2024生成式AI白皮书-IDC_亚马逊云科技_58页_8mb

生成式AI应用加速落地的五大关键要素
生成式AI从基础模型训练到企业应用落地需经历模型训练、定制、部署、推理等环节，面临基础设施、数据集成、场景适配、安全隐私及负责任AI等挑战。为加速应用落地，需具备五大核心要素：

1. 高性价比的基础设施：提供低门槛、高性能的云服务，降低算力和运维成本，支持弹性扩展。
2. 丰富灵活的模型选择：覆盖文本、图像、代码等多模态模型，并可根据私有数据进行差异化定制。
3. 使用私有数据实现定制化：通过微调、提示词工程（PromptEngineering）及检索增强生成（RAG）等方式，提升模型与业务场景的契合度。
4. 开箱即用的AI应用：提供预置工具及行业用例，帮助企业快速构建AI驱动的应用程序。
5. 负责任的AI策略：确保数据合规性，减少生成内容中的负面输出，满足监管要求，并建立可治理的数据底座。

云服务在生成式AI落地中的作用
当前企业更倾向从云端部署生成式AI应用，主要因：

• 云服务提供最新模型能力，助力企业快速获取技术创新。
• 降低基础设施搭建与运维成本，缩短开发周期。
• 支持端到端数据集成，打通企业内外数据壁垒。
  亚马逊云科技（AWS）作为主要云服务商，提供AmazonBedrock、AmazonQ等产品，覆盖模型训练、推理及应用开发，并通过Guardrails等工具保障内容安全性和合规性。其基础设施支持千亿级参数模型训练，且具备Zero-ETL能力，简化数据整合流程。

企业面临的核心挑战

1. 数据与模型适配：数据准备耗时且复杂，需高质量、安全的数据清洗与集成；模型选择需结合业务需求，同时需解决多模型API差异性问题。
2. 安全与隐私：需防止数据泄露，确保生成内容无偏见或有害信息，满足GDPR、HIPAA等合规要求。
3. 成本与效率：训练成本高昂，推理阶段需优化算力利用率；缺乏专业人才导致技术落地困难。
4. 场景筛选与实施难度：需精准识别高ROI且低复杂度的应用场景，如智能客服、文档处理等，同时避免高风险领域。

生成式AI应用落地路径与案例
企业需分阶段推进：

• 短期：从通用场景试点开始，如智能客服、文档处理，利用云服务降低门槛。
• 中期：探索行业专属模型及RAG、微调等定制方法，提升应用针对性。
• 长期：投资颠覆性技术，布局未来商业场景（如新药研发、AI数字员工）。

案例：

• 西门子通过AWS构建智能知识库，首月服务超1.3万名员工，提升效率并降低数据管理复杂性。
• 中科创达利用AmazonSageMaker加速大模型训练，开发AI财富助手，使理财师服务效率提升10倍。
• 沐瞳科技通过AmazonBedrock优化《MLBB》游戏中的辱骂识别与舆情分析，准确率提升至90%以上。

IDC调研显示，尽管60%企业已尝试生成式AI，但实际落地仍面临技术、成本与治理挑战。未来需通过云生态协作、数据治理优化及技术能力提升，实现规模化应用。