在过去近一年的时间里，AI大模型从最初的框架构建，逐步走到落地阶段。然而，随着AI大模型深入到千行百业中，市场开始意识到通用大模型虽然功能强大，但似乎并不能完全满足不同企业的个性化需求。

大模型技术的安全性、解释性、易用性等综合指标正在成为此轮AI竞赛的关键，部分企业不再执着于大模型的开发，而把目光向普惠式AI、生成式AI+多云、大模型的私有化部署等多种商业模式。

在IT产业近20年的发展历程中，云计算始终扮演着开路先锋的角色。从IT基础设施的建设方式到资源利用的弹性模式，再到数据服务的平台化演进路径，云计算推动整个产业不断迈上更高台阶。

作为全球云计算领导者，亚马逊云科技自2006年发布存储服务Amazon S3起，就开启了云原生数据服务探索之旅，从基础平台、数据集成、安全合规等维度打造强大的数据新基座。

构建统一的数据平台，是化解数据全生命周期难题的核心基石。数据平台通常涉及存储、分析、监控、治理等多个环节，亚马逊云科技在对象存储、数据仓库、数据湖、流数据处理、大数据分析等方面都提供了完整的产品线且可无缝集成，使客户能轻松搭建端到端的数据解决方案。

多元的数据引擎和强大的数据集成能力，是适应纷繁场景需求的必备利器。亚马逊云科技支持多种数据库和数据处理引擎，针对分析型工作负载还提供Athena等大数据分析引擎；同时，其拥有Glue、Data Pipeline等丰富的数据集成工具，帮助客户达成从采集、转换、加载数据到存储、分析服务的全方位目标。

提升数据安全和合规性，是数据基座行稳致远的根本保障。亚马逊云科技提供多重安全措施和合规认证，如Amazon Key Management Service、CloudHSM等，保护客户的数据隐私、机密性、合规性，让风险降到最低水平。

从诞生起，云计算一直被认为是未来的发展方向、互联网企业们的“第二增长曲线”。

但是，受互联网增长红利见顶以及政策监管趋严的影响。从2021年开始，原本处在高速增长阶段的云服务商们纷纷陷入了增速放缓的阶段。从高峰时的超过50%的增速，一路跌至2022年的20%，甚至更低。

全球产业需求的消退，导致云计算行业增速失调。根据研究机构TrendForce今年2月的预警，Meta、微软、谷歌、亚马逊这四家云厂商的服务器采购量可能从年增6.9%放缓至4.4%。

不过，拐点很快到来。在ChatGPT出现后，即使行业需求放缓，国内外云服务商们也在积极将业务重心转移至AI领域。

可见云服务商们逐渐从上半场的“求速度”转变为落地于产业深处，去寻求更高的价值增量。

随着第一波上云的完成，企业正在进入深度用云阶段。AI与云的结合不仅能够进一步降低企业上云的门槛，还能为企业实现业务深度的智能化。

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