亚马逊云科技创业加速器 点亮AI的梦想 原创

亚马逊云科技的愿景一直是希望推动生成式AI的普惠，让各行各业都能充分发挥生成式AI的潜力。亚马逊云科技首期创业加速器的主题也被定为““AI赋能行业变革”。

“亚马逊云科技创业加速器” 是亚马逊云科技与包括深圳天使母基金、上海临港科创投、启明创投、纪源资本、五源资本、高榕资本、金沙江创投、真格基金、梅花创投、香港科技园公司在内的28家创投与产业机构共同推出的、针对初创企业的深度赋能计划。

亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示，没有一家企业能够用自己的一个解决方案和产品，完全把客户的生成式AI应用的解决方案落地，就像“汉堡包”有很多层面之间是有差距的，创业企业则有机会针对这些差距提供自己的核心价值。

初创企业抓住生成式AI的机会

麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力》报告指出，生成式AI可以被用到16个业务部门的63个场景，解决具体的业务挑战，为企业带来2.6到4.4万亿美元的价值。

未来每一个To C或者To B的应用，都可以通过生成式AI去重新构建。在亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡看来，一方面，各行各业的应用场景都有可能由大模型带来更新升级，另一方面，生成式AI还将带来诸多全新的应用场景。

所以生成式AI为创业企业带来了巨大的发展机会，具体的机会主要体现在基础模型、生成式AI应用，上下游工具链。

基础模型：基础模型是生成式AI底层的重要平台，大量初创企业已经加入到基础模型创业的大潮中。亚马逊云科技CEO Adam Selipsky也在多个场合强调，不会有一个生成式AI基础模型适用所有业务场景。企业既需要通用性更广的大模型，也需要在专属领域能力更深入的模型。

生成式AI应用：无论是To C还是To B，内嵌生成式AI能力的应用才是王道。初创企业要打造自己的“杀手锏”应用，因为真正改变未来“游戏规则”的是对基础模型进行调优和定制化，服务企业与行业的特定场景和领域。初创企业既要充分利用私有数据帮助各行各业构建定制模型，解决行业应用的具体问题，同时还要具备妥当地保护这些私有数据安全的能力。

上下游工具链：伴随着基础模型的进化，公共数据和私有数据的交替使用，需要各种工具链将其串接起来。例如，从数据的清洗、存储、处理，再到形成定制化的模型，以及模型的蒸馏、性能调优等，这些新工具的需求为生成式AI初创企业带来了新的机会。

“生成式AI现在不管是资金侧、供给侧，还是需求侧都有泡沫。”金沙江创投主管合伙人张予彤认为，企业需要关注客户需求，尽快找到PMF（Product Market Fit，产品市场匹配），在场景中进行积累，筑起更高的壁垒。

加速器做好三个层面的连接

首期创业加速器关注 “AI赋能行业变革”，提供了28门定制课程，覆盖初创企业全成长周期最关注的话题，并邀请近40位亚马逊云科技内部专家、创投机构和产业技术大咖，从前沿技术赋能、创投网络资源、全球业务拓展和创新文化赋能四个方面为初创提供支持。

亚马逊云科技首期创业加速器全部30家入营初创企业均获得了亚马逊云科技提供的技术资源支持，助力他们加快生成式AI产品技术验证和落地；20家初创企业已经与大企业和创投机构对接，针对业务发展、融资机会等话题探讨可能性；11家入营企业加入了亚马逊云科技合作伙伴网络，未来将有更多机会与亚马逊云科技一起为客户提供解决方案；此外，还有11家入营企业之间通过加速器有机会进一步探讨潜在业务合作的机会。

亚马逊云科技在设立创业加速器的时候定了一个很重要的目标，除了提供6个模块、28门课和邀请40多位专家之外，还要深层次的实现三个层面的连接。

第一，与亚马逊云科技的连接，通过技术帮助初创企业选对工具，尽量把人和钱投入到业务模式以及业务应用上，并把这些初创企业真正纳入到亚马逊云科技的生态合作伙伴中，帮助它们渡过创业的早期和中期阶段，真正赢得一些头部的企业级客户。

第二，与大企业和创投及产业机构的连接，传统行业真正培育自己的数字化的能力需要花费大量时间，通过将初创企业的既有能力与大企业的场景相结合，可以加速产业数字化的速度。

第三，初创企业之间的连接，没有一家企业能够单凭自身的一个解决方案和产品就能完全落地客户生成式AI应用的解决方案。亚马逊云科技希望让初创企业之间能建立连接，形成优势互补，共同开发满足客户不同需求的解决方案。

倾听入营企业的真实故事

亚马逊云科技首期创业加速器中，做生成式AI业务的入营初创95%都在应用和工具链方面。

加速器入营企业熵简科技是一家为中国金融资管行业提供数字化基础设施的专家型科技公司。熵简科技一直专注在智能投研方向，业务核心是利用大数据和AI的技术手段，为金融资管机构提供先进的技术方案，帮助他们实现更高的收益。熵简科技利用生成式AI实现了金融行业智能投研方面的突破，把以往想不到的、或者技术上不太可实现的，转变成能够落地的产品和解决方案。

熵简科技联合创始人兼CTO李渔表示，金融投资的本质是基于时间维度做价值预测，核心就是要赚取预期差的钱，这个预期差来自于信息不对称和认知不对称。从业这么多年来，基于大模型的生成式AI技术让机器智力第一次有机会接近专业投资经理的水平，这是一个真正意义上的相变点。我们意识到如果确保算力和数据足够，机器投资经理可以让机构在信息不对称与认知不对称形成巨大的竞争优势。

另一家入营企业Jina AI于2020年 2 月成立，是一家致力于多模态AI技术研发的初创公司，从模型调优、模型服务搭建、提示词调优等方面打造让开发者节省时间的产品和工具。比如PromptPerfect、SceneXplain以及jina-embeddings-v2向量模型及其配套的API服务。其中PromptPerfect从年初推出以来已累计帮助全球超过21万位开发者优化了200多万条提示词。

Jina AI联合创始人兼CTO王楠表示，我们看到在填补差距的过程中，有很多工具链上的环节是有缺失的，目前也没有一家公司能够覆盖整个生成式AI的工具链，所以我相信大家都希望能共同建立起整个工具链。

两家企业代表都提出了，亚马逊云科技最大的优势在于它能够连接不同的资源，通过加入亚马逊云科技加速器，能够跟其他的开发者和企业建立起联系，成为初创企业的增量。