在新的一年里，AI領域迎來了新的競爭格局，DeepSeek作為一顆璀璨的新星迅速嶄露頭角。隨著亞馬遜、微軟、英特爾、阿里巴巴、騰訊等科技巨頭紛紛宣布接入DeepSeek，AI技術的廣泛應用已經不再是遙不可及的夢想，而是觸手可及的現實。
對于廣大普通用戶而言，體驗DeepSeek這樣的前沿AI技術變得前所未有的簡單，只需下載一個APP，即可輕松享受AI帶來的便捷與智能。然而，在企業層面，部署和使用這些先進的AI模型卻并非易事，而是面臨著諸多復雜且嚴峻的挑戰。
企業在選擇采用DeepSeek等AI模型時，成本和性能無疑是最為關鍵的考量因素。DeepSeek提供了多款型號和規模的模型，如R1系列及其Distill版本，參數量從15億到700億不等，更有R1和R1-Zero這樣的超級大模型，參數量高達6710億。盡管與其他大型AI模型相比，DeepSeek在訓練和推理階段的成本已經顯著降低，例如DeepSeek-V3的訓練成本僅為557.6萬美元，而GPT-4的訓練成本則可能高達1億美元，但對于企業來說，選擇合適的模型尺寸仍然至關重要，因為這不僅關乎最終的應用效果，更直接關聯到硬件成本的高低。
要實現DeepSeek-R1模型的完美推理和響應，通常需要Amazon EC2 P5e等高性能級別的硬件支持，這對于許多企業來說無疑是一筆不小的開支。然而，亞馬遜首席執行官安迪·賈西卻表示，他預計人工智能推理的成本將大幅下降，這將使企業更容易將其他應用程序融入推理和生成式AI，而DeepSeek的出現更是將成本拉到了更低的水平，這也是亞馬遜迅速將DeepSeek在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中推出的重要原因。
除了成本和性能之外，企業對于AI模型的定制化優化能力同樣有著極高的要求。DeepSeek提供的不同模型允許企業根據自身特定需求進行調整和優化，以更好地服務于業務流程。然而，這也帶來了數據隱私和安全性的問題。在利用AI模型的同時，企業必須嚴格遵守相關法律法規，確保用戶數據的安全性和隱私性。如何在享受AI帶來的便利的同時保證數據安全，成為企業在部署過程中必須認真考慮的重要問題。
為了幫助企業更好地部署和使用DeepSeek等AI模型，亞馬遜云科技提供了多樣化的部署方案。例如，針對DeepSeek-R1模型，亞馬遜云科技提供了包括通過Amazon Bedrock Marketplace、Amazon SageMaker Jumpstart、自定義導入功能或直接在Amazon EC2 Trn1實例中部署等多種部署選項。這些部署選項不僅簡化了技術實施過程，還使企業能夠在熟悉的亞馬遜云科技環境中迅速啟動并運行AI項目，大大降低了技術門檻和時間成本。
亞馬遜云科技還提供了一系列針對工程化難題的功能，如優化效果、延遲和成本的工具、基于企業自有數據的定制優化工具、負責任AI的安全審查工具以及實現復雜功能的多智能體協作功能等。這些功能不僅能夠幫助企業加速AI應用開發，還能確保AI應用的高效運行。
當然，企業在部署和使用AI模型時還會遇到其他諸多工程化問題，如不同尺寸的模型如何適應企業現有的計算資源、如何有效調度和管理日益增長的智能體等。面對這些問題，企業需要制定全面的策略，既要考慮技術層面的需求，又要兼顧組織內部的協作機制和資源配置情況。
安迪·賈西指出，隨著生成式AI應用規模的擴大，計算成本變得越來越重要。他表示：“當我們讓開發者自由選擇他們想要使用的模型時，模型的多樣性顯而易見。這并不讓我們感到意外，因為我們一次又一次地學到同樣的教訓：永遠不會有單一的工具能夠統治世界。”
除了在工程化能力和模型選擇方面不斷努力外，亞馬遜云科技還在加速夯實云端AI底座的能力，不斷創新基礎設施和數據分鐘等領域的技術。例如，亞馬遜云科技推出了EC2 Trn2實例、UltraCluster網絡架構等先進技術以及新一代Amazon SageMaker平臺，統一了數據處理與AI開發環境，為企業提供了更加強大和便捷的AI服務。
