烟花易冷，即便火爆如大模型也不例外。肇始于2023年的AI创业潮，到了当下已出现一批批“倒在沙滩上”的公司，其中不乏网红级的大模型，甚至有预言“未来三年80%的大模型都会消失”。
根据Jackie Fenn提出的“技术成熟度”理论，创新活动受人的本性和技术演进的内在规律双重影响——钟形曲线描述炒作进程，S形曲线反映技术发展轨迹，二者相互作用不断将创新推向“命运的岔路口”。
大模型正是处于这样的关键节点。一方面，scaling law驱动的参数上升斜度呈现趋缓迹象，训练与推理的价格战也如火如荼，技术创新的狂热期似乎告一段落；另一方面，生成式AI加速渗透的脚步并未停歇，各种新兴应用层出不穷，整个人工智能产业对大模型全面落地寄予厚望。
此时，与其期待某家大模型厂商发个大招，畅想“一觉醒来世界已翻天覆地”，不如回归技术创新和商业运行的基本规律，寻找前行道路上的“真问题”，探索大模型落地的具体方法与实践路径。
在近日举办的2024亚马逊云科技re:Invent大会上，全球云计算巨头交出了自己的答卷——重磅推出生成式AI模型Amazon Nova，以比肩一流大模型的性能和卓尔不群的性价比，开辟出实用主义的进化路线；同时，全面升级Amazon Bedrock，在充分尊重客户选择权的基础上，直面大模型落地的效率痛点，为生成式AI实现“下沉”目标奠定根基。
笔者认为，与炫技的璀璨烟花相比，“实用主义×客户至上”也许并不吸睛，但大模型要行稳致远，脚踏实地才是正途。
解除大模型落地的“心魔”：创造更多的可能性，让客户自由选择
知名研究公司Gartner发布的报告显示，预计到2025年底，目前正在运行或纳入计划的生成式AI项目，将有30%因高昂的费用、无效的反馈而被放弃。
就大模型领域而言，很多行业客户也时常陷入两难境地：好用的大模型太贵，无法承担长期的巨额投入；便宜的大模型不敢用，担心对核心业务产生负面影响。
不难看出，虽然市面上大模型的数量众多，但客户的实际可选项却相当有限。Amazon Nova的横空出世，有望提供一种全新的可能性——性能顶尖且性价比突出。与同类模型相比，Amazon Nova的性能指标在各项基准测试中都是相等或更好，且能依托亚马逊云科技的综合底座实力，在训练与推理环节赢得显著的成本优势，大幅降低用户的使用门槛。
尤值一提的是，Amazon Nova还以各具特色的基础模型满足客户不同类型的需求。既有适用于简单任务的文字处理Amazon Nova Micro模型，又有丰富的多模态模型——低成本的Amazon Nova Lite模型、兼具准确性和速度的Amazon Nova Pro模型，以及用于复杂推理任务且可进行蒸馏定制的Amazon Nova Premier模型。此外，图像生成模型Amazon Nova Canvas、视频生成模型 Amazon Nova Reel也惊艳亮相，语音到语音、多模态输入到多模态输出等前沿模型将于明年一季度正式登场。
“总有一款适合你”的故事并未到此结束，Amazon Bedrock更是创建了一个“Marketplace”，致力于达成“最多大模型选择、满足客户所有场景需求”的目标。这里不仅有来自全球九家领先人工智能公司的高性能基础模型，而且提供100多种通用和行业模型，用户可使用统一API调用模型，并利用Amazon Bedrock的知识库、Guardrails、Agents等能力定制模型、构建应用。
一个大模型“包治百病”的时代一去不返，基于特定用例适配不同模型的新阶段已经来临。拥有更多选择可能性和更大自主权的客户，将消除与大模型“亲密接触”的顾虑，阻碍大模型落地的“心魔”有望烟消云散。
