当下科技革命的核心是生成式人工智能。与传统的机器学习和深度学习相比，生成式AI不仅具备感知能力，更具备创造性，能够在艺术、文本、工业设计等领域产出前所未有的成果。然而，若仅依赖个人或单一机构的显卡、工作站或自建机房，训练高质量大模型往往需要耗时数年乃至更久的时间。

因此，云端的超大规模算力成为实现“生成与训练”的关键条件。通过云端的海量并行算力与按需付费模式，个人与企业都能在成本可控的前提下，获得数十万乃至数百万块GPU的资源，以加速模型的训练与推理。

在竞争格局中，AWS的优势体现在多方面。与NVIDIA深度协作，推出全球领先的GPU超算方案，帮助用户最大化提升大模型训练与生成速度；同时，具备自研的 Nitro 存储与网络加速系统，以及高带宽网络架构，为海量数据流提供稳定支撑。这也是NVIDIA自家研究项目Ceiba在AWS上部署的关键原因之一mile米乐。

对于注重性价比、希望以更低成本开展大模型训练的用户，AWS还提供低功耗芯片方案，诸如 Tranium 与 Inferentia，旨在显著降低算力成本，使更多人能够负担得起云端大模型的开发与训练。

丰富的模型选择生态，帮助开发者更高效地落地应用。通过 Bedrock，用户可以在自研模型和来自多家领先机构的开源模型之间进行灵活组合，满足不同场景的需求。SageMaker JumpStart 在国内也接入了多款本地化大模型，如百川、零一万物等，进一步丰富了国内开发者的选择。

尽管模型种类繁多，开发者仍面临如何快速选型的问题。为此，AWS 提供高效的模型对比与评估工具，能够在短时间内依据目标数据集给出成本、性能、准确度等维度的对比结果，帮助开发者缩短试错周期，显著降低云端开发成本。

让更多人参与科技进步具有深远意义。即便你不熟悉编程，依然可以通过强大的生成式AI助手实现需求转化与应用开发。像 Amazon Q 这样的对话式工具，能够用自然语言生成代码、给出多种实现方案，甚至从零开始搭建简单应用，极大降低入门门槛。同时，AWS 还提供免费的云端探索实验室、上云教材与官方技术社区等资源，持续推动生成式AI生态的扩展与健康发展。