AWS为啥总能领跑云计算？北京峰会带你深挖背后秘密

AWS北京峰会主题演讲、技术分论坛及对AWS高管的采访）

要说清楚AWS为啥能一直领先，得回到它最开始的地方，AWS全球副总裁及大中华区总裁储瑞松在2024年AWS北京峰会上讲了一个核心观点：AWS的成功，首先源于它“痴迷于客户”的文化。 这不是一句空话，从亚马逊卖书起家，公司骨子里就刻着“从客户需求出发，倒推我们需要做什么”的基因，做云计算，不是因为当时技术多酷，而是亚马逊自己遇到了扩展IT基础设施的巨大痛苦，他们猜想其他公司肯定也疼，于是就把自己内部用的这套工具变成了对外服务，这就让AWS从一开始就不是闭门造车，而是为了解决真实、迫切的问题。 来源：AWS技术分论坛关于架构演进的案例分享）

这种客户痴迷体现在产品上，就是AWS的服务多得让人眼花缭乱，峰会上有专家打了个比方：别的云厂商可能给你提供优质的“面粉、水和烤箱”，但AWS除了这些，还提供了几乎你能想到的所有烘焙工具和预制半成品，一家游戏公司要开发新游戏，他可以直接使用AWS专门为游戏服务器设计的Amazon GameLift服务，而不需要自己去底层虚拟机上一行行代码地搭建和管理服务器集群，这种极度细分的服务，让开发者不用再重复“造轮子”，可以把精力完全集中在自己的核心业务逻辑上，也就是游戏好不好玩上，而不是操心服务器能不能扛住开服第一波流量，这种“被集成”的思路，让AWS成了无数创业公司和大型企业数字化转型的“技术底座”。 来源：AWS高管采访中关于创新的讨论）

光有服务多还不够，关键是要可靠、安全、性能强，这就不得不提AWS在基础设施上的“疯狂”投入，AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡在峰会上展示了一组数据：AWS在全球有几十个可用区，每个可用区都由多个隔离的数据中心组成，他们甚至在设计自己的芯片，比如Graviton处理器，为啥要自己干这么硬核的事？顾凡解释，通用芯片无法满足所有客户的最佳需求，一些做视频转码或科学计算的客户，需要极高的计算效率来降低成本，AWS就专门设计了Graviton芯片，能在特定场景下提供比传统芯片高40%的性价比，这种深入到芯片层面的创新，是为了给客户带来实实在在的成本和性能优势，构筑了很高的技术壁垒。 来源：峰会主题演讲中关于生成式AI的布局）

面对现在最火的生成式AI，AWS的打法再次体现了其战略耐心和全面性，储瑞松在主题演讲中强调，AWS要做的不是仅仅提供一个聊天机器人接口，而是提供三层全栈服务，最底层是算力层，他们推出了自研的AI训练芯片Trainium和推理芯片Inferentia，让训练和运行大模型的成本大幅下降，中间是模型层，他们不仅提供像Titan这样的自研基础模型，更重要的是通过模型市场Bedrock，接入了来自AI21 Labs、Anthropic（Claude模型的公司）、Cohere等全球顶尖的第三方模型，让企业可以像在应用商店选App一样，轻松比较和调用最适合自己业务的模型，最上层是应用层，推出Amazon Q，一个专为企业定制的AI助手，可以直接连接公司的代码库、文档库，帮助员工写代码、做客服、分析数据，这个“全家桶”式方案，给了企业最大的灵活性和选择权，避免了被单一模型或供应商锁定的风险。 来源：峰会现场多个企业客户案例分享，如伊对、虎牙等）

AWS的领跑还体现在它庞大的合作伙伴网络和成熟的客户成功体系上，在峰会的客户分享环节，像伊对、虎牙这样的企业都提到，选择AWS不仅仅是买计算资源，更是看中了其背后的全球最佳实践，当企业想尝试一项新技术，比如大数据分析或者机器学习时，AWS不仅有对应的服务，还有详细的架构参考文档、技术专家一对一的支持以及经过认证的合作伙伴帮助落地,这大大降低了企业技术创新的门槛和试错成本。

AWS北京峰会揭示的秘密就是：以客户真实痛点为中心进行逆向工作、通过持续巨额投入构建强大可靠的基础设施、以分层开放的战略拥抱像AI这样的技术革命，并构建一个繁荣的生态系统。 它不是靠某个单点技术突然爆发，而是靠着这套系统性的打法，一步一个脚印地积累优势,从而在长达十多年的云计算长跑中始终保持领先。