当我们在谈数据与AI普惠化时，我们在谈什么？_亚马逊云科技_李冬梅

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随着人工智能（AI）和大数据技术的快速发展，我们正面临着前所未有的信息爆炸时代。数据无处不在，而 AI 则能够对这些数据进行深度处理和分析，为我们提供更深入、更精确、更高效的服务。然而，如何让更多的人受益于数据和 AI 技术，实现数据和 AI 的普惠化，是我们需要深入思考和解决的问题。

数据是 AI 的基础，只有拥有充足、高质量的数据，才能训练出更有效的 AI 模型。然而，目前大部分的数据都掌握在少数大型科技公司手中，这无疑限制了 AI 的发展和应用。因此，需要推动数据的普惠化，让更多的人和企业能够获取和使用数据。

近日，亚马逊云科技在北京召开了生成式 AI 构建者大会，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在大会上进行了题为“赋能生成式 AI 新时代，助力数据和 AI 普惠”的分享。

虽然数据与 AI 普惠化具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战。首先，数据安全和隐私保护是一个重要的问题。在推动数据共享的同时，需要加强数据的安全性和隐私保护。其次，AI 技术的可靠性和可解释性也是一个关键的问题。这就需要加强 AI 算法的透明度和可解释性，提高 AI 技术的可靠性。此外，我们更需要解决的是 AI 技术在不同领域的应用问题，如医疗、教育、金融等。

陈晓建强调：“生成式 AI 不仅仅是大模型，今天，当我们谈论生成式 AI 时，大多数人都在谈论基础模型，而整个生成式 AI 应用就像是浮在海面的冰山，露在海面上方能被大多数人看到的冰山一角就像是基础模型，而在冰川的底部，同样需要大量的基础模型以外的服务来支撑，如加速芯片、数据库、数据分析、数据安全服务等等。亚马逊云科技提供了完整的端到端的生成式 AI 技术堆栈，从底层的加速层如加速芯片、存储优化、到中间层模型构建工具和服务，再到最上层的生成式 AI 相关应用，每一层都在针对客户的不同需求持续创新。”

事实上，开发生成式 AI 应用是一个充满挑战的系统工程，并不是单纯的产品和服务拼接，因此，如何加速客户最终应用的商业化落地，除了亚马逊本身的资源以外，同样需要构建强大的合作伙伴生态，与它们一起助力解决生成式 AI 应用构建中的各种技术问题，加速应用落地。

除了云服务之外，亚马逊云科技还提供解决方案架构师、产品技术专家、人工智能实验、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队、培训与认证部门等多个资源共同助力客户成功，同时还携手生态合作伙伴与初创圈构建生成式 AI 的完整体系，进一步助力生成式 AI 技术的落地。

一直以来，“普惠”就是亚马逊云科技在生成式 AI 的使命之一。亚马逊 CEO Andy Jassy 曾经提过，亚马逊云科技的目标是让任何人都能够获得和大型企业一样先进的基础设施和成本来实现自己的创新。在生成式 AI 领域，同样希望借助于亚马逊云科技的产品和服务，实现生成式 AI 技术的普惠化，赋能更多的企业和个人开发者加速创新。