在生成式AI迅速崛起的2023年，亚马逊云科技不仅在技术上加码布局，也在人才与服务上大举投入，切实协助客户完成生成式AI的应用旅程。所以在这一年，生成式AI技术创新中心应运而生。

当时创立生成式AI技术创新中心的使命非常清晰：帮助客户将人工智能的潜力转化为切实的业务价值。从介绍技术，到探索具体应用场景，再到推动生产落地，让客户从应用过程中实现价值。

两年时间过去，人工智能正朝着更加自主、更智能化的系统的方向发展，所以近期亚马逊云科技宣布再向生成式AI技术创新中心追加1亿美元投资，助力客户引领下一波AI创新浪潮。

“生成式AI技术创新中心自成立之初便投入1亿美元，如今已支持了超过1000个不同的合作项目，服务范围涵盖金融服务、电信、医疗保健、制药等多个行业的客户，这些企业不仅应用了生成式AI，还获得了切实的商业价值。”亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid表示，1亿美元的再次投入，将在既有成果的基础上，更精准地聚焦客户当前需求，推动生成式AI和Agentic AI的广泛落地，并借助合作伙伴释放更大的规模效应。

亚马逊云科技生成式AI创新与交付团队负责人Taimur Rashid

生成式AI全生命周期落地初见成果

作为一个全球化团队，生成式AI技术创新中心拥有近五百名成员，涵盖战略师、科学家、工程师和顾问，全面支持生成式AI从构思、探索、实验到生产部署的全生命周期工作。

过去几年，生成式AI技术创新中心已拥有超过120个可对外公开的客户案例，并与新兴初创公司保持紧密合作，推动生成式AI技术在各类业务场景中的落地。

“生成式AI技术创新中心与客户合作时采用‘逆向工作法’。”Taimur Rashid说道，团队不仅擅长洞察客户需求，还在构建解决方案的过程中积累可复用资产，从而进一步加速项目的落地。

在生成式AI的应用旅程中，生成式AI技术创新中心提供的服务覆盖了亚马逊云科技的三层技术堆栈。例如应用层的Amazon Q让企业和开发者快速接入AI能力；中间层的Amazon Bedrock，客户可以在其上自由选择专有或开源模型，轻松构建生成式AI应用；基础设施层提供的Trainium芯片等算力资源，则在保障性能的同时显著降低成本，让创新不仅可行，更高效落地。

全球领先的工程、供应链和制造解决方案提供商捷普（Jabil）与生成式AI技术创新中心合作，仅用三周便部署了基于Amazon Q的智能车间助手，将数据处理时间缩短74%。该助手可连接多个数据源，处理多语言的1700余项政策与规范，大幅降低团队在诊断过程中的平均故障排除时间。

Warner Bros. Discovery Sports Europe则利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude 3.5 模型，开发了“Cycling Central Intelligence（CCI）”AI驱动解决方案。山地自行车赛评论员只需通过自然语言提问，即可在几分钟内获取原本需要数小时才能完成的资料准备，大幅缩短研究时间，显著提升赛事解说的表现力。

追加1亿美元投资布局Agentic AI

追加1亿美元投资的背后，正是因为亚马逊云科技看到，人工智能正从生成式AI迈向Agentic AI的新阶段。

“如果说生成式AI主要依靠提示提升人类生产力，那么我们正步入一个AI能够自主运作的时代。”Taimur Rashid认为，智能体在推理、规划和执行复杂任务等环节具备更高自主性和智能化能力。正是基于对这一趋势的洞察，以及助力客户引领下一波AI创新浪潮的战略考量，选择追加投资。

投资将主要应用于五个方面：

第一，助力客户发展Agentic AI能力。推动AI在自主决策、任务规划和执行等环节的应用；

第二，深化与初创企业的合作。初创企业对生成式AI能力有着迫切需求，更紧密地融入创新中心；

第三，加大工程化能力的投入。更有目的地规划助力客户规模化创新并快速实现价值；

第四，强化与合作伙伴的协作。过去几年，创新中心围绕自身构建了独特的合作伙伴生态“亚马逊云科技生成式AI合作伙伴创新联盟”，目前已有17家合作伙伴加入。通过精选核心伙伴，传授方法论，从而在更大范围内扩展创新中心的差异化优势。

第五，持续提升科学技术能力，探索前沿科技创新与应用。作为一支创新团队，希望持续投资科学与技术本身。密切关注新兴领域，其中物理AI便是重点之一。

生成式AI技术创新中心已经帮助众多客户利用Agentic AI获得商业价值。阿斯利康（AstraZeneca）与生成式AI技术创新中心构建了一款基于生成式AI的对话式分析解决方案，帮助内部团队高效解析来自全球多个市场的医疗专业文档。通过部署智能体系统，查询响应时间缩短了50%，并能从多源数据中提取高价值洞察，进行模式匹配，加速了从药物发现到临床试验再到商业化的全过程。

雅虎财经（Yahoo Finance）通过合作打造了多智能体系统，重新定义了向数百万投资者提供市场数据的方式。通过该系统雅虎财经能够打造高度专业化的智能体，专注于处理数据的不同部分，从突发新闻的抓取和分析，到金融数据的处理，专业文件的解读，并行协调各项任务。系统从多方数据源获取有价值的洞察，显著提升了数百万投资者的市场研究体验，也让团队几乎无需编程经验即可完成这一切。

规模化与本地化加速业务价值实现

以宝马集团的合作为例，其构建的联网车辆后端系统目前管理着超过2300万辆联网车辆，每天处理约170亿次请求，生成197TB数据。这不仅是庞大的数据挑战，更是一个规模化问题，如何高效获取、分析这些数据，并以极高速度将信息呈现给用户。

在这一过程中，生成式AI技术创新中心打造了一系列可复用的资产，用于优化数据收集、数据处理，并以可扩展的方式在众多边缘设备上进行数据呈现。这些资产在与其他客户的合作中被成功复用，显著提升了不同项目的交付效率。Taimur Rashid指出，这些资产既可作为创新中心的“解决方案加速器”，也可根据需要开源或直接提供给客户与合作伙伴，帮助更多企业在规模化数据场景中实现快速落地与价值释放。

而且为了更好地支持中国客户，生成式AI技术创新中心组建了一支专属团队，专家常驻一线主要城市。

例如金山办公（WPS）海外版借助Amazon Bedrock使WPS能够灵活调用多种模型，在短短两个月内完成人工智能应用WPS AI的上线，成本节约了35%。通过与WPS紧密合作，WPS AI为用户提供语义检查、内容改写、文档润色和一键生成PPT等功能。确保应用在30多种办公场景中全面测试，覆盖语法纠正、邮件缩写撰写等各类文本生成功能，助力其海外用户快速体验AI带来的效率提升。

生成式AI技术创新中心同时还与全球众多机构保持紧密联系，包括中东、美国及亚太等地区的科研机构。通过联合研究与开发，以及与合作期刊共同发表论文，这些合作在推动前沿科研方面发挥了重要作用。在中东地区，创新中心与当地研究机构不仅作为客户建立联系，还在关键领域共同开发独特解决方案，实现联合创新。

以推动更多客户利用生成式AI实现业务价值为目标，生成式AI技术创新中心正在加快脚步。