亚马逊已经加入了与谷歌、Meta 和谷歌的人工智能竞争，谷歌拥有针对生成 AI 优化的大型模型、云服务和硬件平台。 4月13日，亚马逊发布了一系列服务，包括：

- 大模型Titan，允许客户使用自己的数据定制Titan模型，但此数据绝不会用于训练Titan模型。 亚马逊表示，这是为了确保其他客户不会最终从这些数据中受益。

- 允许用户使用亚马逊和其他初创公司（包括亚马逊竞争对手投资的初创公司）提供的底层模型的云服务。

-生成式AI代码开发服务即将上线，可帮助开发者编译、调试、优化和部署代码。

- 低成本、高性能的生成式AI实例实例即将上线，这是一个使用亚马逊自有芯片的云实例，可以提供高性能、成本相对较低的AI推理。

拥有业内最好的技术储备和最大客户群的亚马逊，不仅限于提供应用层服务，而是持续提供底层技术工具。 他们不强迫用户使用亚马逊的大模型，而是给他们充分的自由。 近两个月，亚马逊陆续发布创业加速器项目，并宣布与Face合作，降低生成AI的接入门槛和成本。

AWS前掌门人、现任亚马逊CEO安迪·贾西（Andy Jassy）在同一三天发给股东的一封信中提到，在当前的宏观环境下，AWS将遭遇短期下滑挑战谷歌优化，但亚马逊将继续保证年度投资，尤其是对大型模型和生成人工智能的大量投资。 不过，尽管亚马逊在AWS上实现了850亿港元的大规模年化收入谷歌优化，但仍实现了29%的高增长率，是中国同行的十倍。

他还介绍了亚马逊的技术储备和进展，包括亚马逊的通用CPU不断更新到第三代（CPU），首款低成本AI训练处理器（）也于今年交付。

亚马逊仍然是人工智能应用领域的领先者之一。 Alexa 是第一个推动硬件销售的语音助手，继 Echo 扬声器进入数千万法国家庭之后。 GO也是全球长期以来唯一一家不使用扫码、不使用NFC芯片，仅通过摄像头判断消费者购买的商品并人工扣款的无人购物中心。 亚马逊广泛使用机器学习已有 25 年，比大多数互联网都长。

2020年5月，英伟达发布高端服务器芯片A100。 六个月后，亚马逊推出了基于该芯片的EC2，为客户提供AI计算能力。 上线之初，单个客户最多可以使用 4000 个 A100 GPU，这在当时得到了亚马逊的认可。 宣传为具有超级计算机级的性能。 明年 3 月，亚马逊将首次采购数万颗 更先进的 H100 芯片。

“关于大型模型和生成式人工智能，我可以写一整封信。我相信它们会带来巨大的转变，但这可以留到以后再说。今天，比方说，大型模型和生成式人工智能对我们的客户很重要。，我们的股东和亚马逊是一件大事，”贾西在股东信中说。 （龚方毅）