在去年ChatGPT问世之前很久，亚马逊网络服务（Amazon Web Services，简称AWS）正在开发类似于OpenAI热门聊天机器人技术的人工智能软件。AWS曾希望在去年11月末的年度客户大会上发布该软件，当时在公司内部被称为Bedrock，但由于技术问题不得不推迟。
大会进行了几天后，OpenAI发布了ChatGPT，该软件的能力立即让科技界赞叹不已，它能够生成类似于人类的问题回答。据该知情人士透露，AWS的领导们很快意识到Bedrock与OpenAI的人工智能软件水平不在同一层次。但是AWS领导们觉得他们必须采取一些行动。AWS是云服务的领先提供商，而OpenAI与AWS最大的竞争对手微软有着紧密的合作关系。在接下来的几周里，据该知情人士透露，AWS放弃了原来的计划，将Bedrock这个名称用于一个新的服务，该服务允许开发者将云应用与各种大型语言模型连接起来。这些模型包括一些初创公司的模型，如Anthropic的Claude，以及亚马逊自己创造的两个模型，它们被归类为“Titan”。今年4月，AWS宣布了Bedrock的发布，并且据三名了解沟通情况的人士透露，AWS已经告知一些客户计划在今年9月底之前广泛推出该服务。这一尚未被报道的计划变更揭示了ChatGPT突然走红所带来的影响，这使得亚马逊感到措手不及。这款能够理解对话语言的聊天机器人所体现的人工智能进步，可能成为改变行业权力平衡的颠覆性时刻之一。
AI数据初创公司Databricks和Anyscale的联合创始人Ion Stoica表示：“微软对OpenAI进行了一次伟大的赌注，而这一赌注取得了成功，突然之间，他们成为了向企业销售人工智能的领先者。”他还表示：“现在亚马逊必须在内部投资于人工智能，并与其他公司合作，以托管与OpenAI竞争的模型，这就是他们正在做的事情，也是他们应该赶上的事情。”
AWS发言人Patrick Neighorn在一份声明中表示，The Information在这篇文章中的报道“并未准确描述我们如何确定Amazon Bedrock和Amazon Titan的特性、定位和命名”。他补充说：“按照设计，我们会在最后的机会上确定发行特性和命名。这些都是经过高度判断的决策，我们希望拥有尽可能多的数据和反馈。”
与Google、Meta Platforms和其他在过去一年里一直在赶超OpenAI的科技巨头一样，AWS对于人工智能并不陌生。六年前，它推出了一系列新的人工智能技术，包括软件工具SageMaker，像Intuit和通用电气这样的公司使用它来构建自己的机器学习模型。当时，AWS甚至预见地为OpenAI的初始资金提供了支持，现在OpenAI是最炙手可热的人工智能初创公司，它是由一群硅谷名人于2015年组建的非营利研究组织。
然而，AWS也错过了与那些正在构建大型语言模型（LLMs）技术的人工智能初创公司建立更紧密联盟的机会，这些技术正是ChatGPT等热门应用所采用的。在2018年，OpenAI曾向AWS提出了一项大胆的提案，其中包括要求亚马逊为其提供数亿美元的免费服务积分，以在未获得任何股权的情况下使用其云服务。据两名曾直接了解讨论情况的前AWS经理表示，AWS拒绝了这一提议。另外，据一名了解讨论情况的人士透露，2021年，Cohere和Anthropic与AWS进行了类似于OpenAI的合作伙伴关系的对话。这些初创公司希望AWS为他们提供访问云计算资源，并对他们进行股权投资，以在亚马逊产品中集成他们的人工智能模型。这些交易被呈交给了Amazon和AWS的首席执行官Andy Jassy和Adam Selipsky，但最终公司拒绝了这些初创公司的提议。（后来，据熟悉谈判的另一名人士称，AWS曾提出以股权投资的方式投资于Cohere，但Cohere不感兴趣。）
在过去的六个月里，长期以来一直是AWS重要客户的Intuit对Microsoft的Azure云服务的支出从每月仅几千美元增加到了每月数百万美元。该人士表示，其中大部分支出与Intuit在Microsoft的云中使用OpenAI软件有关。Intuit关于Azure支出的财务细节尚未被披露。一位Intuit发言人拒绝就Azure的支出数字发表评论。在一封电子邮件声明中，该发言人表示，Intuit的策略是使用多个不同提供商的LLMs。“我们与Amazon Web Services有着长期的合作关系，这没有改变，我们使用的其中一个LLM就是OpenAI，它在Azure上运行。”
然而，现在宣布人工智能领域的胜者还为时过早。AWS的高管们指出，云中的人工智能服务市场尚处于初期阶段，AWS有足够的时间来迎头赶上。正如《The Information》在本周二报道的那样，单单OpenAI在未来12个月内就有望从其人工智能服务中获得超过10亿美元的收入，但与AWS去年报告的800亿美元的总收入相比，这只是杯水车薪。