扫清大模型落地的“地障”：在核心诉求、成本、效率等因素间寻找最佳平衡点
在大模型落地的现实场景中，很多问题涉及的因素非常复杂，无法采用“非黑即白”的模式进行选择。对客户来说，最重要的是基于自身的核心诉求，找到性能、功能、成本、效率等指标之间的最佳平衡点。
模型蒸馏是“凝聚精华”的有效方式，可以帮助客户达成“小而美”的预期目标。从大模型特征的角度看，有些模型具备专业知识但成本高、速度慢，有些模型成本低、速度快却能力有限。少数客户依靠机器学习专家团队的帮助，可完成“模型蒸馏”过程，得到自己想要的模型，但多数企业却没有相应的资源和能力。亚马逊云科技发布的模型蒸馏功能简化了繁复的流程，可提升推理速度高达500%，成本降低75%，让模型蒸馏真正进入普惠时代。
持续完善“提示词”工具箱，是客户提升大模型使用效率的必由之路。开发人员通常需要花费大量时间评估模型在各个应用场景的效用，在响应速度、准确性、成本、延迟等因素间寻求微妙的平衡。当发生场景切换时，上述权衡过程又要重来一遍，唯有借助有效工具才能平滑腾挪。Amazon Bedrock可对多次API调用中常用提示词进行缓存，使特定模型效率提升85%、成本降低90%；同时，Amazon Bedrock还支持智能提示词路由，在无损质量、不影响准确性的情况下，成本降低30%。
不断挖掘“私有数据”的潜在价值，是客户释放大模型能量的最优方式。只有将私有数据与大模型应用深度结合，才能获得定制化的解决方案——但由于数据源非常繁杂，客户难以检索到高质量的数据，后续的数据挖掘也就无从谈起。全新的Amazon Kendra索引为知识库提供语义准确性高的托管检索方案，内置超过40种企业数据源，让跨应用程序连接数据变得简单；Amazon Bedrock知识库还支持结构化数据检索、GraphRAG，并能自动将非结构化的多模态内容转换为结构化数据，填平了数据与AI应用间的鸿沟。
治愈大模型落地的“智能局限”：以自动推理、安全防护和Agents协同为新“配方”
在很多行业，大模型应用已逐步迈向“深水区”——不再局限于简单的边缘业务，而是向核心生产环节渗透。在这样的背景下，企业客户对大模型出现幻觉基本上是“零容忍”，建立更系统的安全防护机制迫在眉睫。
针对大模型幻觉难题，亚马逊云科技最新发布了自动推理检查功能，通过提供可验证的证据确保大模型的准确性。从原理来看，自动推理主要依托可靠的数学技术来验证是否符合专家创建的推理政策，从而提高大模型的透明度，最大限度减少幻觉。
除了幻觉外，一些有害内容在大模型应用中也会造成不良影响，客户亟需构建行之有效的“护栏”。Amazon Bedrock Guardrails可提供业界领先的安全保护，根据不同应用的要求和负责任的AI政策制定保障措施，能阻止高达85%的有害内容。最近，Amazon Bedrock Guardrails还新增多模态有害内容检测功能，支持对图像数据的防护。
从某种意义上讲，AI Agent（智能体）是决定大模型“智商”上限的核心角色。目前单个Agent能执行简单的多步骤任务，但要整合数百个Agents执行复杂任务，就可能出现“智障”现象。亚马逊云科技全新发布的Amazon Bedrock multi-agent collaboration可确定哪些Agents访问机密信息，并按顺序触发或并行执行任务。如果多个Agents返回信息，它可在其间解决分歧，确保所有协作都指向专用Agent。
多年以后，每个人身边可能都有成百上千个智能体助手，而那时的大模型会变成数智新世界的阳光、空气和水，默默滋养着万事万物。美好的未来在前方召唤，脚下的路还是要一步步走——实用主义是浪漫情怀的最佳伴侣，勇敢上路者永不孤单。
