全球最大AI模型聚合平臺誕生！不爭冠軍只做擂臺

允中 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

2023年，當整個AI行業都在為「最強大模型」爭得頭破血流時，亞馬遜雲科技卻洞察到一個關鍵事實：

AI的價值不在於誰的模型最強大，而在於能否為不同場景選擇最適合的模型。

模型大戰的另一種打法

在2023年亞馬遜雲科技（AWS）正式提出「Choice Matters」（選擇大於一切）戰略，認為AI的未來不是某個單一模型的勝利，而是多個模型根據各自優勢協同工作。

同年，亞馬遜雲科技發佈了被業界稱為「模型超市」的Amazon Bedrock平臺，讓企業能夠像挑選工具一樣，根據性能、成本、特定任務的適用性來選擇最合適的模型。

這一戰略源自亞馬遜雲科技在雲計算領域的深刻洞察：

在AWS的服務版圖中，計算服務有429項，存儲服務266項，數據庫服務513項，AI與機器學習服務421項。

正如企業需要如此豐富的雲服務來支撐不同的業務場景，他們同樣需要不同類型的AI模型來滿足不同的應用需求。

兩年后的今天，這一前瞻性判斷得到了最有力的市場驗證。

OpenAI重磅加入，Choice Matters戰略再下一城

就在本周，亞馬遜雲科技宣佈，OpenAI的開源模型首次可通過Amazon Bedrock和Amazon SageMaker訪問。

新發布的gpt-oss-120b與gpt-oss-20b在Amazon Bedrock平臺上展現出驚人的性價比：是Gemini模型的3倍、DeepSeek-R1模型的5倍。這一重磅合作不僅豐富了亞馬遜雲科技的模型版圖，更印證了多元開放的生態價值。

同日，在Amazon Bedrock上，Anthropic最新一代模型Claude Opus 4.1與Claude Sonnet 4也帶來重要升級。這批新型雙模推理模型為編碼、高級推理及多步驟工作流樹立了全新標杆。

尤其值得注意的是其「深度思考」功能，支持在即時響應與深度推演模式間靈活切換，將耗時數小時的複雜任務壓縮至分鍾級完成。

這正是多模型協作戰略的最佳註腳：不同場景需要不同的解決方案。

正是這種對業務場景多樣性的深刻理解，促使亞馬遜雲科技在生成式AI時代提出「Choice Matters」戰略，併成功聚合了包括Anthropic、Google、Meta、OpenAI在內的全球頂級模型廠商。

實踐表明，多模型應用已經形成了兩種典型模式：

首先是「最佳匹配」模式。在某些特定場景下，單一模型就能很好地滿足需求。例如，實時翻譯場景選用Nova，學術研究選DeepSeek更合適，Claude則是內容創作的首選。

更重要的是「協同增效」模式。在複雜場景下，多個模型的協同往往能發揮出「1+1>2」的效果：

• 在複雜翻譯系統中，DeepSeek R1/Claude 3.7負責處理高階翻譯查詢，而Nova Lite則處理初次翻譯

• 在聊天機器人應用中，Nova Lite處理內容識別，Claude 3.5/3.7處理複雜任務

• 在深度研究場景中，DeepSeek R1/Claude 4處理推理，Claude Haiku處理函數調用

• 在代碼伴侶場景中，DeepSeek R1負責架構設計，Claude 4負責代碼生成

在真實的商業場景中，企業不僅需要根據具體場景選擇不同模型，更需要在同一場景下靈活組合多個模型，才能獲得最優解決方案。

不爭冠軍，只做擂臺

亞馬遜雲科技正在通過兩大平臺實現「Choice Matters」（選擇大於一切）這一戰略：

Amazon Bedrock提供217款商業API服務，而Amazon SageMaker則支持185款商業和款開源模型的部署和託管。

目前亞馬遜雲科技提供超過400款主流商業及開源大模型，成為全球最大的AI模型聚合平臺。

更值得關注的是入駐Amazon Bedrock和Amazon SageMaker的模型合作伙伴陣容。從2023年4月Anthropic成為首批入駐夥伴開始，AWS已經匯聚了包括Meta、DeepSeek、Google、OpenAI 等在內的全球頂級AI公司的模型。

Amazon Bedrock清晰地展現了這一生態系統的快速發展：

每一家亞馬遜雲科技的模型合作伙伴，都為企業帶來了獨特的模型優勢和行業、場景聚焦，共同構建起一個全面且多元的生成式AI生態系統。

AI不是贏家通吃的遊戲

觀察這場持續近三年的生成式AI變革，一個顯著的趨勢正在形成：企業對AI模型的需求已經從「最強」轉向「最適合」，並且需要多個模型協同工作才能獲得最佳效果。這種轉變背后有三個關鍵因素：

1. 性能與成本的平衡：不同場景對性能、延迟、成本的優先級不同。今日發佈的Claude 4.1就很好地詮釋了這一點：它提供了兩個版本，Opus系列追求極致性能，而Sonnet系列則在性能與成本間取得平衡。2. 任務複雜度的差異：簡單任務可用單一模型，複雜任務需要多模型協作。3. 定製化需求：企業在使用開箱即用的模型之外，往往還需要定製化來提升效果。亞馬遜雲科技通過Bedrock和SageMaker為生成式AI的應用落地提供這種靈活性。

市場的選擇也印證了這一趨勢。從金融巨頭野村證券選擇Llama系列處理數據分析，到外賣平臺Doordash使用Claude優化客户服務，再到Zalando藉助Mistral AI實現電商智能化，每個企業都在根據自身需求選擇最適合的模型組合.

從2023年的「最強模型之爭」，到2025年的「百花齊放」，生成式AI的發展軌跡已經證明：未來屬於開放、多元的生態系統，而不是某個單一的「贏家」。今天，OpenAI的加入和Claude 4.1的突破性升級，為「選擇大於一切」這一理念寫下了最好的註腳。

AI與商業的交匯正在從根本上重塑我們的工作方式。 未來十年全球將有11億個工作崗位面臨技術轉型，44％的員工核心技能將在短短4年內面臨顛覆。（數據來源： 世界經濟論壇，《2023 年就業未來報告》）

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