DeepSeek鲇魚效應催化“大模型超市” 專訪亞馬遜云科技陳曉建：GenAI企業級應用市場處于爆發前夜

每經記者 張梓桐    每經編輯 梁梟    

“DeepSeek的出現，激發了許多傳統企業客戶對生成式AI（人工智能）的興趣。過去，AI早期使用者多為互聯網或IT公司，而現在，醫療、制造等傳統行業的企業也開始嘗試將生成式AI與自身業務結合。”3月19日，亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建在接受《每日經濟新聞》記者專訪時說道。

陳曉建 圖片來源：企業供圖

自2025年年初以來，DeepSeek憑借其出色的推理能力和成本優勢，引爆了消費級市場，迅速成為企業級AI應用的“寵兒”。這一背景下，全球云服務廠商，包括亞馬遜云科技（AWS）、微軟Azure、谷歌云（Google Cloud），以及中國的阿里云、騰訊云和華為云都紛紛加碼生成式AI賽道，試圖在這一新興市場中占據主導地位。

以亞馬遜云科技為例，其日前推出了全托管的AI模型服務平臺Amazon Bedrock，即提供各大模型廠商推出的領先模型，同時提供企業級AI落地的各種能力支持。

而在一周前，亞馬遜云科技宣布推出全托管式的DeepSeek-R1模型服務，這是截至目前亞馬遜云科技合作的唯一一家國產大模型，此舉也為云服務廠商與大模型廠商二者的合作模式“開辟”了一條新路。

DeepSeek的出現猶如一條鲇魚，不僅推動了中國生成式AI技術的商業化進程，也加劇了全球云服務廠商在企業級應用市場的競爭。這場圍繞生成式AI的“廝殺”，正在重新定義企業級AI市場的格局。

全托管模式：降低企業AI應用門檻

雖然熱情已經被廣泛點燃，但在生成式AI技術的應用過程中，高昂的運維成本和復雜的技術部署仍然是當前企業面臨的難題。

對此，陳曉建告訴《每日經濟新聞》記者，全托管模式是解決這一問題的關鍵。

“全托管模式可以被理解為一個‘大模型超市’。首先，與傳統的非托管模式相比，全托管模式部署難度大幅降低，企業無需自行搭建和維護GPU服務器，只需通過云平臺即可快速接入AI模型服務。其次，使用門檻更低，企業可以根據業務需求靈活調整資源使用量，避免了資源浪費。”陳曉建說道。據他介紹，越來越多的客戶傾向于選擇全托管服務，尤其是在業務流量和需求不確定的情況下，這種模式能夠最大限度地實現成本優化。

“Amazon Bedrock作為一個模型服務平臺，首先要做的是托管各種領先的模型，包括DeepSeek-R1。此外，Amazon Bedrock還提供了大量的工程化能力，比如Guardrails（安全圍欄）和Knowledge Bases（知識庫），這些功能能夠幫助用戶在使用模型時實現業務邏輯和專業能力的整合。”陳曉建解釋道。

在技術對接方面，亞馬遜云科技通過底層硬件資源的部署，實現了對DeepSeek-R1模型的支持。同時，Amazon Bedrock的工具套件，如知識庫、安全圍欄和模型選擇等功能，也能夠與DeepSeek-R1無縫集成，確保模型在使用過程中的安全性和合規性。

此外，值得注意的是，在企業級AI應用中，數據安全和合規性是客戶最為關注的問題之一。

對此，陳曉建強調，首先，Amazon Bedrock提供了Guardrails功能，能夠對模型的輸入和輸出進行內容過濾、上下文檢查等操作，確保所有輸入輸出都符合合規要求。其次，亞馬遜云科技還提供了密鑰管理服務、Amazon IAM（身份和訪問管理）機制以及網絡安全工具，確保用戶數據在傳輸和存儲過程中的安全性。

“用戶在使用Amazon Bedrock時，所有數據都存放在專屬網絡（VPC）中，邏輯上與其他用戶的網絡環境完全隔離，確保數據不會被其他客戶看到。”陳曉建表示，“此外，亞馬遜承諾不會使用用戶數據訓練自身模型，進一步保障了用戶數據的安全性。”

對于中國出海企業而言，跨境數據合規和數據本地化是使用生成式AI時面臨的重要挑戰。

陳曉建指出，亞馬遜云科技在全球范圍內提供了140多項合規要求，涵蓋了GDPR（歐盟《通用數據保護條例》）、HIPAA（美國《健康保險可移植性和責任法案》）等多個行業和地區的標準。同時，亞馬遜云科技在全球各國和地區都部署了數據中心和云服務，用戶可以通過使用不同的可用區，滿足數據本地化和業務本地化的合規要求。

模型選擇多樣性成趨勢

企業級AI落地仍需解決“幻覺”問題

那么，隨著生成式AI技術的普及，全托管模式是否將成為市場上的主流趨勢？

在陳曉建看來，全托管模式的優勢在于其靈活性和低成本，尤其適合資源需求不確定的企業。而對于那些對業務高可用性有極致需求的企業，非托管模式仍然是一個可行的選擇。“未來，全托管模式和非托管模式將共存，客戶可以根據自身需求選擇最適合的方式。”

但值得注意的是，DeepSeek-R1模型在推理能力方面的優勢，使其在多個行業場景中展現出巨大的應用潛力。不過，其“幻覺”問題是阻礙企業級AI落地的難題，陳曉建特別提到了Amazon Bedrock Guardrails中的自動推理檢查功能，這項功能通過嚴密的數學邏輯去驗證推理，以檢查幻覺造成的事實性錯誤。

陳曉建舉例道：“金融行業的財報分析、醫療行業對專業文獻的理解，都需要高精度的復雜推理能力，這正是DeepSeek-R1的強項。”此外，互聯網行業的項目策劃、代碼開發等場景，也能夠通過DeepSeek-R1實現高效應用。

在亞馬遜云科技內部看來，Amazon Bedrock不僅是一個模型超市，更是一個提供全方位工程化工具的平臺。

陳曉建強調：“Amazon Bedrock不僅僅是讓客戶采購各種模型，它還提供了大量的定制化工具，如Guardrails、Knowledge Bases、模型評估功能等。這些工具對于將模型用于生產環境是必不可少的。”

亞馬遜CEO Andy Jassy此前在分享亞馬遜內部的AI創新經驗時曾提到內部團隊模型選擇的多樣性。“原本以為大家都會選用Anthropic的Claude模型，但他們也會采用Llama模型、Mistral模型，還會運用自己開發的一些模型。”

事實上，企業在AI創新中往往會同時選擇多個模型應對不同的具體負載。在業內人士看來，這也是亞馬遜云科技選擇做Amazon Bedrock模型超市的最大理由。

雖然在業內人士看來，生成式AI技術的發展仍處于早期階段，但其在企業和行業中的應用潛力已經顯現。

“DeepSeek的出現推動了許多傳統企業客戶對生成式AI的探索。過去，早期使用者多為互聯網或IT公司，而現在，金融、醫療、制造等傳統行業的企業也開始嘗試將生成式AI與自身業務結合。”陳曉建提到。

通過提供DeepSeek-R1等領先模型，亞馬遜云科技正在推動生成式AI在企業級市場的廣泛應用。陳曉建表示：“未來，生成式AI將從實驗室走向真正的生產應用階段，我們相信這一技術將為各行各業帶來巨大的價值。”