AI应用落地之策：如何应对“铁打的业务，流水的模型”挑战？

AI应用落地之策：如何应对“铁打的业务，流水的模型”挑战？

随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索将其应用于业务中，以提升效率、降低成本并创造新的价值。然而，在这个“模型争霸”的时代，企业面临着“铁打的业务，流水的模型”的挑战，即不断涌现的新模型如何无缝地融入现有业务中，成为企业亟待解决的问题。本文将围绕这一主题，探讨企业如何应对这一挑战，以实现AI应用的落地。

一、选择合适的模型

面对不断更新的模型，企业需要认识到不同模型的技术指标各不相同，如延迟、成本、微调能力、知识库协调能力、多模态支持能力等。因此，在基于大模型构建应用时，企业需要根据自身业务需求，选择适合的模型。

以DeepSeek为例，该模型在推出后相继发布了不同参数规模的系列模型，如DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Zero以及DeepSeek-R1-Distill等。这些模型通过强化学习等创新训练方法，在推理能力方面具有显著优势，并且成本效益比同类模型高出90%-95%。企业可以根据不同场景的需求，选择合适的模型，以实现最优的性价比组合。

二、丰富的模型选择

为了满足不同企业的需求，亚马逊云科技致力于为企业用户提供丰富的模型选择。目前，Amazon Bedrock已上架多款最新大模型，包括Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、Luma AI、poolside等厂商的模型。同时，亚马逊云科技还推出了Amazon Bedrock Marketplace功能，为客户提供100多个热门、新兴及专业模型，其中包括DeepSeek-R1。

此外，亚马逊云科技还关注客户需求与技术发展，持续扩展模型选择，既要有潜力的新兴模型，也要有行业内的经典模型。这不仅满足了企业根据自身独特需求精确选择最合适解决方案的需求，也体现了关注客户需求与技术发展是推动企业持续创新的关键。

三、打造企业级AI工具全家桶

在企业部署和使用模型的过程中，解决工程化问题的能力成为能否成功构建的关键。为此，亚马逊云科技在提供云服务的同时，也推出了一系列工具和功能，以提升企业部署和使用的效率。

以低延迟优化推理为例，亚马逊云科技通过模型蒸馏等功能，能够大幅提升推理效率。此外，亚马逊云科技还支持基于企业自有数据的定制优化，如模型微调功能，支持GraphRAG等图数据，以及能够快速且经济高效地从文档、图像、音频以及视频中提取信息并将其转换为结构化格式的Amazon Bedrock Data Automation功能等。这些工具和功能为企业提供了全方位的支持，帮助企业轻松应对工程化问题。

四、结论

综上所述，面对“铁打的业务，流水的模型”的挑战，企业需要从选择合适的模型、丰富的模型选择、打造企业级AI工具全家桶等方面入手，以实现AI应用的落地。亚马逊云科技围绕云和AI领域展开的全栈式创新，为企业运用全球领先模型提供了三大支持：云端优势、多样化模型选择优势以及一系列重要功能。这些优势使得亚马逊云科技成为企业构建和应用生成式AI的首选。未来，随着人工智能技术的不断发展，亚马逊云科技将继续致力于为企业提供更全面、更高效的支持，助力各行各业重塑未来。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。