全球最大AI模型聚合平台诞生!不争冠军只做擂台

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全球最大AI模型聚合平台诞生!不争冠军只做擂台
5404点击    2025-08-08 11:34

2023年,当整个AI行业都在为“最强大模型”争得头破血流时,亚马逊云科技却洞察到一个关键事实:


AI的价值不在于谁的模型最强大,而在于能否为不同场景选择最适合的模型。


模型大战的另一种打法


在2023年亚马逊云科技(AWS)正式提出“Choice Matters”(选择大于一切)战略,认为AI的未来不是某个单一模型的胜利,而是多个模型根据各自优势协同工作。


同年,亚马逊云科技发布了被业界称为“模型超市”的Amazon Bedrock平台,让企业能够像挑选工具一样,根据性能、成本、特定任务的适用性来选择最合适的模型。


这一战略源自亚马逊云科技在云计算领域的深刻洞察:


在AWS的服务版图中,计算服务有429项,存储服务266项,数据库服务513项,AI与机器学习服务421项


正如企业需要如此丰富的云服务来支撑不同的业务场景,他们同样需要不同类型的AI模型来满足不同的应用需求。


两年后的今天,这一前瞻性判断得到了最有力的市场验证。


OpenAI重磅加入,Choice Matters战略再下一城


就在本周,亚马逊云科技宣布,OpenAI的开源模型首次可通过Amazon Bedrock和Amazon SageMaker访问。


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新发布的gpt-oss-120bgpt-oss-20b在Amazon Bedrock平台上展现出惊人的性价比:是Gemini模型的3倍、DeepSeek-R1模型的5倍。这一重磅合作不仅丰富了亚马逊云科技的模型版图,更印证了多元开放的生态价值。


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同日,在Amazon Bedrock上,Anthropic最新一代模型Claude Opus 4.1Claude Sonnet 4也带来重要升级。这批新型双模推理模型为编码、高级推理及多步骤工作流树立了全新标杆。


尤其值得注意的是其“深度思考”功能,支持在即时响应与深度推演模式间灵活切换,将耗时数小时的复杂任务压缩至分钟级完成。


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这正是多模型协作战略的最佳注脚:不同场景需要不同的解决方案。


正是这种对业务场景多样性的深刻理解,促使亚马逊云科技在生成式AI时代提出“Choice Matters”战略,并成功聚合了包括Anthropic、Google、Meta、OpenAI在内的全球顶级模型厂商。


实践表明,多模型应用已经形成了两种典型模式


首先是“最佳匹配”模式。在某些特定场景下,单一模型就能很好地满足需求。例如,实时翻译场景选用Nova,学术研究选DeepSeek更合适,Claude则是内容创作的首选。


更重要的是“协同增效”模式。在复杂场景下,多个模型的协同往往能发挥出“1+1>2”的效果:


  • 在复杂翻译系统中,DeepSeek R1/Claude 3.7负责处理高阶翻译查询,而Nova Lite则处理初次翻译


  • 在聊天机器人应用中,Nova Lite处理内容识别,Claude 3.5/3.7处理复杂任务


  • 在深度研究场景中,DeepSeek R1/Claude 4处理推理,Claude Haiku处理函数调用


  • 在代码伴侣场景中,DeepSeek R1负责架构设计,Claude 4负责代码生成


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在真实的商业场景中,企业不仅需要根据具体场景选择不同模型,更需要在同一场景下灵活组合多个模型,才能获得最优解决方案。


不争冠军,只做擂台


亚马逊云科技正在通过两大平台实现“Choice Matters”(选择大于一切)这一战略:


Amazon Bedrock提供217款商业API服务,而Amazon SageMaker则支持185款商业和款开源模型的部署和托管。


目前亚马逊云科技提供超过400款主流商业及开源大模型,成为全球最大的AI模型聚合平台。


更值得关注的是入驻Amazon Bedrock和Amazon SageMaker的模型合作伙伴阵容。从2023年4月Anthropic成为首批入驻伙伴开始,AWS已经汇聚了包括Meta、DeepSeek、Google、OpenAI 等在内的全球顶级AI公司的模型。


Amazon Bedrock清晰地展现了这一生态系统的快速发展:


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每一家亚马逊云科技的模型合作伙伴,都为企业带来了独特的模型优势和行业、场景聚焦,共同构建起一个全面且多元的生成式AI生态系统。


AI不是赢家通吃的游戏


观察这场持续近三年的生成式AI变革,一个显著的趋势正在形成:企业对AI模型的需求已经从“最强”转向“最适合”,并且需要多个模型协同工作才能获得最佳效果。这种转变背后有三个关键因素:


1. 性能与成本的平衡:不同场景对性能、延迟、成本的优先级不同。今日发布的Claude 4.1就很好地诠释了这一点:它提供了两个版本,Opus系列追求极致性能,而Sonnet系列则在性能与成本间取得平衡。


2. 任务复杂度的差异:简单任务可用单一模型,复杂任务需要多模型协作。


3. 定制化需求:企业在使用开箱即用的模型之外,往往还需要定制化来提升效果。亚马逊云科技通过Bedrock和SageMaker为生成式AI的应用落地提供这种灵活性。


市场的选择也印证了这一趋势。从金融巨头野村证券选择Llama系列处理数据分析,到外卖平台Doordash使用Claude优化客户服务,再到Zalando借助Mistral AI实现电商智能化,每个企业都在根据自身需求选择最适合的模型组合.


从2023年的“最强模型之争”,到2025年的“百花齐放”,生成式AI的发展轨迹已经证明:未来属于开放、多元的生态系统,而不是某个单一的“赢家”。今天,OpenAI的加入和Claude 4.1的突破性升级,为“选择大于一切”这一理念写下了最好的注脚。


AI与商业的交汇正在从根本上重塑我们的工作方式。 未来十年全球将有11亿个工作岗位面临技术转型,44%的员工核心技能将在短短4年内面临颠覆。(数据来源: 世界经济论坛,《2023 年就业未来报告》)


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文章来自于微信公众号“量子位”,作者是“允中”。


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