文章来源于量子位
电商鼻祖、批发巨头亚马逊，标签该减少一个了。
从2022 Q1最新财报来看，云计算业务已成了亚马逊次要增长和盈利起源：
一季度营业支出同比增长37%达到184.4亿美元；营业利润同比增长57%为65.2亿美元；利润率35.3%，比上季度的29.8和去年同期30.8%都高出一截。
要晓得，寰球云计算市场上亚马逊本就是硕大无朋，私有云市场占有率38.9%，超过后三名之和。
大体量还高增速，让坊间甚至呈现了“增长神话”这样的提法。
Gartner 2020-2021年IaaS私有云市场占有率数据
换一个角度看，亚马逊云科技在Gartner®公布的Magic Quadrant™ for Cloud AI Developer Services报告中也位列领导者象限。
要论“增长神话”背地靠的什么，翻新是不得不提的。
特地是近年来，云计算作为向AI提供大算力和大数据存储传输能力的基础设施，也开始向与AI深度交融。
跳出云计算范畴，在国内全副AI开发平台利用市场上亚马逊云科技也被评为创新力第一。
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》
亚马逊云科技的这一面，在国内始终以来易于被忽视，只是因为云计算并不间接与消费者公众接触，而是在日常生活方方面面的背地提供着反对。
这次财务数据的变动将作为一个醒目的标记，将成为市场对亚马逊认知翻转的终点。
始终以来，亚马逊云科技在中国推动新技术落地、帮忙中企出海和外企本地化、促成传统行业数字化智能化转型的这一面，也将被更多人看到。
新技术落地
要说当下谈落地谈得最炽热的行业，智能汽车必定是其中之一，但光主动驾驶一个环节想要落地就困难重重。
依据美国兰德公司的钻研，主动驾驶算法想要达到人类司机程度至多须要累计177亿公里的驾驶数据来欠缺算法。
先不提达到人类程度这么没边的事，依照当初最受认可的SAE主动驾驶分级规范，达到L3级别也要2000万公里路测里程。
上千万公里路测产生的数据规模要达到EB级，也就是常见的TB乘上1024再乘一个1024。
更头疼的是，不同环节须要的数据格式还不对立，比方数据导入时须要的是S3/NFS格局，数据预处理须要HDFS格局，AI训练又须要NFS格局，前面还有仿真、模型验证….
来自中国计算机学会高性能计算业余委员会
《数据密集型超算技术白皮书》
智能汽车行业外面泛滥的守业公司，人力物力都无限，要想自建IT零碎就根本干不了别的事了，一方面是自建的规模难以跟上疾速倒退的业务脚步，一方面是经营保护又要牵扯一大堆精力。
为了专一于核心技术研发，迁徙至第三方云计算服务就成了天然的抉择。
采纳亚马逊云科技机器学习平台的国内主动驾驶公司还有Momenta、智加科技等，寰球范畴更是有Aurora、Mobileye、图森将来等。
给每一位客户独自提供云计算资源并不是亚马逊云科技的全副考量。
积攒了大量行业教训后，亚马逊云科技21年12月推出两款针对性的新服务：解决数据收集问题的Amazon IoT FleetWise和行业解决方案Amazon for Automotive。
还面向零机器学习教训群体推出Amazon SageMaker Canvas无代码机器学习平台。
Amazon SageMaker Canvas将机器学习模型的诸多步骤可视化为可交互的 UI，让业务、人力、财务等部门人员不写一行代码就能疾速生成机器学习预测模型，解决工作中的问题。
目前宝马曾经在整个价值链中采纳 AI，使其可能为客户、产品、员工和流程发明附加价值。Amazon SageMaker Canvas 能够推动AI/ML 扩大到整个宝马团体。借助 SageMaker Canvas，其商业用户无需编写任何代码即可轻松摸索和构建 ML 模型以做出精确的预测。Amazon SageMaker 还可能让宝马的地方数据迷信团队进行合作，并在将商业用户创立的模型公布到生产之前对其进行评估。
中企出海、外企本地化
AI与数据分析现在不只是前沿产业的专利，在更宽广的生产和互联网产业同样有用武之地。
其中智能制作和数字经济出海都在资本与政策的双重红利下，前景广大。
出海企业面临的懊恼与主动驾驶行业相比又多出几个，须要寰球对立的基础设施架构，面对跨境领取带来的危险，还要满足各国日益严格的数据安全合规要求。
由此一来，亚马逊云科技因其本身定位起因，尤其受想要出海倒退的中国企业以及想要在中国落地的外企青眼。
在艾瑞征询蕴含出海业务的中国私有云市场份额统计中，亚马逊云科技排名第二。
中企出海的例子如OPPO，其智能手机海内出货量占比已超过一半，可穿戴智能设施市场也在开发中。
OPPO的AI小布助手月活过亿，如何升高AI推理老本、晋升AI推理效率就是要害。
除了本人想方法优化算法以外，还能请一个外援就是专用推理芯片。
OPPO最终抉择将小布助手部署在Amazon EC2 Inf1实例上，采纳亚马逊云科技自研Inferentia推理芯片，比上一代基于GPU的实例单次推理老本最高可升高70%。
小布助手在Q&A以及闲聊两个场景下整体推理节俭高达35%左右，端到端提早升高多达25%。
迁徙至新芯片工作量也不大，配合上Amazon Neuron开发工具包只须要起码的的代码更改即可。
