近日，在亚马逊云科技中国峰会2024上，亚马逊云科技就推出了多个合作伙伴计划，包括生成式AI合作伙伴计划、行业合作伙伴计划等。

　　一方面，亚马逊云科技继续扩展和中国AI大模型厂商的合作，另一方面也更加重视各个垂直行业的智能化应用落地。

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　　比如，亚马逊云科技在会上宣布，百川智能的基础模型Baichuan2-7B、零一万物的基础模型Yi-1.5 6B/9B/34B都将登陆中国区域SageMaker JumpStart，能够为中国企业提供更多模型选择。

　　垂直行业方面，亚马逊云科技还和四维图新加强合作，计划联合设计并推出面向汽车行业本地化的服务及专属解决方案，涉及智能网联汽车、智能驾驶开发和量产等领域。

　　即将上任亚马逊科技CEO的马特·加尔曼（Matt Garman）表示，中国是亚马逊云科技全球最具战略重要性的地区之一，过去十多年间， 亚马逊云科技持续投资并扩大在中国的基础设施。在他看来，生成式AI也将以前所未有的方式改变各行各业。

　　今年以来，生成式AI的应用落地颇受关注星空体育，多位投资人向记者指出，目前更看好生成式AI的B端应用，C端的应用还需要等待，但是B端的应用接下来会快速涌现。

　　在物联网领域，涂鸦智能和亚马逊云科技已经在生成式AI上进行探索。涂鸦智能技术副总裁柯都敏向21世纪经济报道记者表示：“我认为生成式AI实现行业落地，必须同时满足三大要求：第一是算力和基础设施保障，第二是行业know-how与数据积累，第三是通用大模型与行业领域模型的打通。亚马逊云科技为涂鸦智能提供了底层算力、基础设施保障和生成式AI服务。我们以IoT私域数据为架构底座，建立了以数据驱动、领域聚焦、场景开放的Agents开放平台。”

　　通过Agents开放平台，涂鸦智能推出了面向内部技术研发的AI编码助理涂鸦智码，面向企业协同研发了服务助理涂鸦小智，面向开发者客户推T-Smart平台助手，面向C端有AI智能助手。“通过大模型跟我们的产研工具结合，能帮我们提升30%左右的研发效率。”柯都敏谈道。

　　对于大模型的选择和使用成本，柯都敏告诉记者：“随着大模型的普及，整体研发投入比以前自己做很多行业私有模型训练会更好。因为现在有很多开源的模型可以直接用，还有像类似Claude模型可以直接使用，所以底层的通用大模型我们不会去自研。核心的成本在于数据的准备和整个模型训练以后的矫正。”

　　同时，在柯都敏看来星空体育，未来“端云一体”是趋势，“长远来讲，我认为整个大模型对算力的依赖会逐步降低，未来在产品上可以做很多自动化，比如未来网关里可以搭一个相对参数比较低的大模型，这样很多跟智能家居相关的自动化场景就可以在本地进行推测跟执行了。”