云技术到了变革的节点。

AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion，见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外，应用前景也在逐渐清晰，AIGC（人工智能生成内容）成为了众多科技公司正在尝试的领域。

不过，大模型的缺点就是花费太大：最初版本的 Stable Diffusion 动用了 256 块 A100 GPU，花费了 15 万 GPU 小时进行训练，仅这一项就是 60 万美元。

Stable Diffusion 刚刚推出 2.0 版，背后的公司 Stability AI 就宣布和亚马逊云科技展开了合作。

Stability AI 未来的基础模型也要用 Amazon SageMaker 构建。

科技界最新的独角兽和最大云服务公司宣布合作的消息，正是在一年一度的亚马逊云科技 re：Invent 全球大会上。

除了成为 Stability AI 首选云供应商之外，亚马逊云科技一口气推出了十余款新产品——从自研芯片、AI 工具到数据平台，云技术的未来被完整地展示了出来。

自研芯片，面向 AI 大模型、高性能计算

想要让人人都能跑得起大模型，首先得提升算力，亚马逊云科技有着丰富的芯片自研经验。

在 re:Invent 上，亚马逊云科技宣布了为其云服务提供基础的多款新硬件，包括新版本的 Nitro、新实例类型和基于 Arm 架构的新一代 Graviton 3E 芯片。新一代芯片在各类云计算任务上都实现了大幅度的进步。

持续降低软件开发门槛，完善端到端数据治理

在强大的算力基础之上，亚马逊云科技进一步降低了技术应用的门槛，发布了一系列 AI 开发能力，和用于数据治理的创新工具。

随着数据量的爆炸性增长，AI 理所当然地成为了数据治理的新思路。Amazon DataZone 是一项数据管理服务，可以帮助企业编目、发现、共享及管理自有数据，其中管理并组织数据内容的工作都被交由机器学习来自动完成。

解决实际行业难题

面向行业和应用，亚马逊云科技还发布了一系列工具。前段时间很多行业都遭遇了供应链问题，Amazon Supply Chain 可帮助供应链领导者降低风险和成本以提高供应链弹性，提供实时可视化地图功能，显示每个位置的库存水平和健康状况，提醒人们注意潜在风险，并提供库存重新平衡建议。

re:Invent 上发布的 Amazon SimSpace Weaver 是一种计算服务，允许开发人员在云中大规模运行城市规模的模拟，如自然灾害以测试应急响应系统、大型体育比赛对交通流量的影响等。面对此类复杂的情况，云上模拟优势之一是能够让多个外部方实时远程查看模拟结果并与之交互。

re:Invent大会上还有很多精彩内容，如果想看回放，链接点击下方的阅读原文

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