在一份电子邮件声明中，AWS的发言人表示，已有超过10万名客户正在使用AWS的人工智能服务。“我们的客户对生成式人工智能以及我们的愿景和新产品（如Amazon Bedrock和Amazon Titan）的能力感到兴奋，”AWS发言人Neighorn表示，“在亚马逊的各个部门中，我们都拥有庞大的团队进行创新、实验和原型开发生成式人工智能技术。”在本月早些时候的一次采访中，AWS产品副总裁Matt Wood表示，云服务提供商在开发Bedrock时采取了一种有条不紊的方法，并且“没有跳过任何环节”。Wood表示：“可以说，我们受到了ChatGPT引起的波澜和大规模语言模型（LLMs）的演进所启发。”
AWS推动客户对人工智能产生兴趣的首个重大举措是在2017年推出了SageMaker，部分原因是因为AWS当时受到了威胁。当时，AWS担心基于其在人工智能研究方面的领先地位，谷歌将在云机器学习服务领域占据上风，据三名前AWS经理表示。特别是有关客户流失的可能性令人担忧。当时，其顶级客户之一的Intuit正在与谷歌云建立联系。AWS担心这家会计和税务软件制造商可能会将一些机器学习工作从AWS迁移到其他地方。AWS采取了回应措施，提出要构建一个更贴近Intuit规格的服务，这就是SageMaker，该人士表示。当时的AWS负责人Jassy以及AWS的产品工程主管Charlie Bell深度参与了这个项目，该项目花费了大约16个月的时间进行开发。
AWS这家云巨头在2017年的年度开发者大会上推出了SageMaker，并通过进行广泛的培训，使销售和营销人员学会如何销售这项服务，以强调其对该项目的重视。当时的亚马逊CEO贝索斯甚至在他2017年和2018年的股东信中提到了SageMaker。根据《The Information》当时的报道，SageMaker起步较慢，2018年向商业部门的客户仅产生了约1100万美元的销售额。自那以后，该产品稳步增长，在最近几年内已经达到了AWS的收入目标，据三名前AWS经理称（SageMaker的具体销售数据无法得知）。SageMaker本可以使AWS成为OpenAI的自然合作伙伴。据前AWS经理称，这家初创公司本可以使用SageMaker构建其大规模语言模型（LLMs），其第一个版本GPT-1于2018年6月发布。但是，OpenAI和AWS选择了各走各的路。OpenAI在2018年向AWS提出了一个不同寻常的提议。这将要求OpenAI在没有给予云提供商太多回报的情况下，获得大量AWS计算资源的访问权限，除了与一个炙手可热的新创公司合作伙伴的声望之外，没有其他太多的东西。该安排可能也会对AWS的图形处理单元容量产生影响，这是最适合运行人工智能模型的计算机芯片类型，并且可能会限制其他客户的访问。多位熟悉情况的人士表示，AWS的领导层对OpenAI提案的大胆感到惊讶，但在拒绝这家初创公司之前进行了一定的考虑。
OpenAI很快找到了另一家大型云合作伙伴，微软。2019年7月，这家软件巨头宣布对该初创公司进行10亿美元的投资。在AWS内部，领导层在当时对于微软和OpenAI的合作伙伴关系基本上持冷漠态度，因为AWS将谷歌视为其主要的人工智能客户竞争对手，一名前AWS经理表示。但现在AWS不再冷漠。有迹象表明，AWS开始对自己可能会在人工智能领域落后的看法变得敏感起来。
与此同时，AWS的经理们已经指示销售代表与新客户和现有客户讨论公司的新人工智能产品，如Bedrock和Titan，以减缓与竞争对手云服务提供商合作的决策，一名现任员工称。但这名员工表示，一些AWS销售代表发现很难引起客户对AWS的人工智能产品的兴趣，主要是因为Bedrock服务尚未广泛推出。与此同时，据一名正在测试其中一款Titan模型的人称，Titan目前还不能像其他公司制造的人工智能模型一样稳定地对问题提供回应。
曾经获得Bedrock访问权限的AWS客户之一是Showpad，该公司销售的软件帮助企业管理客户数据以改进销售和营销。该公司过去几年一直在使用AWS的SageMaker，使其构建能够对文件内容进行汇总等任务的机器学习模型，Showpad的首席软件架构师Jeroen Minnaert表示。但是，SageMaker要求客户自己设置和管理自己的云服务器，而Showpad希望以更简单的方式构建新的基于人工智能的搜索功能，该功能可以通过应用程序编程接口访问大的规模语言模型，这些软件接口可以减轻客户的一些编码工作。
在AWS于4月推出Bedrock之前，Showpad曾考虑过尝试类似的来自OpenAI和谷歌的服务，因为“亚马逊稍微晚了一些，我不会说很晚，但稍微晚了一些，”Minnaert说。Showpad于6月开始测试AWS Bedrock，发现该服务满足了其需求。Minnaert表示，Showpad即将将其大规模语言模型的输出整合到其销售给客户的应用程序中。
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