当代大模型的行业化解决方案。

而行业化经营更有利建设业务组织能力，各个行业团队更加聚焦，带来专业化。专业化带来共享化，有利于将各个行业里的专业成果在同行业里规模复制和推广。

亚马逊云科技为八大行业打造了行业化解决方案，如医疗行业通过Amazon HealthOmics、Amazon HealthImaging和Amazon HealthLake等专业服务，结合生成式AI和数据分析技术，彻底改变了药物研发、临床试验和患者护理的方式。

在生成式AI的浅水区，重点是找到新技术应用于业务的广度覆盖；在生成式AI的深水区，重点是弥合新技术和业务的认知鸿沟。而亚马逊云科技所做的行业解决方案，正是将生成式AI推入“实际应用”阶段。

（本文首发于钛媒体APP，作者 | 张帅）