众所周知，AWS方面每年规模最大的一场活动，就是年底的re:Invnet。在这一活动中，AWS每次都会总结他们在这一年里所取得的成果，发布一系列全新的设备和服务，并展示与合作伙伴之间的种种先进云计算案例。
乍看之下，这似乎非常“理所当然”，但不知道大家是否有思考过这样一个问题。为什么AWS每年要用“re:Invent”来命名他们的这一活动，而不是别的什么名称呢？
这个问题的答案，其实就在北京时间2023年11月29日凌晨、也就是AWS re:Invnet 2023第二天主题演讲中，可以说得是到了很好的诠释。
极致容量与速度，AWS“重新发明”云存储
在今天的这场主题演讲中，AWS CEO Adam Selipsky首先回顾了他们在过去十几年里所取得的种种成就。
比如说，AWS重新发明了何谓云计算的全球基础设施。他们现在拥有遍布全球32个地理区域的102个可用区，并且刚刚宣布即将在加拿大、德国、马来西亚、新西兰和泰国再增加15个可用区。
借助这些遍布全球的基础设施，AWS现在可以提供240多种功能齐全的服务，其中包括但不限于计算、存储、数据库、网络、分析、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)。与其他竞争对手相比，AWS的数据中心数量是行业第二名的三倍，服务和功能的种类则分别多出了60%和40%。
又比如说，AWS重新发明了“云存储”。他们的Amazon S3存储服务现在在全球拥有数百万用户，容量超过350万亿个对象，平均每秒处理超过1亿个请求。
与此同时，Amazon S3如今不仅具备全球范围内的可用性，能够确保客户在多个可用区内的数据瞬间同步，在任何时间、任何地区进行访问。而且借助最新的机器学习技术，Amazon S3甚至可以在访问模式发生改变时自动进行数据迁移，从而主动帮助用户节约带宽和存储开销。
这还没完，今天AWS方面更宣布了全新的Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Express One Zone。作为当前最高性能的单区域Amazon S3存储类，它的访问速度提升了10倍、请求成本降低了50%。特别是对于数据分析类的需求来说，Amazon S3 Express One Zone能让PB级别的数据查询实现毫秒级延迟，大幅加快分析师做出决策的速度。
强强合作与自研芯片，AWS“重新发明”云计算
除了存储，计算自然也是云端需求的重头戏。而AWS在“云计算”方面的硬实力，更是它长期远远领先于其他竞争对手的底气之一。
一方面可能许多朋友都知道，AWS技迄今为止依然是行业里能够提供最多种类云计算平台、最丰富云计算硬件方案的企业，而且这种平台方面的“丰富度”优势还在持续扩大中。
比如就在今天，AWS方面宣布与NVIDIA扩大战略合作，双方将汇集各自的最新技术、共同建设全球第一批基于NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchips超级芯片、NVIDIA NVLink和NVSwitch技术的云计算实例。届时，用户将能够一次性用到数千颗GH200的惊人算力，为生成式AI和超大规模数据研究注入新的动力。
不仅如此，NVIDIA方面还将会将NVIDIA DGX Cloud、也就是他们自己的AI训练服务托管到AWS上，它可以提供超过1万亿个参数的大语言模型训练，并成为当前具备最大共享内存的云计算实例。
这还没完，AWS和NVIDIA还正在开展名为Project Ceiba的合作，设计世界上最快的GPU驱动的AI超级计算机。这套设备将会同时使用AWS的互联技术和NVIDIA的超级芯片，预计将配备16384颗GH200，并成为下一轮生成式AI创新的关键驱动因素。
另一方面同样是在今天，AWS也宣布了他们自己全新的自研云处理器方案。
首先是AWS Graviton4，它是下一代的通用处理器芯片。与前代相比，其计算性能提高30%、内核数量增加了50%，内存带宽也增加了75%，而且它还实现了全部高速物理接口的硬件加密设计，可显著提高实例的安全性。在即将启用这款处理器的R8g实例中，它可以提供多达3倍的vCPU和3倍的内存，以更高的安全性处理更大的数据，从而缩减最终的工作时间，帮助使用户节约总体成本。
相比之下，AWS Trainium2则是专为生成式AI设计的训练芯片。与第一代相比，它的训练性能提高了4倍、内存容量提高了3倍，同时能效比提高了2倍。不仅如此，AWS已经宣布将在Trn2实例中提供多达100000个Trainium2芯片的算力，这些芯片加起来可以拥有高达65exaflops的计算能力。在如此强大的算力下，生产一个3000亿参数的大模型将会只需要数周时间，而不再是过去的好几个月。
落实生成式AI，AWS“重新发明”未来的工作方式
作为全球最大、同时也是最先进的云计算企业，AWS不仅仅能帮助他们的客户创造各种最新的科技成果，他们本身其实也是积极采用新技术的佼佼者。
比如现在大家都在热议的生成式AI技术，便已经在AWS云计算的体系内得到了落地，而这便是今天亮相、全新的Amazon Q。
说实在的，虽然迄今为止已经见过了很多厂商推出的AI对话式助手服务，但Amazon Q很可能是他们当中功能最多，并且实际用途最大的一个。事实上，说它有望变更许多企业未来的工作模式或许一点也不为过。
首先，Amazon Q本身“熟稔”AWS的种种业务、功能。它可以像一位技术专家那样，回答客户各种关于云计算架构、部署的问题，帮助客户解答各种技术名词，一步步指导客户部署云计算服务，甚至是帮他们找到“性价比最高的部署方案”。
在此基础上，Amazon Q还是一位编程专家，它集成了功能开发和代码转换能力，可以根据用户期望的任务，自动起草计划、编写代码，或是将老版程序的代码在几分钟内转换成新版本，以增强其性能和安全性。
不仅如此，Amazon Q还是一位业务专家。客户可以选择让Amazon Q连接到其业务系统中，使得Amazon Q可以针对具体的业务给出各种建议。比如它可以用于供应链分析，综合运力、天气、生产等等情况找出供应链中的薄弱点；也可以用于客服培训，通过“旁听”客服人员与客户的对话，找出当中的问题、并给予客服人员实时的建议，甚至是主动提供他们亟需的各种业务资料；甚至它还可以充当智能“企业秘书”，自动总结业务报告、帮助企业实现持续增长。
总结：从领先到领跑，AWS的优势还在不断扩大
在今天的演讲开始，AWS方面晒出了多达几个屏幕的LOGO，而这些LOGO则属于各行业中、居于最领先地位的那些公司，它们涵盖了汽车、医药等当今最受关注的行业。而这些公司之间最大的共通点，就是他们都使用了AWS的云计算服务。
事实上，在最新的数据中显示，全球有超过80%的独角兽公司如今都已经成为AWS的用户。而且正如我们此前已经说过很多次的那样，当这些行业领军者与AWS共同成长的时候，他们实际上也为后者提供了数量庞大的行业数据和业务经验，并使得这家全球第一大的云计算公司，得以比其他任何一家竞争对手都能更快、更准确地洞察全球对于云计算的未来需求。
老实说，在这样一个“共赢”的前提下，不难想象AWS每一次的技术和服务创新，都毫无疑问会准确地命中全球绝大多数先进企业的需求所在。而它也就很自然地会反过来令AWS收获更多的赞誉、更多的业务收入，以及更准确的未来规划方向。
没错，当一时的“领先”变成持续十余年的“领跑”时，对于AWS来说，他们的优势自然已经无可动摇。事实上这也就意味着，AWS自身的每一次创新也将会变成云计算行业的风向标，并指引着竞争对手们的发展方向。
