在2024 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技推出了令人眼花缭乱且数量惊人的新技术发布，而且这一系列的创新，目标都与AI相关，可以说是全栈联动式的大规模更新。

在生成式AI方面，亚马逊云科技全面强化了基础设施、模型和应用三层技术栈。最引人注意的是一系列Amazon Nova基础模型的发布，包括Nova Micro、Lite、Pro以及专注于生成高质量图像的Nova Canvas、擅长创作高清视频的Nova Reel等模型。

值得一提的是，在各自对应的智能应用细分领域，Nova Micro、Lite和Pro相较于Amazon Bedrock平台中表现最为优异的模型，在运算速度卓越的同时，还将应用成本削减至少75%。

Amazon Bedrock平台也迎来了全方位的重大升级。一方面，其模型库得到了极大丰富，引入Luma AI和poolside等前沿模型，并及时更新Stability AI的最新研究成果，同时借助全新上线的Amazon Bedrock Marketplace，为用户呈上多达 100 余种涵盖热门、新兴以及专业领域的多样化模型。

另一方面，在推理性能优化方面，实现了推理准确性的显著提升、成本的有效控制以及响应速度的大幅加快；并整合了GraphRAG 等先进的知识库功能，通过自动推理检查功能以及多智能体协作技术的增强了AI系统的安全性。

Amazon Q Developer推出了三款智能体，能够自动化执行单元测试、文档编制以及代码审查等一系列复杂流程，并且通过与GitLab展开深度集成，进一步拓展了自身的应用场景。Amazon Q还针对Windows.NET、VMware和大型机等传统工作负载，打造了一系列转型功能以有效缩短转型周期、降低转型成本，Amazon Q Business和Amazon Q in QuickSight的洞察能力也得到了显著强化。

会上发布的新一代Amazon SageMaker，将快速SQL分析、PB级大数据处理、数据探索和集成、模型开发和训练以及生成式人工智能(AI)等功能统一到一个集成平台上。Amazon SageMaker Unified Studio作为平台的核心枢纽，提供了一个便捷、统一的数据和 AI 开发环境。

用户能够借助Amazon Q Developer的智能辅助，精准选择最适配的工具进行数据处理。Amazon SageMaker Catalog确保数据、模型以及开发组件在整个流程中始终保持合规访问状态。

全新推出的 Amazon SageMaker HyperPod集成了新训练配方功能、灵活训练计划设定以及任务治理等一系列先进特性，可以让模型的训练时间最多可节省数周，同时成本降低幅度高达40%。

Amazon SageMaker Lakehouse实现了数据湖、数据仓库、运营数据库以及企业应用程序中数据的统一管理模式，允许用户运用熟悉的AI和机器学习工具，或者借助Apache Iceberg兼容的查询引擎，对存储其中的数据进行便捷访问和高效处理。

不需要构建复杂的数据管道，用户可直接在Amazon SageMaker Lakehouse和Amazon Redshift中对第三方应用数据进行深入分析，极大地提升了数据处理效率和灵活性。

在基础设施的算力方面，基于自研的Amazon Trainium2打造的EC2 Trn2实例正式投入商用，相较于当前市场主流的GPU实例，性价比提升幅度高达30 - 40%。与此同时，亚马逊云科技还发布了配备64个Trainium2芯片的EC2 Trn2 UltraServers服务器，浮点算力高达83.2Petaflops，相当于单一实例的四倍之多。

Project Rainier则凭借集结数十万个 Trainium2芯片，算力超过以往任何集群五倍以上，可以为科研探索、产业升级等提供大规模算力支持。目前，采用更为先进的3纳米工艺制程的下一代 Trainium3芯片已进入研发阶段，预计将于2025年末正式上线，届时有望使集群性能实现四倍的飞跃式提升。

第二代的UltraCluster网络架构，也就是“10p10u”网络，能够完美支持超过20000个GPU 协同工作，带宽飙升至10Pb/s，而延迟却被控制在10ms以内，使模型训练时间缩短至少15%，适用于对实时性要求极高的AI应用场景。

除了计算和网络，亚马逊云科技在存储以及数据库等核心领域也在持续创新和突破。Amazon S3新增了Metadata元数据功能，能够实现对元数据的自动获取与实时更新，并且查询性能提升三倍，事务处理能力提升十倍。

Amazon Aurora DSQL 采用的active - active架构搭配自动故障恢复功能，使得应用程序能够在任意端点自由进行读写操作。它不仅能够提供高达99.999%的多区域可用性，还具备近乎无限的可扩展性。

Amazon DynamoDB global tables增加了多区域强一致性支持，使分布式数据库服务能力得到了显著增强，能够确保跨国业务数据在不同区域之间实现实时、精准的同步。

如此众多的创新，来源于亚马逊文化中的“逆向工作法”，即从客户的需求出发，进行务实的创新。亚马逊CEO Andy Jassy在演讲中表示：“我们对待包括AI在内的各类技术，并非是因为觉得它酷炫，而是旨在解决客户面临的问题。我们把这称作’实用AI’。”

亚马逊云科技CEO Matt Garman在其主题演讲中也提到：“我们的创新速度比以往任何时候都要快，从而为客户提供构建所需的一切。我从未像今天这样对未来充满期待。我们正处于一个关键的时刻，我们所看到的创新数量令人难以置信。这些创新不仅来自亚马逊云科技的创新，来自客户、合作伙伴、企业以及初创企业的创新让人感到无比兴奋。现在正是创新的最佳时机，丰富而强大的工具集前所未有，将助力用户实现创新目标。”

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