外企本地化方面的代表是Daniel Wellington，这是一个来自欧洲的钟表和珠宝制造商。
进入寰球市场后他们发现一个广泛问题，就是本部与寰球消费者之间有时差。
比方客户报修或申请退货而负责审核的人还在深夜，就得等第二天再说了，生产体验很不好。
起初他们基于Amazon Rekognition图像识别API创立了自动化流程，基于图像识别的退货速度比以往快了15倍。
从这个小案例还能够看出云计算更大的倒退空间。
与本身具备AI技术须要计算资源的多数企业相比，更多企业本身须要的是基于现有AI能力来定制适宜本人的业务流程。
在这方面，除了下面提到的Amazon Rekognition以外，亚马逊云科技还提供了一系列相干产品。
Amazon Personalize，预置了举荐零碎必要的基础设施、算法，提供API接口，能疾速构建个性化举荐利用，乐天玛特超市用它使客户从未购买过的产品数量减少了40%。
Amazon Connect，为分割核心带来AI座席调度、危险欺诈检测、情绪剖析等能力，比传统分割核心解决方案最高能节俭80%的老本。
Amazon Lex，将Alexa语音助手同款技术凋谢进去，可构建、部署和治理定制化的语音聊天机器人，还能原生集成Amazon Connect构建的分割核心。
应用这些产品无需业余AI常识，仅靠传统软件开发人员便可疾速构建AI利用。
然而，那些连传统IT开发能力都有余的企业又该如何？
传统行业智能化转型
数字化转型、智能化降级是近年来的热词。
依据权威市场钻研机构IDC预测，到2024年AI将成为所有企业不可或缺的组成部分。
随着工业制作、物流、能源、交通、农业等越来越多的传统行业智能化转型需要爆发，届时有25%的AI投入会以后果即服务 (Outcomes-as-a-Service) 的模式规模化推动翻新。
对于制造业来说，一个AI重要的用武之地是需求预测。
尤其是出尔反尔的疫情，让制造业的客户需要、上下游供应链都呈现了前所未有的稳定。
富士康与Amazon Machine Learning Solutions Lab单干，用Amazon Forecast工夫序列预测服务为旗下一座工厂开发了一个端到端的需求预测模型。
这套解决方案将预测准确率晋升了8%，每年将为该工厂节约55.3万美元。
同样能提供端到端AI能力的还有Amazon Monitron，根底用法是监测工业设施的异样，更高级的是在设施呈现真正问题之前就通过机器学习及时发现。
业余说法叫“预测性保护”，一方面能够避免因某个设施意外停机影响整个生产线的运行、以及可能呈现的平安问题，另一方面在故障前及时保护也能减少单个设施的使用寿命。
这套计划已用于乐器制造商Fender与通用电气旗下天然气发电供应商GE Gas Power等多个行业客户。
云数智一体，是这个时代的答案
看过后面的那么多各行各业的案例，不难总结出两个法则。
第一，从高新科技到互联网、生产再到更传统的行业，都离不开云计算、AI和数据分析的紧密结合。
数据常被比喻为“数字石油”，是这个时代最重要的生产因素。须要AI算法从海量数据中挖掘出更多价值，AI算法又须要云计算提供大量算力。
这就是寰球云计算市场规模在15年间从0成长到2021年的7050亿美元规模的次要逻辑。
第二，离技术越远的行业在智能化降级中产生的需要越大，也越须要残缺、端到端的解决方案。
如此一来，大数据、人工智能、云计算的一体化倒退便是这个时代的答案。
于是这一段时间咱们看到，各地原有的大数据中心纷纷降级改建成智能计算中心，AI算法起家的公司如商汤开始自建算力供给体系，而云计算公司都在自研AI芯片与倒退AI技术。
而在这泛滥玩家之中，用综合性解决方案、全面的AI/ML工具、MLops方法论及服务来升高AI应用门槛，正是亚马逊云科技的劣势所在，也是“增长神话”背地的能源。
就亚马逊云科技在国内市场的体现来看，其技术体系也没有呈现水土不服的问题，反倒成了中企出海和外企扎根的连接点。
下面说到的那么多云服务，其实也只是这个技术体系中的冰山一角。
每年亚马逊云科技都会上新几千项服务，其中AI相干的服务也有250+。
如此数量，让相干从业者都有种“你慢点出，我学不过去了”的感觉。
好在亚马逊云科技每年会通过INNOVATE大会的模式把近期动向集中梳理、出现。
据悉往年的INNOVATE大会正是以“人工智能新引擎”为主题，收费报名、线上参会。
要想理解亚马逊云科技在AI技术这一面的，无妨下周去看看。
参考资料：
[1]https://ir.aboutamazon.com/ne...
[2]https://www.gartner.com/en/do...
[3]https://www.idc.com/research/...
[4]《2021年中国AI开发平台市场报告》
[5]https://www.iresearch.com.cn/...
[6]https://www.amazonaws.cn/cust...
[7]https://aws.amazon.com/cn/ec2...
[8]https://aws.amazon.com/cn/rek...
[9]https://aws.amazon.com/cn/for...
[10]https://www.iresearch.com.cn/...