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现在或许是创业的最佳时机。不过，即便是最先进的大模型API，距离真正的商业化落地仍有一定距离。如何确定合适的应用场景，挑选最适合的模型，解决模型的实际部署和技术支持问题，同时保障用户数据的安全，都是创业者必须思考的重点。

如今，创业机会比以往任何时候都要多。然而，要将大模型API转化为实用的产品并不容易。本文将讨论如何识别理想的应用场景，选取恰当的模型，处理工程化部署与数据实时交互的问题，以及如何保证模型和用户数据的安全。

要让技术真正发挥作用，需要面对各种复杂的问题。好在我们不需要从头开始，借助云计算及其相关服务，特别是AI领域的创业活动变得更加高效。

在最近的一场活动中，亚马逊云科技的高管分享了他们助力创业者开发AI项目并拓展海外市场的经验。以下是根据公开演讲整理的内容。

第一部分：让企业更容易开拓国际市场

技术的发展总是伴随着深远的变化。从电力的广泛应用到数字时代的通信革新，每一次技术飞跃都深刻改变了我们的生活方式。亚马逊的线上零售业务之所以能取得成功，离不开强大的技术支持。亚马逊云科技提供的服务涵盖了存储、网络、数据分析等多个方面，还构建了坚实的基础设施平台。

亚马逊云科技在全球33个国家建立了105个区域中心，提供了超过200种不同的服务。即使是已经成熟的Amazon S3服务，也一直在升级优化，比如新推出的Amazon S3 Express功能。借助这些服务，众多企业得以更方便地服务全球客户。

第二部分：打造AI应用的第一步：挑选适合的模型

2023年对于AI行业来说意义非凡，特别是在生成式AI领域。亚马逊云科技注意到，很多公司在开展AI实践时，经历了从初步测试到全面投产的过程。在这个过程中，有几点需要特别注意：

• 明确应用场景：找到适用的场景非常重要。
• 选用合适的工具：合适的工具有助于项目的实施。
• 应对工程难题：进入规模化生产阶段后，工程化部署变得尤为关键。
• 关注安全性：在大规模应用时，政策合规性和安全性不容忽视。

在设计业务模式时，目标驱动型创新显得尤为重要。例如，面向消费者的新业务或工作流常常以“目标”为导向。企业一般会先从小范围试点做起，然后逐渐扩展规模。

第三部分：选择模型的核心标准

在决定采用哪个模型时，性能表现和可达性是两大核心要素。模型的性能直接影响用户体验，而可达性则决定了它是否能满足终端客户的需求。此外，成本也是不可忽略的因素。实践中，需要在这三者之间找到平衡点。

亚马逊云科技推出了Amazon Bedrock，为用户提供多样化的高性能模型选项。例如，Claude 3.0、Mistral、Llama 3等系列模型持续更新迭代。这些快速改进的模型让用户能够享受到更智能、更高效的解决方案。

结尾

通过上述努力，亚马逊云科技协助创业者实现了AI项目的顺利落地，并在国际市场上取得了显著成绩。展望未来，随着技术的不断演进，AI的应用前景将更加广阔。