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，亚马逊云科技的行业解决方案，演示了'为什么现在大模型落地格外需要行业化'的标准操作。
一年一度的'云计算春晚'——亚马逊云科技 re:Invent 2024 虽然落下了帷幕，但不少业内人士还在慢慢消化，试图从亚马逊云科技的思考和行动中找到一些蛛丝马迹。
既是为了规避和云巨头的直接竞争，也是研究如何乘着亚马逊云科技的东风。在当下生成式 AI 落地的关键阶段，可能就决定了是否找到通向未来的'金点子'。
在今年的 re:Invent 大会上，有些人关注到了最新的亚马逊自研基础模型 Amazon Nova，或者是直接可以上手的 Amazon Q 应用，当然了，亚马逊自研的训练芯片 Trainium 也很炸裂，一些专业人士更在意 Amazon Bedrock 和 SageMaker，大模型托管和数据集成都离不开它们。
但是有一种能力没有这么酷炫和直接，亚马逊云科技却用了相当比例的篇幅来展示——如何将大模型的所有能力串联起来，输出到每一个行业，进而惠及每一家企业，这就是行业解决方案。
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，亚马逊云科技的行业解决方案，演示了'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'之间还有一重关卡
2025 年，是大模型落地的关键年。一方面，大模型 Scaling Law 的曲线趋缓，基础模型厂商开始收敛，基础模型动辄一次数亿美元的投入，以及不断推高的人才密度等高门槛，意味着只有少数企业能够留在牌桌。
另一方面，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，全行业都在默契又统一地走向落地。
在 ChatGPT 爆发的初期，似乎是由新技术创造了新的市场，但是，并非所有的企业都需要一个 ChatGPT，而所有企业都需要生成式 AI。革命性技术发展的早期看起来是从无到有，在成熟期则是从'业务靠近技术'走向'技术靠近业务'，大模型越往后发展越需要对行业的理解、对产业的专耕。
'在一个好的市场里，能够满足那个市场需求的产品'，PMF(product market fit) 概念最早是由硅谷顶级风投 a16z 的创始人之一 Marc Andreessen 于 2007 年在《The Only Thing That Matters》所提出，大模型所需要的就是让产品匹配市场的需求。
对于企业来说，要直接将大模型运用好难度较大，毕竟大模型的复杂性、对技术能力和资源等方面的要求较高；而如果抛开行业化这一环节，直接去基于大模型开发具体应用，距离又太过遥远，缺乏有效的衔接过渡。
其中的关键就是技术和行业结合，在当下的生成式 AI 产业叙事逻辑中，比以往任何时候都需要'行业化'。行业化起着降低大模型技术落地门槛的重要作用，它能够聚焦提炼出各个行业普遍存在的共性难题，进而为大模型更好地适配不同行业提供基础。
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，却又往往需要最专业的厂商投入大量的资源做具体的事，大多数企业享受了行业化带来的便利，却对大模型落地这一层级的变化感受不明显，亚马逊云科技这样的云平台在此过程中是最为合适的承担角色。
亚马逊云科技生成式 AI 全球副总裁兼总经理 Vasi Philomin 近日表示，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，我们之所以能够做到这一点，是因为我们从端到端（end to end）进行思考。
