经过60多年的发展，生成了人工智能(Generative人工智能)的出现。

《伊利亚克组曲》是莱杰伦·希勒和伦纳德·艾萨克逊于1957年首次用电脑谱写的弦乐四重唱。2022年，人工智能将进入工业化阶段。今年， Stability 人工智能公司完成了1亿多元的投资，市值超过10亿美元，并将亚马逊列为云计算平台的最大客户。该公司基于 Stable Diffusion的开放源码 人工智能模式，实现了基于文本信息的图像识别，实现了图像识别。因此， Stability人工智能是生成人工智能的第一个“独角兽”。

Gartner预测，大公司组织的外部营销信息中综合信息的比例将从2022年的不到2%增加到30%。

亚马逊云公司在自动驾驶领域有着深厚的经验。他们为用户设计了一个完整的自动驾驶系统，为用户设计了一个高效实用的智能驾驶系统，为游戏、电子商务、媒体、电影、广告等行业的用户创造了一条高效、安全、高效的人工智能发展道路，为用户带来了极大的便利。

“从人工智能技术发展的角度来看，生成人工智能是模式转型的开始。大模型、多模态、高计算能力和大数据将引领新一波的科技发展，改变内容、营销和游戏产业。”亚马逊云技术大中华区产品总监陈晓健表示：“亚马逊云技术为用户提供全方位的智能制造技术，为用户提供高质量、高价格、全方位的智能制造技术，帮助数千个行业，帮助大公司迎接智能制造技术的发展趋势。”

亚马逊云技术认为，目前生成的人工智能模型主要集中在文本和图片正在逐渐渗透到生成中音频和视频内容生成，未来将出现越来越多的跨模态/多模态内容生成。一般的大型模型更容易引起激烈的讨论，但对于企业来说，特定场景的模型在成本和准确性方面更有优势，也是企业目前主要采用的模型。芯片性能和高质量的培训不仅是生成人工智能爆发的基础，也是实现飞跃式发展的瓶颈。

以前模型的参数水平可能是1000或100万，但今天有10亿参数的模型无处不在，下一代模型可能会发展到1万亿参数水平。因此，降低大型模型的成本至关重要。

虽然机器学习芯片每两年或几年增加一次或几次，但仍不足以跟上训练模型复杂性的提高。替代解决方案是使用它分布式多处理器，协同计算和训练通过一个网络进行。亚马逊云技术专门为云中高性能模型训练而设计的Trn1实例最多可配备16个TrAInium芯片，512GB加速器内存和800GBPS网络带宽。

Trn1是一个具有成本效益的深度学习实例。与基于GPU的类似实例相比，培训成本降低了50%。以万亿参数的大模型为例，GPU服务器P3dn需要600个例子，最新一代GPU例子P4d需要128个例子，但Trn1只需要96个例子。

2022亚马逊云科技:Invent全球会议推出了基于Trn1的网络优化实例Trn1n，进一步将网络带宽翻倍，从800GBPS跃升到1600GBPS，其强大的网络吞吐能力可以在一个超大型集群中构建1万多个Trainium芯片，并在集群中进行模型并行训练。

除了训练，大模型还需要超高的推理能力。因此，亚马逊云技术建立了Inf1例如，支持自主研发的推理芯片Inferentia，实现低延迟、低成本的推理。与GPU实例相比，Inf1实例每次推理成本可降低70%。